《数据结构与算法》课程简介

数据结构与算法数据结构与算法是北京大学于2018年02月26日首次在中国大学MOOC开设的慕课课程，是国家精品在线开放课程。

该课程授课教师为张铭、陈斌、卢宗青、刘云淮、赵海燕、宋国杰、黄骏、邹磊、王腾蛟。

据2021年2月中国大学MOOC官网显示，该课程已开课4次。

数据结构与算法课程内容包括数据结构与抽象数据类型、算法特性及分类、算法效率与度量、线性结构、顺序表、链表、栈与队列、栈与递归、递归转非递归、字符串的存储结构、字符串运算的算法实现、字符串的快速模式匹配、二叉树的抽象数据类型、二叉树的搜索、二叉树的存储结构、树与二叉树的等价转换、树的抽象数据类型及树的遍历、树的链式存储结构、树的父指针表示法、树的顺序存储和K叉树、图的概念和抽象数据类型、图的存储结构、图的遍历、内排序、检索等内容。

课程性质:课程背景计算机是现代社会中用于解决问题的重要工具，支撑这个工具高效运转的就是其后的各种系统程序、应用程序。

数据结构，是抽象的表示数据的方式；算法，则是计算的一系列有效、通用的步骤。

算法与数据结构是程序设计中相辅相成的两个方面，是计算机学科的重要基石。

课程定位数据结构与算法是介绍基本数据结构以及相关的经典算法，强调问题-数据-算法的抽象过程，关注数据结构与算法的时间空间效率，培养学生编写出高效程序从而解决实际问题的综合能力的一门课程。

适应对象数据结构与算法适合计算机以及相关理工专业的本科生学习。

对于具有C语言结构化程序设计基础的学生，该课程第0章补充了一些面向对象的基本内容。

课程简介:数据结构与算法围绕着“算法+数据结构=程序”的思路，以问题求解为导向进行学习，运用问题抽象、数据抽象、算法抽象来分析问题，应用适当的数据结构和算法来设计和实现相应的程序。

在求解实际问题方面，该课程会学习到通过权衡时空和其他资源开销，利用数据结构来组织数据、设计高效的算法、完成高质量的程序以满足错综复杂的实际应用需要。

课程所学到的内容会被利用到计算机科学后续的各个课程中，如操作系统、软件工程、数据库概论、编译技术、计算机图形学、人机交互等。

《数据结构与算法》课程思政优秀教学案例（一等奖）一、课程简介数据结构与算法是计算机科学与技术专业的核心基础课程，是一门理论与实践相结合的课程，在课程体系中处于举足轻重的地位。

课程主要介绍线性表、栈、队列、数组、树、图等常用数据结构的基本概念、操作及其典型应用及基本和经典的查找、排序算法。

通过研究数据的逻辑结构和存储结构，建立在数据结构上基本运算的正确概念，学习基本算法效率的定性和定量分析方法。

使学生熟悉数据结构在计算机科学中最基本的应用，了解数据对象的特性，学会数据组织的方法，并初步具备分析和解决现实世界问题的能力。

学完本课程后学生将基本掌握数据结构和算法的设计分析技术，提高程序设计的质量；根据所求解问题的性质选择合理的数据结构并对时间空间复杂性进行必要的控制。

二、课程内容三、案例（一）案例来源案例1：人与自然的和谐发展案例2：构建社会主义和谐社会的提出过程（二）案例点评适用范围：本案例主要适用于数据结构、思想政治等课程。

本案例是一个人与自然关系、社会主义和谐观的思考，通过结合数据结构中平衡二叉树的概念，其教学目的在于使学生对平衡的概念更清晰、准确和透彻的理解，提高学生正确认识问题、分析问题和解决问题并培养严谨对待问题的工匠精神。

