数据结构课程不仅是计算机、人工智能等专业的重要基础课程，也是通讯、电子、数学、统计等相关学科的必修课。它是程序设计课程的进阶篇，其中所涵盖的理论知识和技术方法，以及在数据抽象能力、编程实践能力等方面所提供的训练，是学习算法设计、机器学习、操作系统、编译、数据库等后继课程的必备前提，也可为从事科研或大型工程项目的实际研发打下坚实的基础。

教学内容

        本课程主要探讨计算机求解问题过程中相关数据的组织和处理方法，具体可分为3个部分：

• 第1章综述数据、数据结构、抽象数据类型、算法及其时空效率等基本概念和通用分析方法；

• 第2章到第7章从逻辑结构、存储结构和基本操作的设计与实现这3个层面分别讨论线性表、栈、队列、串、数组、广义表、树和二叉树以及图等基本数据结构类型及其应用；

• 第8章和第9章讨论查找和排序的各种实现方法，并从时间和空间上进行了定性或定量的分析和比较。

        本课程的内容选取和章节编排主要依据清华大学严蔚敏教授编著的《数据结构（C语言版）》，并参考了计算机学科硕士研究生招生考试大纲。

课程特点

        对每一种经典的数据结构，我们先从大家熟悉的日常生活实例引入，再结合具体实例，配合生动直观的图示或动画，由浅入深地导出它们的定义、存储实现方法以及基本操作算法的思想，并在视频中逐一详解算法实现细节，帮助大家轻松入门。对于比较复杂的算法，我们还会通过具体示例来演示和细致讲解算法执行过程及设计原理，帮助大家更好地理解其精髓。

        我们还准备了丰富的综合应用案例，并从各类考试和面试真题中精心筛选出一些同步练习题以及OJ编程实训题，帮助大家加深对理论知识的感性认知，轻松掌握数据的各种常见组织和处理方法，并能针对具体问题选择合适的数据结构，提升实际编程能力。

        本课程团队成员均为从事数据结构课程教学的一线教师，教学经验丰富，会及时为大家答疑解惑。

选课建议

        本课程可与线下课堂教学相结合，用于计算机、电子、数学等学科相关专业学生的《数据结构》、《算法导论》、《软件技术基础》等相关课程的课前预习、混合教学、反转教学或课后复习；也适用于有信息类求职或深造需要的专业或转专业人员、相关领域的科研或工程技术人员按需补习或参考，以及有编程基础的AI或IT爱好者在线自主学习。

Level 1：建立计算机中数据组织方式和数据处理流程上的正确概念；

Level 2：了解各种常用数据结构的特点、适用范围，并初步掌握一些基本的算法效率定性和定量分析方法；

Level 3：针对具体的应用背景和需求，对比并选取合适的数据结构及实现方式，并能预估其时空效率，提高实际应用能力；

Level 4：对较复杂的实际问题进行分析建模，综合运用所学的理论、方法和技术，选择或设计并实现合适的数据结构、存储实现及相应操作集，并能对其时空效率进行正确评价，提高算法设计及程序开发能力，培养创新能力。

• 学过一门编程语言，具有一定的编程基础

Python、Java或者C#等语言的编程思路与C/C++语言是相通的，数据结构本质上是不依赖于编程语言的，并且本课程所使用的编程练习平台可以接受多种语言代码的提交。

• 离散数学及概率论的一些初步知识（不是必须的）

离散数学的相关基础知识有助于更好地深入理解本课程的内容，概率的初步知识主要用于算法时空效率的定量分析。

1. 严蔚敏、吴伟民编著，数据结构（C语言版），清华大学出版社，2007年

2. 邓俊辉编著，数据结构（C++语言版）（第3版），清华大学出版社，2013年
   

3. 张铭，王腾蛟，赵海燕编著， 数据结构与算法，高等教育出版社，2008年

课程编程练习平台：

        拼题A，全称“Programming Teaching Assistand”，网址：http://pintia.cn