数据结构课程介绍资料讲解

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(完整版)数据结构知识点总结

数据结构知识点概括

第一章概论

数据就是指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息的载体。

数据元素是数据的基本单位，可以由若干个数据项组成。数据项是具有独立含义的最小标识单位。

数据结构的定义：

·逻辑结构：从逻辑结构上描述数据，独立于计算机。·线性结构：一对一关系。

·线性结构：多对多关系。

·存储结构：是逻辑结构用计算机语言的实现。·顺序存储结构：如数组。

·链式存储结构：如链表。

·索引存储结构：·稠密索引：每个结点都有索引项。

·稀疏索引：每组结点都有索引项。

·散列存储结构：如散列表。

·数据运算。

·对数据的操作。定义在逻辑结构上，每种逻辑结构都有一个运算集合。

·常用的有：检索、插入、删除、更新、排序。

数据类型：是一个值的集合以及在这些值上定义的一组操作的总称。

·结构类型：由用户借助于描述机制定义，是导出类型。

抽象数据类型ADT：·是抽象数据的组织和与之的操作。相当于在概念层上描述问题。

·优点是将数据和操作封装在一起实现了信息隐藏。

程序设计的实质是对实际问题选择一种好的数据结构，设计一个好的算法。算法取决于数据结构。

算法是一个良定义的计算过程，以一个或多个值输入，并以一个或多个值输出。

评价算法的好坏的因素：·算法是正确的；

·执行算法的时间；

·执行算法的存储空间（主要是辅助存储空间）；

·算法易于理解、编码、调试。

时间复杂度：是某个算法的时间耗费，它是该算法所求解问题规模n的函数。

渐近时间复杂度：是指当问题规模趋向无穷大时，该算法时间复杂度的数量级。

评价一个算法的时间性能时，主要标准就是算法的渐近时间复杂度。

《数据结构》课程简介

《数据结构》技术是近年来各高校兴办的新专业，是交叉型、复合型的专业。“数据结构”课程是计算机程序设计的重要理论基础，它是计算机、《数据结构》技术等相关专业重要的专业基础课程与核心课程，同时也是其他理工专业的热门选修课。本《数据结构》是为“数据结构”课程编写的教材，其内容选取符合教学大纲要求，并兼顾不同学科的广度和深度，适用面广。

本《数据结构》在编写中结合了编著者多年讲授这门课程的教学经验，合理地组织教材内容，做到内容紧凑、叙述深入浅出、图文并茂，并提供了大量的案例介绍。全《数据结构》共8章：第1章绪论，以非数值计算的程序设计解决实际问题为例，说明什么是数据结构，数据结构的研究内容及相关概念，讨论了如何描述算法及对应的性能分析；第2～4章，主要讨论线性结构。

如线性表、栈、队列、串、数组等，研究了各自的逻辑结构、存储结构及相关的数据操作；第5～6章讨论非线性结构，包括树、二叉树和图以及它们的应用；第7、8章讨论程序设计中常见的查找和排序问题，并就典型方法进行了详尽的算法分析和描述，不仅介绍了各种算法的实现，而且着重从时间上进行了定性或定量的分析和比较。

本《数据结构》内容阐述详尽，文字通俗，简明易懂，算法分析循序渐进富有逻辑性，算法描述清晰准确，理论知识剖析清楚，且注

重对难点的阐述，易于学生理解和自学。《数据结构》中的算法均采用C语言实现，可直接在任何C环境下调试运行。每章后均配有相应的习题并提供参考答案，方便学生自主学习；同时，本《数据结构》免费提供以教材为基本内容并符合课堂讲授方式的电子课件，这也是编著者在教学中一直使用的教学课件。通过教材的学习，希望达到理解数据结构理论并能运用常用算法解决实际问题的目的。