思政元素：和谐价值观课程思政教学目标：（1）通过案例讨论，演示平衡二叉树调整的4种情况，让学生发现其中的变化及调整规律。

（2）加强学生对平衡概念的认识，并启发学生注重心态平衡，以及社会和谐。

相关教学经验：将专业知识与社会科学、科学精神等结合，从课程知识过渡到思政元素的过程中，如何做到过渡自然，是需要注意的地方。

课上，通过讨论对平衡的理解，使学生对平衡二叉树的概念有了更深的感悟，不仅学到了课本知识，还对人与自然和谐、国家构建和谐社会有了进一步认识。

《数据结构与算法（Java）》课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：12157课程名称：数据结构与算法(Java)英文名称：Data Structure and Algorithm(Java)课程类型：学科基础课课程要求：必修学时/学分：56/3.5（讲授学时：48 实验学时：8）先修课程：面向对象程序设计（Java）、离散数学后续课程：数据库系统原理、Spark大数据处理适用专业：数据科学与大数据技术二、课程描述“数据结构与算法”是数据科学与大数据专业的一门专业基础课。

课程主要研究数据的各种逻辑结构和数据在计算机中的存储表示，以及各种非数值运算的算法的实现，充分描述了各种数据结构的特点。

内容包括：线性表、栈、队列、数组、树、图等常用的数据结构及常用算法的设计；常用的各种查找方法和排序算法的实现；算法的时间空间复杂性的分析方法等。

通过对基本数据结构及存储结构的深刻理解，掌握解决工程应用中的复杂数据的定义、组织及具体问题的算法设计方案。

通过对综合选择数据结构和算法，以及结合性能要求、存储限制等因素，设计优化的解决方案。

通过对时间复杂度和空间复杂度的概念的理解，对算法和整个算法设计方案进行评价，比较优劣，得出有效算法设计方案。

通过课程的学习，使学生能够应用基本数据结构的定义和常用算法设计方法，表达和解决实际工程问题。

提高学生分析问题能力、建立合适模型和设计有效解决方案具有重要作用。

三、课程教学目标1. 能建立基本的线性表、树和二叉树、图、查找表等数据结构的数学描述和组织形式，能选择和运用与结构对应的算法进行有效的数据访问。

（支持毕业能力要求1）2. 能运用数据结构的相关概念和术语识别、表达工程问题中的需求，形成适当的问题解决方案。

（支持毕业能力要求1）3. 能基于线性结构、树和图等主要数据结构实现查找、排序等操作，以及与特定需求相关的算法设计，解决复杂软件工程问题中与之相关的关键技术环节，并运用数学方法分析算法的时间复杂度和空间复杂度。

《数据结构》课程介绍《数据结构》作为一门独立的课程，最早是美国的一些大学开设的。

1968年美国唐·欧·克努特教授开创了数据结构的最初体系，他所著的《计算机程序设计技巧》第一卷《基本算法》是第一本较系统地阐述数据的逻辑结构和存储结构及其操作的著作。

从60年代末到70年代初，出现了大型程序，软件也相对独立，结构程序设计成为程序设计方法学的主要内容，人们就越来越重视数据结构，认为程序设计的实质是对确定的问题选择一种好的结构，加上设计一种好的算法。

瑞士计算机科学家，PASCAL之父，结构化程序设计的首创者-----尼克劳斯·沃思（Niklaus Wirth）教授曾指出：算法+数据结构=程序，认为程序设计的实质是对确定的问题选择一种好的结构，加上设计一种好的算法。

从70年代中期到80年代初，各种版本的数据结构著作就相继出现。

《数据结构》在计算机科学中是一门综合性的专业基础课。

本课程程介绍如何组织数据在计算机中的存储、传递和转换。

内容包括：数组、链接表、栈和队列、树与森林、图、查找、排序等。

课程采用Turbo C语言作为算法的描述工具，强化数据结构基本知识和程序设计基本能力的双基训练，为后续计算机专业课程的学习打下坚实的基础。

数据结构的研究不仅涉及到计算机硬件（特别是编码理论、存储装置和存取方法等）的研究范围，而且和计算机软件的研究有着更密切的关系，无论是编译程序还是操作系统，都涉及到数据元素在存储器中的分配问题。

