《数据结构与算法》是人工智能、计算机科学、电子信息类基础必修课程，注重介绍抽象数据结构和算法，以及解决问题的方法和基本的算法分析原则，为您后续的学习奠定的算法思想基础。它不仅是一门课程，更是一种思维训练，通过本课程的学习，能了解数据结构、算法性能分析方法，学会如何分析问题、选择合适的数据结构和算法来高效解决问题，并会基于时间复杂度对算法性能进行分析，培养逻辑思维和问题解决能力。

课程采用知识点组织内容，问题讨论、在线测试和编程练习等多种互动方式，提高学习兴趣和效果；教学团队具有丰富的竞赛教学经验，能够引导学生深入掌握知识和技能；教师团队年轻化，充满活力，不断更新教学、练习内容，紧跟技术发展。

在《数据结构与算法》学习过程中，学生不仅能够获得扎实的专业知识，还能够培养出卓越的思维能力和实践技能，为未来的学习和职业生涯打下坚实基础。

课程目标1：掌握数据结构与算法的基础知识

• 理解数据结构的基本定义，包括但不限于数组、链表、栈、队列、树、图和哈希表等。
• 掌握经典算法的基本原理，如排序、搜索、递归、动态规划和贪心算法等。
• 基于Python程序设计语言，学会表示和实现数据结构和算法。
• 掌握算法分析的基本原则，能够对算法进行性能分析，包括时间复杂度和空间复杂度。

课程目标2：提升问题解决与建模能力

• 学习如何基于数据结构和基本算法分析问题，对问题进行有效的建模。
• 设计仿真方案，通过模拟实验来验证算法和数据结构的应用效果。
• 掌握使用数据结构和算法解决实际工程问题的关键环节，如识别问题的时间复杂性。

课程目标3：培养数据驱动的工程思维

• 建立以数据为中心的工程思想，理解数据在算法设计和问题解决中的核心作用。
• 学会利用现代编程工具，如Python，进行问题分析、建模以及仿真分析。
• 培养创新思维，鼓励学生探索新的数据结构和算法，以适应不断变化的技术需求。

计算机程序设计/Python程序设计

1、教材：《Python数据结构与算法分析》，[美]布拉德利∙米勒、戴维∙拉努姆（著），吕能、刁寿钧（译），人民邮电出版社，第3版，2023年

2、教材对应网站：https://runestone.academy/ns/course/index