數據結構與算法課程論文-預覽頁

　

【正文】 它按照先進后出的原則存儲數據，先進入的數據被壓入棧底，最后的數據在棧頂，需要讀數據的時候從棧頂開始彈出數據（最后一個數據被第一個讀出來）。：是一種物理存儲單元上非連續、非順序的存儲結構，數據元素的邏輯順序是通過鏈表中的指針鏈接次序實現的。簡稱為根（root）。其中，為了與樹形結構加以區別，在圖結構中常常將結點稱為頂點，邊是頂點的有序偶對，若兩個頂點之間存在一條邊，就表示這兩個頂點具有相鄰關系。：若結構中存在關鍵字和K相等的記錄，則必定在f(K)的存儲位置上。算法是解題的步驟，可以把算法定義成解一確定類問題的任意一種特殊的方法。分析算法可以預測這一算法適合在什么樣的環境中有效地運行，對解決同一問題的不同算法的有效性作出比較。這充分體現了其重要意義。一、數據結構與算法知識點第一章的數據結構和算法的引入，介紹了數據和數據類型、數據結構、算法描述工具、算法和算法評價四個方面的知識。排序方法有：直接插入排序、希爾排序、冒泡排序、快速排序、直接選擇排序及歸并排序等。在應用方面有多項式的相加問題、歸并問題、箱子排序問題和鏈表在字符處理方面的應用問題等。本章堆棧算法思想較為簡單，所以能較好掌握。第六章“特殊矩陣、廣義表及其應用”將學習數組、稀疏矩陣和廣義表的基本概念，幾種特殊矩陣的存儲結構及其基本運算，在此基礎上學習特殊矩陣的計算算法與廣義表應用等相關問題。分為二叉樹的基本概念、二叉樹存儲結構、二叉樹的遍歷算法、線索二叉樹、二叉樹的應用（哈夫曼樹、二叉排序樹、堆和堆排序、基本算法）。課本介紹了樹和森林的概念、遍歷和存儲結構，還有樹、森林和二叉樹的相互關系，樹或森林怎樣轉化成二叉樹，二叉樹又如何轉換為樹和森林等算法。第十章圖及其應用。這些在后面的章節都會有運用。第四章堆棧，本章堆棧算法思想較為簡單，所以能較好掌握，但表達式計算問題未掌握好的。第七章對二叉樹掌握較好，其概念，存儲，遍歷有很好的掌握。第十章了解了圖的逆鄰接表的存儲結構，關鍵路徑求解算法未能掌握好，不能靈活運用圖的不同數據結構和遍歷算法解決復雜的應用問題。并且，對算法的學習是學習數據結構的關鍵。我們需要的是耐心。會寫課本上已有的算法之后，可以借其思想進行擴展，逐步提高編程能力。學習的積極性很重要，有時候我們花了很長時間去寫實驗報告，也很認真的去理解去掌握，可是最后實驗報告可能就只得了一個C，抄的人反而得A，這樣的話很容易打擊學生的積極性，在后面的實驗報告中沒動力再去認真寫。隨著計算機硬件的發展，對計算機軟件的發展也提出了越來越高的要求。一、教學目的與要求了解數據的邏輯結構和物理結構；教學要求在每章教學內容給出，大體上為三個層次：了解、掌握和熟練掌握。二、教學重點與難點數據結構中基本概念和術語，算法描述和分析方法。一．每章主要知識點總結和個人掌握情況第一章主要要求學生掌握數據、數據類型、數據結構、算法及算法分析等基本概念和基礎知識。有利于數據結構與算法后面課程的學習。從這一章中我學習到各種不同的查找方法和排序方式，其中二分查找作為重點查找方法我進行了重點學習，熟悉并熟練地運用二分查找并且了解到各種排序方法適合于不同的順序表。通過這一章我學習了另一種數據結構——鏈表，在邏輯結構上，鏈表與順序表一樣，也是線性邏輯結構；單鏈表借助“地址”的概念，使用了鏈式存儲結構，產生了一種新的數據結構——鏈表，鏈表的基本操作是地址運算，在此基礎上構成的鏈表基本算法的特點也就不同，從鏈表算法的功能看，鏈表的基本運算與順序表基本相同，但實現方法和過程與順序表是不同的，鏈表可分為靜態鏈表和動態鏈表兩種。