数据结构与算法是计算机科学的基础，对于理解和解决复杂问题至关重要。这份"数据结构与算法 －电子教案"无疑是学生们深入学习这一领域的宝贵资源。以下是对其中可能包含的知识点的详细阐述：
1. **数据结构**: 数据结构是组织、管理、存储和检索数据的方式。它包括数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表等多种类型。例如，数组提供随机访问，但插入和删除操作效率低；链表则允许动态改变大小，但访问速度慢。栈遵循“后进先出”（LIFO）原则，常用于函数调用和表达式求值；队列遵循“先进先出”（FIFO）原则，适用于任务调度。
2. **算法分析**: 学习数据结构的同时，我们也会接触到时间复杂度和空间复杂度的概念，用来评估算法的效率。比如，快速排序和归并排序的时间复杂度分别为O(n log n)和O(n log n)，而冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)。理解这些可以帮助我们选择合适的算法来解决问题。
3. **排序算法**: 包括插入排序、选择排序、冒泡排序、快速排序、归并排序、堆排序等。每种排序算法都有其特定的应用场景，比如快速排序适合大规模数据，而插入排序在小规模数据或部分有序的数据上表现优秀。
4. **查找算法**: 常见的有线性查找、二分查找、哈希查找等。二分查找只适用于有序数组，其时间复杂度为O(log n)，而哈希查找在理想情况下可以达到O(1)的查找速度。
5. **树结构**: 包括二叉树、平衡二叉树（如AVL树和红黑树）、B树、B+树等。二叉搜索树用于快速查找，AVL树和红黑树则保证了树的平衡，提高了查找效率；B树和B+树常用于数据库索引。
6. **图算法**: 图遍历（深度优先搜索和广度优先搜索）、最短路径算法（Dijkstra算法、Floyd算法、Bellman-Ford算法）以及最小生成树（Prim算法和Kruskal算法）都是图论中的关键概念，它们在网络规划、路由选择等领域有着广泛应用。
7. **递归与分治策略**: 递归是解决问题的一种强大工具，如斐波那契数列、汉诺塔问题等都可使用递归解决。分治策略将大问题分解为小问题解决，如快速排序、归并排序和Strassen矩阵乘法等。
8. **动态规划**: 动态规划用于解决具有重叠子问题和最优子结构的问题，如背包问题、最长公共子序列、最短路径问题等。它通过构建状态转移方程，避免了重复计算。
9. **贪心算法**: 在每一步选择局部最优解，期望整体达到最优，如霍夫曼编码、Prim最小生成树算法等。
10. **字符串处理**: KMP算法、Boyer-Moore算法等用于模式匹配，Rabin-Karp算法用于字符串搜索，这些在文本处理和信息安全领域中有广泛应用。
这份电子教案很可能涵盖了以上所有知识点，通过深入学习，学生可以掌握基础理论，提升编程能力，为未来在软件开发、数据分析、人工智能等领域打下坚实基础。