数据结构ppt课件

数据结构的定义数据结构是计算机中存储、组织数

据的方式，它定义了数据元素之间

的逻辑关系以及如何在计算机中表

示这些关系。

提高算法效率

合适的数据结构可以显著提高算法

的执行效率，降低时间复杂度和空

间复杂度。

简化程序设计

数据结构为程序设计提供了统一的

抽象层，使得程序员可以更加专注

于问题本身，而不是底层的数据表

示和访问细节。

便于数据管理和维护

良好的数据结构设计可以使得数据

的管理和维护变得更加方便和高效。

数据结构的定义与重要性

线性数据结构中的元素之间存在一对一的关系，如数组、链表、栈和队列等。

线性数据结构

非线性数据结构中的元素之间存在一对多或多对多的关系，如树、图等。

非线性数据结构

静态数据结构在程序运行期间不会发生改变，如数组、静态链表等。

静态数据结构

动态数据结构在程序运行期间可以动态地添加或删除元素，如链表、动态数组

等。

动态数据结构

数据结构的分类

在计算机科学中，数据结构是算法设计和分析的基础，广泛应用于操作系统、编译原理、

数据库等领域。

计算机科学

在软件工程中，数据结构是软件设计和开发的重要组成部分，用于实现各种软件功能和性能

优化。

软件工程

在人工智能中，数据结构用于表示和处理各种复杂的数据和知识，如神经网络、决策树等。

人工智能

在大数据处理中，数据结构用于高效地存储、管理和分析海量数据，如分布式文件系统、

NoSQL 数据库等。

大数据处理

数据结构的应用领域

线性表是具有n个数据元素的

有限序列

创建、销毁、清空、判空、求长

度、获取元素、修改元素、插入

元素、删除元素等

线性表的定义线性表的基本操作

《数据结构》说课稿

引言概述：

数据结构是计算机科学的基础，它研究数据的组织、存储和管理方式，是计算机程序设计的重要组成部分。本文将从四个方面介绍数据结构的基本概念、常见数据结构类型、数据结构的应用以及学习数据结构的重要性。

一、基本概念

1.1 数据结构的定义：数据结构是指一组数据元素及其之间的关系，是数据的逻辑结构和物理结构的抽象。

1.2 数据结构的分类：数据结构可以分为线性结构、非线性结构和文件结构三类，每类又可以细分为多种具体类型。

1.3 数据结构的基本操作：数据结构的基本操作包括插入、删除、查找和修改等，这些操作是对数据进行增删改查的基础。

二、常见数据结构类型

2.1 数组：数组是一种线性结构，它由相同类型的数据元素组成，通过下标访问元素，具有随机访问的特点。

2.2 链表：链表是一种非线性结构，它由节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针，可以实现灵活的插入和删除操作。

2.3 栈和队列：栈和队列是两种特殊的线性结构，栈具有先入后出的特点，而队列具有先入先出的特点，它们在算法中有广泛的应用。

2.4 树和图：树和图是两种常见的非线性结构，树是一种层次结构，图是由节点和边组成的网络结构，它们在数据库、网络等领域有重要的应用。

三、数据结构的应用

3.1 数据库管理系统：数据库管理系统是基于数据结构的软件，它通过合理的数据结构来存储和管理大量的数据，提供高效的数据访问和操作功能。

3.2 图像处理：图像处理涉及大量的像素数据，通过合适的数据结构可以高效地存储和处理图像，实现图像的压缩、滤波、特征提取等操作。

数据结构教学大纲

随着信息技术的快速发展，数据结构作为计算机科学的重要基础，越来越受到

人们的关注。在计算机科学与技术专业的教学中，数据结构课程是一门非常重

要的课程，它为学生提供了理解和应用数据组织和处理的基础知识。本文将探

讨一个完整的数据结构教学大纲，以帮助学生更好地学习和掌握这门课程。

一、引言

在引言部分，我们将介绍数据结构的定义和重要性。数据结构是指数据元素之

间的关系和组织方式，它是计算机科学中解决问题的基础。通过学习数据结构，学生可以了解不同的数据结构类型，并学会如何选择和应用适当的数据结构来

解决实际问题。

二、线性数据结构

在这一部分，我们将重点介绍线性数据结构，如数组、链表和栈。我们将讨论

它们的特点、操作和应用场景。学生将学会如何实现和使用这些线性数据结构，并了解它们的优缺点。

三、非线性数据结构

在这一部分，我们将介绍非线性数据结构，如树和图。树是一种重要的数据结构，它在许多领域中都有广泛的应用，如文件系统和数据库。我们将详细介绍

树的各种类型和操作，以及它们在实际中的应用。此外，我们还将讨论图的表

示方法和常见的图算法，如最短路径和最小生成树算法。

四、排序和搜索算法

在这一部分，我们将介绍常见的排序和搜索算法。排序算法是数据结构课程中

的重要内容之一，学生将学会如何实现和比较不同的排序算法，如冒泡排序、插入排序和快速排序。搜索算法是解决实际问题的关键，我们将介绍常见的搜索算法，如线性搜索和二分搜索，并讨论它们的复杂度和应用场景。

