在计算机科学领域，“数据结构”是一门极其重要的基础课程，它主要研究如何高效地存储、组织和处理数据。对于初学者而言，理解并掌握数据结构的知识存在一定的难度，原因复杂多样，涉及前导知识、理论抽象度、实践机会以及整体知识体系架构等多个方面。
学生在前导课程中基础知识不牢固是一个关键问题。例如，在数学知识方面，算法分析往往需要利用到离散数学、概率论等数学知识，若学生未能掌握这些基础知识，理解数据结构中的算法设计和性能分析将会变得十分困难。在程序设计语言方面，如Pascal、C语言的掌握程度直接影响到对数据结构中算法的理解和实现，如果学生对这些语言的语法和编程思想理解不够深刻，同样会感到困惑。
数据结构理论性强，学习难度大。数据结构不仅仅是关于数据的存储方式，更重要的是涉及到数据之间的关系及其处理方法。对于学生来说，如何将理论知识转化为实际解决具体问题的能力是一个挑战。例如，在学习图论中的最短路径算法时，学生需要理解各种算法背后的数学原理，如Dijkstra算法和Floyd算法等，这些理论基础如果不能深刻理解，就很难在实际应用中灵活运用。
再者，实践机会不足也是一个关键因素。数据结构是一门与实践紧密相关的课程，理论知识的掌握需要通过大量的编程练习来巩固。由于课程内容理论性较强，如果没有足够的实践机会，学生难以将抽象的算法转换为具体的代码实现，从而导致无法真正理解和掌握所学的知识。
学生缺乏系统化的知识体系也是一个问题。计算机专业涵盖了很多领域和课程，如果学生在学习过程中不能够将各个知识点融会贯通，形成完整的知识体系，他们就难以认识到学习数据结构的真正价值和意义。
针对上述问题，可以从以下几个方面进行改进教学策略：
1. 前导课程重点部分重点讲授：通过强化前导课程，如程序设计语言和相关数学知识的教学，使学生在学习数据结构之前就能打下扎实的基础。
2. 将复杂概念清晰化：在数据结构的教学过程中，需要把复杂的概念简化和具体化，通过实例讲解、图示等方式，使抽象的概念变得直观易懂。
3. 增加实践机会：通过设置更多的实验、课程设计等实践活动，让学生在实践中学习和理解数据结构的原理和应用。
4. 建立完整体系思想：在教学过程中注重知识之间的联系，帮助学生构建完整的计算机科学知识体系，使学生能够理解数据结构在整个计算机科学中的地位和作用。
总结而言，数据结构的教学不仅要注重理论知识的传授，更要注重学生能力的培养，包括抽象思维能力、编程实践能力以及解决实际问题的能力。通过上述的教学对策，可以有效帮助学生克服学习中的困难，激发他们学习数据结构的兴趣，从而更好地掌握这门课程的核心内容。