在研究信息检索时也必须考虑如何组织数据，以便查找和存取数据元素更为方便。

因此，可以认为数据结构是介于数学、计算机硬件和计算机软件三者之间的一门核心课程，在计算机科学中，数据结构不仅是一般程序设计（特别是非数值计算的程序设计）的基础，而且是设计和实现编译程序、操作系统、数据系统及其它系统程序和大型应用程序的重要基础。

值得注意的是，数据结构的发展并未终结，一方面，面向各专门领域中特殊问题的数据结构得到研究和发展，如多维图形数据结构等；另一方面，从抽象数据类型的观点来论述数据结构，已成为一种新的趋势，越来越被人们所重视。

《数据结构与算法》教学大纲引言：数据结构与算法是计算机科学领域中非常重要的基础知识，它是计算机程序设计的基础。

本文将针对《数据结构与算法》这门课程，分析其教学大纲，并探讨其重要性和实际应用。

一、课程概述1.1 课程目标本课程旨在培养学生对数据结构和算法的理解和应用能力，使其能够灵活运用各种数据结构和算法解决实际问题，提高程序的效率和性能。

1.2 课程内容本课程主要包括以下内容：- 基本数据结构：数组、链表、栈、队列等- 高级数据结构：树、图、堆等- 常用算法：排序算法、查找算法、图算法等- 算法复杂度分析- 动态规划和贪心算法二、课程详细内容2.1 基本数据结构2.1.1 数组：线性表的顺序存储结构，介绍其定义、基本操作和应用场景。

2.1.2 链表：线性表的链式存储结构，包括单链表、双链表和循环链表，介绍其定义、基本操作和应用场景。

2.1.3 栈：先进后出的数据结构，介绍其定义、基本操作和应用场景。

2.1.4 队列：先进先出的数据结构，介绍其定义、基本操作和应用场景。

2.2 高级数据结构2.2.1 树：介绍二叉树、平衡二叉树和二叉搜索树，包括其定义、基本操作和应用场景。

2.2.2 图：介绍有向图和无向图，包括其定义、基本操作和应用场景。

2.2.3 堆：介绍最大堆和最小堆，包括其定义、基本操作和应用场景。

2.3 常用算法2.3.1 排序算法：介绍冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等排序算法的原理和实现。

2.3.2 查找算法：介绍顺序查找、二分查找等查找算法的原理和实现。

2.3.3 图算法：介绍深度优先搜索和广度优先搜索算法，以及最短路径算法。

2.4 算法复杂度分析2.4.1 时间复杂度：介绍算法的时间复杂度分析方法，包括最好情况、最坏情况和平均情况的复杂度。

2.4.2 空间复杂度：介绍算法的空间复杂度分析方法，包括辅助空间和输入空间的复杂度。

2.5 动态规划和贪心算法2.5.1 动态规划：介绍动态规划算法的原理和基本步骤，以及常见的动态规划问题。

《数据结构与算法》课程教学大纲一、《数据结构》课程说明（一）课程代码：（二）课程英文名称：Data Stucture（三）开课对象：电子专业的本科生（四）课程性质：专业基础课《数据结构》是计算机专业的技术基础课。

主要讲述算法设计和数据结构的基础原理和技术。

是计算机科学与技术专业的核心课程。

由于本课程是计算机程序设计理论基础，所以也是非计算机理工类专业的重要选修课程。

本课程的学习过程也是算法设计的技巧和能力的训练过程。

本课程的先导课程为《C语言》，《计算机基础》。

（五）教学目的：通过本课程的学习，使学生深透地理解数据结构的逻辑结构和物理结构的基本概念以及有关算法，培养基本的、良好的程序设计技能，编制高效可靠的程序，为学习《操作系统》、《编译原理》和《数据库》等课程奠定基础。