五、高级数据结构

在这一部分，我们将介绍一些高级数据结构，如堆、哈希表和红黑树。这些数据结构在实际中有着广泛的应用，学生将学会如何实现和使用它们，并了解它们的性能和优化技巧。

《数据结构》课程简介

课程名称：数据结构

建议学时：76（理论课学时数：44实践课学时数：32）

先修课程：计算机信息基础、C语言程序设计

适用专业：大数据技术、软件技术及相关专业

课程性质：本课程是大数据技术、软件技术等计算机类专业的一门重要的专业基础课程，其理论性、实践性、综合性都比较强。它是软件开发的基础，提高学生逻辑思维能力的核心，也是各工程领域的桥梁。使读者学会如何把现实世界的问题转化为计算机内部的表示和处理。通过本课程的学习，提高学生数据结构设计与算法设计能力，为后续课程，特别是综合项目开发方面的课程打下了厚实的知识基础。

课程任务：通过本课程的学习，学生能用线性表知识解决数据的存储、插入和删除等操作；能用栈和队列的知识解决实际生活中类似线性结构操作；能用树与图的知识解决实际生活中的非线性结构操作；能够根据数据的存储结构选择适合的查找算法；能够根据场合选择适合的排序算法。使学生逐渐掌握较复杂软件的设计和开发过程，为后续专业课程的学习打下扎实的理论和实践基础。

教学目标：培养学生的数据抽象能力和设计复杂程序的能力。通过学习本课程，使学生掌握各种常用数据的逻辑结构、存储表示、基本操作及算法设计；学会分析计算机加工的数据对象的特性，以便选择合适的数据逻辑结构、存贮结构及相应的基本处理算法；初步掌握算法时间和空间复杂度分析方法，培养学生数据抽象能力和复杂程序设计能力，为今后学习软件开发技术打下坚实基础。

课程内容：本课程分上下两篇，上篇为知识技能篇，由10个单元组成，主要是学习数据结构的基础知识和技能；下篇为技术应用篇，由2个模块组成，通过一个较复杂的实际应用项目的开发，提升学生的逻辑思维能力和综合项目的开发能力。

数据结构课程的内容

VS
详细描述
链表由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表的优点是空间利用率高，可以动态地添加或删除节点。缺点是访问速度慢，因为需要从头节点开始遍历链表。
栈
要点一
总结词
栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，它只允许在固定的一端（称为栈顶）进行插入和删除操作。
要点二
详细描述
数据结构的重要性
总结词
数据结构在计算机科学中具有至关重要的地位。
详细描述
数据结构是计算机科学中的基础，它对于计算机程序的性能、可维护性和可扩展性有着至关重要的影响。良好的数据结构设计可以提高程序的效率和可靠性，而不良的数据结构设计则可能导致程序性能低下、错误频发和难以维护。
数据结构的分类
总结词
数据结构课程大纲
目录 Contents
• 数据结构概述 • 线性数据结构 • 非线性数据结构 • 数据结构算法 • 数据结构应用
01
数据结构概述
数据结构的定义
总结词
数据结构的定义是指数据的组织形式和关系。
详细描述
数据结构是计算机科学中的一个基本概念，它描述了数据的组织形式和关系。数据结构决定了数据在计算机中的存储和访问方式，以及数据之间的逻辑关系。
最短路径算法
在图中找到两个节点之间的最短路径，常用的最短路径算法有Dijkstra算法和FloydWarshall算法。