主要內容是順序棧和鏈棧的概念、數據類型、數據結構定義和基本運算算法及其性能分析。“后進先出”是其基本原則。堆棧是一類常用的數據結構，被廣泛應用于各種程序設計中。通過這一章的學習，我掌握了隊列的定義，概念，創建以及“對頭刪除”，“隊尾插入”的原則。隊列作為一類常用的數據結構，被廣泛應用于各種程序設計中。通過這章的學習和前幾章的比較，我了解到前幾章的線性結構中的數據元素都是非結構的原子類型，即每一個元素都是不可再分解的。通過本章的學習，我掌握了二叉樹概念及其性質、二叉樹的邏輯結構和存儲結構等知識，掌握二叉樹的建立、遍歷、線索化等基本概念和算法及性能分析，能熟練應用二叉樹這章結構來解決一些實際問題，如哈夫曼樹及哈夫曼編碼、查找與排序（二叉樹排序）等問題。本章中的二叉樹的概念及其性質、二叉排序樹、存儲結構、遍線索（化）、基本算法為重點內容，二叉排序樹的應用為難點內容。在樹結構中，每一個元素最多只有一個前驅，但可能有多個后繼。散列結構的查找等運算效率是很高的，本章中的散列函數、散列結構、散列表、散列法的基本概念和基本算法是重點，線性探測散列算法、鏈地址法散列算法和散列法的應用是難點。二．課程學習體會在學習開始的時候，老師就明確提出它不是一種計算機語言，不會介紹C語言的變成語言，而是通過學習可以設計出良好的算法，高效地組織數據。”在學習這門課中，要熟悉對算法思想的一些描述手段，包括文字描述、圖形描述和計算機語言描述等。三．對《數據結構與算法》課程教學的建議建議在上課過程中加大隨堂練習的分量，以便學生能當堂消化課堂上學習的知識，也便于及時了解學生對知識點的掌握情況，同時有助于學生上課積極思考，不會開小差。隨著高級語言的發展，數據結構在計算機的研究和應用中已展現出強大的生命力，它兼顧了諸多高級語言的特點，是一種典型的結構化程序設計語言，它處理能力強，使用靈活方便，應用面廣，具有良好的可移植性。其中重點一是順序表的定義、數據類型、數據結構、基本運算和性能分析等概念和相關知識。主要是單鏈表、循環鏈表的數據類型結構、數據結構、基本運算及其實現以及鏈表的相關應用問題，在此基礎上介紹了鏈串的相關知識。本章主要內容是順序棧和鏈棧的概念、數據類型、數據結構定義和基本運算算法及其性能分析。本章同堆棧有點類似，算法思想較為簡單，所以能較好掌握；但難點重在循環隊列隊空、隊滿的判斷條件問題。第七章“二叉樹及其應用”的知識結構主要是：非線性結構數據二叉樹的定義、性質、邏輯結構、存儲結構及其各種基本運算算法，包括二叉樹的建立、遍歷、線索化等算法。第九章“散列結構及其應用”是邏輯結構“集合型”的數據元素在散列存儲方法下的數據結構及其應用知識內容。圖的基本算法以及圖的典型應用問題（最小生成樹、最短路徑、拓撲排序和關鍵路徑等）。本章未掌握的為希爾排序、快速排序、歸并排序的時間復雜度分析。第六章的重點是相關數據結構的存儲結構及其基本運算算法。第八章樹樹與二叉樹之間的轉換，森林與二叉樹的轉換算法思想基本掌握。同時，也讓我認識到，不管學習什么，概念是基礎，所有的知識框架都是建立在基礎概念之上的，所以，第一遍看課本要將概念熟記于心，然后構建知識框架。掌握一個算法，并不是說將算法背過，而是掌握算法的思想。對算法的應用上，學習算法的目的是利用算法解決實際問題。學習的積極性很重要，有時候我們花了很長時間去寫實驗報告，也很認真的去理解去掌握，可是最后實驗報告可能就只得了一個C，抄的人反而得A，這樣的話很容易打擊學生的積極性，在后面的實驗報告中沒動力再去認真寫