知识点：
1. 数据结构基础概念：
数据结构是指数据的组织、管理和存储结构，其在计算机领域中的地位和作用至关重要。数据结构与算法之间有着密切的联系，二者共同构成程序的基础。数据结构不仅影响算法的选择，而且直接影响程序的效率。
2. 数据结构术语解释：
- 数据（Data）：指计算机处理的所有内容，包括数值数据和非数值数据。
- 数据元素（Data Element）：数据的基本单位，可视为程序处理的一个整体。
- 数据项（Data Item）：构成数据元素的最小单元，不可再分，具有独立意义。
- 数据对象（Data Object）：性质相同的数据元素的集合。
- 集合、线性结构、树和图：数据逻辑结构的种类，反映了数据之间的逻辑关系。
3. 数据结构的分类：
数据结构可以分为逻辑结构和物理结构。逻辑结构包括数据元素之间的逻辑关系，如集合、线性结构、树和图等；物理结构（存储结构）指的是数据在计算机中的存储方式，包括顺序存储和链式存储等非顺序结构。
4. 算法概念及分析：
- 算法是解决特定问题的一系列操作指令。
- 算法的五要素：输入、输出、确定性、有限性和可行性。
- 时间复杂度和空间复杂度是衡量算法效率的重要指标。
5. 数据结构与计算机科学：
数据结构在计算机科学中占据核心地位，是学习计算机算法、编译程序、操作系统、数据库系统等其他计算机专业课程的基础。
6. 实际案例应用：
通过多个实际案例，如学生信息登记表、酒店管理系统中的客房分配问题、人机对弈问题等，说明非数值型问题中数据结构的应用。
7. 课程教学要求：
课程旨在帮助学生了解数据结构的意义、掌握相关术语、理解数据的逻辑结构与存储结构关系、掌握算法时间复杂度与空间复杂度的计算方法。
8. 数据结构与问题解决：
在非数值型计算问题的解决中，数学模型的描述往往使用数据结构而非传统的数学方程。通过合适的数据结构设计，可以更好地描述操作对象及它们之间的关系，从而优化问题的解决效率。
9. 数据结构与程序设计技巧：
在程序设计过程中，程序员需集中精力于数据的存储和组织，而不仅仅是程序设计技巧。数据结构的学习与应用能够提升程序设计的水平和效率。
10. 程序设计的步骤：
程序设计通常经历从具体问题抽象出数学模型、设计解决该模型的算法、编写测试调试运行程序的步骤，直至得出最终解答。
总结以上知识点，数据结构是计算机科学的核心课程之一，涉及计算机处理数据的组织、管理和存储方式，直接影响程序设计和算法实现的效率。通过掌握数据结构的基本概念、术语和分类，结合具体案例分析，可以深入理解数据结构在解决各类计算问题中的重要作用，为学习计算机科学的其他领域奠定坚实基础。
