北京大学“数据结构与算法”教学设计.docx

《北京大学“数据结构与算法”教学设计》课程深入讲解了数据结构与算法这一核心计算机科学概念，旨在培养学生解决实际问题的能力，以及理论与实践的结合。该课程依据ACM/IEEE CC2005和我国CCC2006课程体系，构建了先进的教学内容，覆盖了从基础理论到抽象设计的各个层面。 课程教学目标主要包括三个方面： 1. 通过训练基础数据结构与算法，培养学生用理论分析和解决问题的能力。 2. 结合计算机科学的最新研究，设计启发式教学案例，激发学生的探索精神和创新能力。 3. 注重实践教学，使学生掌握软件开发规范，建立完整的数据结构与算法知识体系。 课程内容分为基础模块、研究模块和前沿模块： 1. 基础模块涵盖了数据结构的基本概念，如抽象数据类型、算法评估，以及线性表、栈、队列、字符串、树、图、排序和检索等核心概念。 2. 研究模块进一步深入，涉及递归转换、特殊数据结构的遍历和排序算法的复杂性分析等。 3. 前沿模块则针对实验班学生，教授如广义表、内存管理、高效动态内存索引技术以及搜索引擎技术等进阶主题。 教学过程中，课程会详细介绍各种排序（如插入、分治、快速、堆、基数排序）和检索技术（如二分法检索、散列检索），以及索引技术（如内存BST、外存B+树），并探讨其时间和空间效率。此外，还会讨论如何根据问题特性选择合适的数据结构，以优化算法的性能。 课程的重点在于理解和掌握数据结构与算法的理论基础，包括递归分析、时间空间度量，以及各种特定数据结构的应用，如栈在递归中的作用，字符串匹配算法，二叉树/树的遍历，图的典型应用算法等。难点则涉及算法的数学基础、线性结构、树形结构、图结构、排序算法的复杂性、检索技术以及高级数据结构的插入删除操作。 为了克服这些难点，教学方案采用多元化的教学方法，如案例分析、实践项目和个性化教学，确保每个学生都能充分理解和应用所学知识。此外，课程通过分班教学，针对不同背景的学生提供差异化的教学，确保每个学生都能在适合自己的学习环境中取得进步。 北京大学的“数据结构与算法”课程不仅提供了全面的知识框架，还注重培养学生的实际技能和创新能力，为他们未来在计算机科学领域或其他学科中使用计算机解决问题打下坚实基础。