（六）教学内容：本课程主要包括绪论、线性表、树型结构、图、查找、排序等几个部分。

通过教学的各个环节使学生达到各章中所提的基本要求。

习题课是重要的教学环节，教师必须予以重视。

（七）学时数、学分数及学时数具体分配学时数： 68学时学分数： 4学分（八）教学方式以多媒体教学手段为主要形式的课堂教学。

（九）考核方式和成绩记载说明考核方式为考试。

严格考核学生出勤情况，达到学籍管理规定的旷课量取消考试资格。

综合成绩根据平时成绩和期末成绩评定，平时成绩占20% ，期末成绩占80% 。

二、讲授大纲与各章的基本要求第一章绪论教学要点：通过本章的教学使学生初步了解《数据结构》的内容和目的，掌握数据结构的概念以及分类、抽象数据类型的表示与实现、算法的概念、算法的特性、算法的目标、算法效率的度量、算法的存储空间需求。

1、使学生准确掌握数据结构的概念。

2、使学生领会抽象数据类型的表示与实现。

3、使学生充分理解算法的概念。

4、明确算法的特性。

5、明确算法的目标。

6、熟练地掌握算法效率的度量。

7、掌握算法的存储空间需求。

教学时数：4学时教学内容：第一节数据结构概述第二节数据结构的概念一、基本概念二、数据结构及分类三、数据结构课程的内容第三节数据类型和抽象数据类型一、数据类型二、抽象数据类型第四节算法和算法分析考核要求：1、数据结构概述（识记）2、数据结构的概念2.1基本概念（识记）2.2数据结构及分类（识记）2.3数据结构课程的内容（识记）3、数据类型和抽象数据类型3.1数据类型（领会）3.2抽象数据类型（领会）4、算法和算法分析（应用）第二章线性表教学要点：通过本章的教学使学生初步了解线性表的结构特点；掌握顺序的和链式的存储结构各自特色；熟练掌握线性表的操作，以及链表的指针运算和各种链表的操作；理解循环链表以及双向链表。

《数据结构与算法》课程教学大纲课程代码：12281030适用专业：计算机应用技术总学时数： 68学时，其中：理论教学34学时，实践教学34学时。

学分：4.5先修课程：《C语言程序导论》、《程序设计导论》考核方式：机试一、制订大纲的依据本大纲根据2013年软件技术专业教学计划制订。

二、课程简介数据结构是介于数学、计算机硬件和计算机软件之间的一门计算机科学与技术专业的核心课程，是高级程序设计语言、编译原理、操作系统、数据库等课程的基础。

同时，数据结构技术也广泛应用于信息科学、系统工程、应用数学以及各种工程技术领域。

数据结构课程集中讨论软件开发过程中的设计阶段、同时设计编码和分析阶段的若干基本问题。

此外，为了构造出好的数据结构及其实现，还需考虑数据结构及其实现的评价与选择。

因此，数据结构的内容包括抽象、实现和评价三个层次，从数据表示和数据处理上看有五个基本组成“要素”分别是逻辑结构，存储结构、基本运算、算法及不同数据结构的比较与算法分析。

三、课程性质、教育目标(一)性质：本课程为计算机系软件技术专业的专业课。

（二）教育目标：通过本课程的学习，使学生深透地理解数据结构的逻辑结构和物理结构的基本概念以及有关算法，培养基本的、良好的程序设计技能，编制高效可靠的程序，为学习操作系统、编译原理和数据库等课程奠定基础。

