由于给定文件内容中出现了大量的乱码、重复字符以及无法识别的字符，以至于无法直接从中提取出有关《数据结构与算法》课程的具体知识点。不过，我仍可以根据标题和描述中提供的信息来概述该课程可能包含的知识点。
在《数据结构与算法》这门课程中，通常会介绍数据的组织、存储、管理和相关算法的实现与分析。以下是课程中可能涉及到的主要知识点：
1. 数据结构基础：这部分内容会介绍数据结构的基本概念，包括数据的逻辑结构与物理结构，数据类型以及抽象数据类型（ADT）。
2. 线性表结构：涉及线性表的定义、特性以及如何在计算机中实现线性表。包括顺序存储结构（数组）和链式存储结构（链表）的介绍。
3. 栈和队列：讲解栈的先进后出（FILO）特性，实现栈操作的push和pop方法；以及队列的先进先出（FIFO）特性，实现队列操作的enqueue和dequeue方法。
4. 树结构：包括树的定义、特性以及二叉树、完全二叉树、平衡二叉树（AVL树）、二叉搜索树（BST）等特殊树的定义和性质。
5. 图结构：图的定义、图的表示方法（邻接矩阵和邻接表）、图的遍历算法（深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS）以及图的最小生成树（如普里姆算法和克鲁斯卡尔算法）。
6. 排序算法：介绍各种基本排序方法，如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等，以及它们的时间复杂度分析。
7. 查找算法：讲解线性查找、二分查找、哈希表以及树形查找（如二叉搜索树的查找）等。
8. 算法分析：理解算法的时间复杂度和空间复杂度的概念，并学会如何分析算法的效率。
由于部分文件内容的阅读困难，上述知识点仅为基于标题和描述推测，具体课程内容还需参阅教材或课程讲义。另外，习题中提到的判断题和选择题通常用于检验学生对上述知识点的掌握程度。