《数据结构教程》课件

队列
总结词
队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，用于存储有序的元素。
详细描述
队列的特点是元素出队顺序与入队顺序相反。队列常用于实现打印任务调度、操作系统任务调度等算法。
03
非线性数据结构
树
定义
树是一种非线性数据结构，由节点和边组成，其中节点表示数据元素，边表示节点之间的
关系。
分类
根据节点的度数，树可以分为二叉树、三叉树、多叉树等。
应用
图在计算机科学中广泛应用于网络分析、路径规划、社交网络分析等领域。
哈希表
定义
哈希表是一种通过哈希函数将键映射到桶中的数据结构，从而实现对数据的快速查找、插入和删除。
特性
哈希表具有平均时间复杂度为O(1)的插入、查找和删除操作。
应用
哈希表在计算机科学中广泛应用于数据检索、数据库索引、缓存等领域。
03
02
优化方法
包括时间复杂度优化、空间复杂度优化、代码优化等。
注意事项
在优化算法时，需权衡时间效率和空间效率，找到最优解。
04
THANKS
感谢观看
数据结构的重要性
01
02
03
提高数据处理效率
合理的数据结构能够提高数据处理的速度和效率，满足各种应用需求。
优化算法设计
数据结构是算法设计的基础，良好的数据结构设计有助于提高算法的效率和稳定性。

2024版《数据结构》全套课件

树形数据结构的查找算法
二叉排序树的查找
从根节点开始，若查找值小于当前节点值，则在左子树中查找；若大于当前节点值，则在右子树中查找。
VS
平衡二叉树的查找
在保持二叉排序树特性的基础上，通过旋转操作使树保持平衡，提高查找效率。
散列表的查找算法
散列函数的设计
将关键字映射为散列表中位置的函数。
处理冲突的方法
3
十字链表和邻接多重表针对有向图和无向图的特殊存储结构，提高存储效率。
图的遍历算法
深度优先遍历
沿着图的深度遍历图的顶点，用于寻找图的桥、环等结构。
广度优先遍历
按层次遍历图的顶点，用于寻找最短路径等问题。
图的最小生成树算法
Prim算法
从某一顶点开始，不断加入与已有顶点集合最近的顶点，构造最小生成树。
索引的实现
数据库中的索引是提高查询效率的重要手段，而索引的实现离不开数据结构，如哈希索引、
聚簇索引等。
事务的处理
数据库中的事务需要保证ACID 特性，而数据结构中的队列、栈等可以很好地支持事务的处理。
数据结构在人工智能领域的应用
机器学习的数据表示
在机器学习中，数据的表示是非常关键的，不同的数据结构可以表示不同类型的数据，如向量、矩阵、图等。
数据结构的研究内容
数据的逻辑结构
研究数据元素之间的逻辑关系，如线性结构、树形结构、图形结