四、课程教学内容与基本要求第一部分绪论(一)教学内容数据结构的基本概念和术语；抽象数据类型的表示；算法和算法分析。

(二)重点、难点重点：数据结构的基本概念及相关术语。

难点：算法的时间复杂度分析。

(三)教学基本要求知识要求：了解：抽象数据类型及面向对象概念；理解：算法的定义及算法的特性；掌握：数据结构的基本概念、算法的性能分析与度量方法。

第二部分线性表(一)教学内容1．线性表的定义及操作；2．线性表的顺序存储定义及操作实现；3．单链表的定义；单链表中的插入与删除；带表头结点的单链表；静态链表；4．循环链表的类定义及运算；5．双向链表的类定义及运算；6．线性表的应用：多项式及其相加。

《数据结构与算法》课程简介
Data Structures & Algorithms
《数据结构与算法》是计算机学科各个专业必修的专业基础课，该课程主要研究数据对象之间的相互关系，包括，数据对象的结构形式、各种数据结构的性质及其在计算机内的表示，各种结构上定义的基本操作和算法，以及数据结构的应用等内容。

大连民族学院是一所比较年轻的院校，该课程是从1995年开始列入计算机专业教学计划，经过10多年的发展，《数据结构与算法》课程已成为我校计算机科学与技术专业、软件专业和网络专业非常重要的专业基础课。

10多年来，该课程从课程体系、教学内容、使用教材与描述算法的语言、教学方法与教学手段、师资队伍建设等方面均发生了很大变化与发展。

目前，在我校，许多其他相关专业，包括信息与计算科学专业、应用数学专业、电子信息工程专业、自动化专业、通信专业，还有计算机辅修专业以及企业定制教育也把该课程列为专业基础课程。

因此，《数据结构与算法》已经形成了一个系列课程体系，包括计算机类专业教育、辅修教育、企业定制教育以及其电子信息类、数学类等专业教育。

《数据结构与算法》课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：jg05111010课程名称：数据结构与算法 Data Structures and Algorithms学时/学分：32/2实验学时：12课程类别：专业基础类课程课程性质：必修课适用专业：非计算机专业开设学期：第四学期先行课程：C语言程序设计责任单位：计算机技术与工程学院基础教学部二、课程简介用计算机解决任何问题都需要进行数据表示和数据处理，而数据表示和数据处理正是《数据结构与算法》要研究的内容。

《数据结构与算法》是某些类计算机专业中的一门专业基础课。

主要介绍如何合理地组织数据、有效地存储和处理数据，正确地设计算法以及对算法的分析和评价。

通过本课程的学习，使学生较深入地理解数据的逻辑结构、物理结构，掌握相关算法，培养基本的、良好的程序设计能力，能够运用数据结构的理论、方法与技术解决相应的实际问题，有效的提高学生的编程能力，为以后应用计算机解决专业问题打下坚实的基础。

三、课程目标及学生应达到的能力通过本课程的学习，应达到的目标及能力如下：目标1：掌握各种基本数据结构的概念、存储和操作算法，能够根据具体问题选择适当的数据结构、存贮结构及相应算法。

目标2：掌握基本数据结构的核心思想，具备对数据结构分析设计的能力和算法设计的思维方式。

目标3：掌握每种数据结构的多种存储方法，以及其上基本操作，包括查找和排序操作的多种方法，能够根据实际问题选择较优方法。

目标4：具备对基本算法问题的分析、设计与实现的能力，能够设计高效的算法并编程实现。

四、课程目标对毕业要求的支撑五、课程教学内容（一）绪论1.主要教学内容1）数据结构的兴起和发展；2）数据结构的基本概念及数据结构中的术语；3）抽象数据类型的定义、表示和实现方法；4）算法的基本概念以及算法的时间复杂度和空间复杂度分析；2.知识点与能力点要求知识点：熟悉各名词、术语的含义，掌握基本概念，特别是数据的逻辑结构和存储结构之间的关系；了解抽象数据类型的定义、表示和实现方法；熟悉C语言描述算法的规范；理解算法五个要素的确切含义；掌握计算语句频度和估算算法时间复杂度的方法。