《数据结构》-王兆红教案大纲

《数据结构》课程教学大纲一、课程基本信息课程名称:数据结构(DataStructures)课程代码:课程性质:专业基础必修课适用专业:计算机科学与技术、软件工程、人工智能、物联网工程等总学时:64学时(理论48学时+实践16学时)学分:4学分先修课程:程序设计语言（C/C++/Python）、离散数学后续课程:操作系统、数据库原理、计算机网络、人工智能导论、机器学习等二、课程目标与毕业要求关联本课程基于成果导向教育（OBE）理念，旨在培养学生掌握数据结构的基本理论和应用方法，具备运用数据结构解决复杂工程问题的能力。通过本课程学习，学生应达到以下课程目标，这些目标支撑着计算机专业的毕业要求。表格课程目标(CO)目标描述支撑的毕业要求指标点(PO)CO1:掌握基本数据结构的原理与实现。能够理解并阐述线性表、栈、队列、串、数组、树、图等基本数据结构的逻辑结构、存储结构和基本操作的实现原理。PO1.1:掌握扎实的计算机科学与技术基本理论和专业知识。CO2:具备算法设计与分析能力。能够针对给定问题，选择合适的数据结构，设计并实现相应的算法，并能对算法的时间和空间复杂度进行分析。PO2.2:能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理，识别、表达、并通过文献研究分析复杂工程问题，以获得有效结论。CO3:具备运用数据结构解决实际问题的能力。能够综合运用所学数据结构知识，完成综合性程序设计任务，解决模拟或真实的工程应用问题。PO3.1:能够设计针对复杂工程问题的解决方案，设计满足特定需求的系统、单元（部件）或工艺流程，并能够在设计环节中体现创新意识。CO4:了解数据结构在人工智能领域的应用。能够了解并阐述典型数据结构在人工智能（如机器学习、深度学习）领域的应用场景和基本原理。PO5.1:能够理解和评价针对复杂工程问题的专业工程实践对环境、社会可持续发展的影响。CO5:具备团队协作与沟通能力。能够在团队项目中有效沟通、协作，共同完成任务，并能清晰地撰写技术文档和进行成果展示。PO9.1:能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。三、教学内容与学时分配本课程共64学时，理论与实践教学并重，具体安排如下：表格章节教学内容理论学时实践学时支撑课程目标第1章：数据结构概论1.基本概念与术语2.抽象数据类型(ADT)3.算法与算法分析（时间/空间复杂度）AI应用:算法复杂度在模型训练效率评估中的作用61CO1,CO2第2章：线性表1.顺序表与链表（单/双/循环）2.基本操作实现与应用AI应用:链表在内存池管理、LRU缓存中的应用62CO1,CO2,CO3第3章：栈1.栈的定义与实现（顺序/链式）2.应用：表达式求值、括号匹配、递归AI应用:栈在深度优先搜索(DFS)、神经网络反向传播中的作用41CO1,CO2,CO3第4章：队列1.队列的定义与实现（顺序/链式）2.应用：任务调度、广度优先搜索(BFS)AI应用:队列在图神经网络(GNN)消息传递、任务队列管理中的应用41CO1,CO2,CO3第5章：串1.串的存储与基本操作2.模式匹配算法（KMP）AI应用:KMP算法在DNA序列匹配、自然语言处理中的应用41CO1,CO2,CO3第6章：数组与广义表1.数组的存储与压缩2.稀疏矩阵与广义表AI应用:张量(Tensor)作为多维数组在神经网络中的核心应用41CO1,CO2,CO4第7章：树和二叉树1.二叉树的性质与遍历（递归/非递归）2.线索二叉树、树与森林3.哈夫曼树与哈夫曼编码AI应用:决策树、随机森林、GBDT等机器学习模型的原理82CO1,CO2,CO3,CO4第8章：图1.图的存储（邻接矩阵/邻接表）2.图的遍历（DFS/BFS）3.最小生成树（Prim/Kruskal）4.最短路径（Dijkstra/Floyd）5.拓扑排序与关键路径AI应用:图神经网络(GNN)、知识图谱、推荐系统中的图算法82CO1,CO2,CO3,CO4第9章：查找1.静态查找（顺序/折半）2.动态查找（二叉排序树、平衡二叉树）3.哈希表AI应用:哈希表在大规模特征存储(EmbeddingTable)、特征哈希(FeatureHashing)中的应用62CO1,CO2,CO3,CO4第10章：排序1.内部排序（插入/交换/选择/归并/基数）2.外部排序简介AI应用:排序算法在数据预处理、特征选择、Top-K问题中的应用63CO1,CO2,CO3总计4816四、实践教学内容与要求实践教学分为两个层次：基础验证性实验和综合设计性实验，旨在循序渐进地培养学生的实践能力。1.基础验证性实验(10学时)实验一：线性表(2学时)目的：掌握顺序表和单链表的基本操作实现。内容：实现顺序表的增删改查；实现单链表的创建、插入、删除。实验二：栈与队列(1学时)目的：掌握栈和队列的应用。内容：利用栈实现表达式求值。实验三：串(1学时)目的：掌握KMP算法。内容：实现KMP算法。实验四：二叉树(2学时)目的：掌握二叉树的遍历。内容：实现二叉树的前序、中序、后序遍历（递归）。实验五：图(2学时)目的：掌握图的存储和遍历。内容：实现图的邻接表存储；实现DFS和BFS。实验六：查找与排序(2学时)目的：对比不同查找和排序算法的性能。内容：实现折半查找和快速排序。2.综合设计性实验(6学时)课程设计(6学时)目的：综合运用数据结构知识解决一个实际问题。选题方向：校园导航系统:利用图的最短路径算法。小型搜索引擎:利用倒排索引（哈希表+链表）。文件压缩工具:利用哈夫曼编码。图书管理系统:综合运用线性表、树、查找等。要求：分组完成，需提交需求分析、设计文档、源代码和演示报告。五、教学方法与手段理论教学:采用“案例驱动+问题导向”的教学模式。每章从一个实际问题（如AI应用）出发，引入所需的数据结构和算法，最后回归到问题的解决。实践教学:采用“在线评测+项目驱动”的模式。利用在线判题系统（如PTA、LeetCode）进行基础训练，通过课程设计项目提升综合应用能力。AI融合教学:在每个章节中融入AI应用案例，如讲解数组时介绍张量，讲解树时介绍决策树，讲解图时介绍GNN，让学生了解数据结构的前沿应用。可视化教学:利用VisuAlgo等可视化工具，动态展示数据结构的操作过程（如红黑树的旋转、图的遍历），帮助学生理解抽象概念。六、考核方式与成绩评定采用多元化考核方式，全面评价学生的知识掌握、实践能力和团队协作能力。表格考核环节考核内容成绩比例支撑课程目标平时成绩实验报告、课堂参与、作业、在线编程题20%CO1,CO2,CO3实验项目综合设计性实验完成情况与报告20%CO2,CO3课程设计项目需求分析、设计、编码、文档与答辩20%CO3,CO5期末考试闭卷笔试，考察基本概念、算法设计与分析能力40%CO1,CO2,CO4总成绩=平时成绩×20%+实验项目×20%+课程设计×20%+期末考试×40%七、教材与参考资料主教材:《数据结构（C语言版）》（或用户提供的教材）参考资料:《算法导论》（ThomasH.Cormen等）《数据结构与算法分析》（MarkAllenWeiss）《深度学习》（IanGoodfellow等）-用于AI应用部分在线资源：LeetCode、VisuAlgo、CSDN博客等八、教学效果评估与持续改进课程目标达成度评价:每学