数据结构ppt

数据结构 PPT

引言：

数据结构是计算机科学中的重要基础，它探讨了数据的组织、存储

和检索方法。在计算机程序中，数据结构的选择对于程序的性能和效

率起着至关重要的作用。在本次演讲中，将介绍数据结构的基本概念、常见的数据结构类型以及它们的应用。

一、基本概念

1.1 数据结构的定义

数据结构是一种用于组织和存储数据的方式，它包括数据元素和它

们之间的关系。其中，数据元素是具有相同性质的数据的集合，关系

是数据元素之间的逻辑关系。

1.2 数据结构的分类

数据结构可以分为线性结构和非线性结构两大类。

1.2.1 线性结构

线性结构中的数据元素之间存在一对一的关系，每个元素只有一个

直接前驱和一个直接后继。常见的线性结构有线性表、栈和队列。

1.2.2 非线性结构

非线性结构中的数据元素之间存在一对多或多对多的关系，每个元

素可以有多个直接前驱和直接后继。常见的非线性结构有树和图。

二、常见的数据结构类型

2.1 数组

数组是一种线性结构，它由固定大小的相同类型的元素构成，可以

通过索引直接访问元素。数组的特点是随机访问速度快，但插入和删

除操作较慢。

2.2 链表

链表也是一种线性结构，它由一系列结点组成，每个结点包含数据

和指向下一个结点的指针。链表的特点是插入和删除操作快，但随机

访问速度较慢。

2.3 栈

栈是一种特殊的线性结构，它只能在表的一端进行插入和删除操作。遵循先进后出（LIFO）的原则，所以栈也被称为后进先出（FILO）的

数据结构。

2.4 队列

队列也是一种特殊的线性结构，它只能在表的一端插入元素，在另

一端删除元素。遵循先进先出（FIFO）的原则。

数据结构与算法讲义课件

终得到所有元素的阶乘之和。
斐波那契数列递归
02
通过递归地计算前两个数的和，并将结果存储在数组中，最终
得到斐波那契数列。
树的遍历递归
03
通过递归地遍历树的每个节点（如先序遍历、中序遍历、后序
遍历等），并对每个节点执行相应的操作。
05
数据结构与算法的应用
数据结构在计算机科学中的应用
数据结构是计算机科学中的基础概念，用于组织和存储数据。在计算机科学中，数据结构被广泛应用于各种领域，如操作系统、数据库系统、网络通信等。例如，操作系统中的文件系统、进程管理、内存管理等都涉及到数据结构的应用。
VS
数据结构在人工智能中发挥着重要作用，它能够有效地提高数据处理和学习的效率，提升人工智能系统的性能和准确性。
算法在计算机科学中的应用
算法是计算机科学中的核心概念，用于实现特定的计算任务或解决特定的问题。在计算机科学中，算法被广泛应用于各种领域，如排序算法、搜索算法、图算法等。例如，排序算法被广泛应用于数据库查询、网络流量控制等领域；图算法被广泛应用于社交网络分析、路由协议等领域。
算法的评估标准
总结词
评估算法的效率、可读性、健壮性、正确性和可维护性。
详细描述
评估算法的效率主要看其时间复杂度和空间复杂度，即算法的执行速度和所需存储空间。可读性是指算法的易理解程度，好的算法应该易于阅读和理解。健壮性是指算法对于异常输入和错误的处理能力。正确性是算法能够按照预期正确解决问题的保证。可维护

数据结构-课程内容

一、课程的性质、任务与基本要求

（一）课程的性质、任务

1．课程的性质

《数据结构》是软件技术专业中一门重要的专业必修课程。它与数学和计算机软件设计有十分密切的关系，是计算机软件专业的一门核心课程，是程序设计、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。

当我们用计算机来解决实际问题时，就要涉及到数据的表示及数据的处理，而数据表示及数据处理正是《数据结构》课程的主要研究对象，通过这两方面内容的学习，为后续课程，特别是软件方面的课程打下了厚实的知识基础，同时也提供了必要的技能训练。因此，《数据结构》课程在计算机软件专业中具有重要的作用。

2．课程的任务

①本课程实现专业培养目标中所承担的任务：

在基础方面，要求学生掌握常用数据结构的基本概念及其不同的实现方法；在技能方面，通过系统学习能够在不同存储结构上实现不同的运算，并对算法设计的方式和技巧有所体会。

②本课程教学内容及教学环节等方面与相关课程的联系与分工：

《数据结构》是计算机软件专业的一门核心课程，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。

③本课程相关的先修课及后续课：

先修课：《Java语言程序设计基础》或《Python语言程序设计基础》；

后续课：程序设计、项目开发、数据库等课程。

（二）基本要求

具体要求学生通过各个教学环节达到以下目标：

1 通过学习掌握各种数据结构的逻辑结构、物理结构以及在之上实施的算法

2 提高程序设计能力和编程质量

3 学会分析研究计算机加工的数据对象的特性，能选择适当的数据结构以及相应的算法

数据结构-课程内容

数据结构是计算机科学中的一门基础课程，旨在教授学生如何组织和管理数据以有效地解决实际问题。本文将介绍数据结构这门课程的内容。

一、引言

数据结构是计算机科学的核心领域之一，它研究如何组织和操作数据以解决各种问题。在计算机编程和软件开发中，数据结构的掌握至关重要。通过学习数据结构，我们可以更好地理解算法和程序设计的基本概念，并能够更高效地解决实际问题。

二、线性数据结构

线性数据结构是数据元素按照一定的次序线性排列的数据结构。常见的线性数据结构有数组、链表、栈和队列。数组是一种连续存储的数据结构，可以快速访问任意位置的元素。链表是一种非连续存储的数据结构，每个节点包含一个数据元素和指向下一个节点的指针。栈和队列是特殊的线性数据结构，它们分别支持后进先出和先进先出的操作。

三、树形数据结构

树形数据结构是一种非线性的数据结构，由节点和边组成。树的每个节点可以有多个子节点，但只有一个父节点，除根节点外，每个节点都有且仅有一个父节点。常见的树形数据结构有二叉树、二叉搜索树、堆和平衡树。二叉树是一种每个节点最多包含两个子节点的树结

构。二叉搜索树是一种特殊的二叉树，左子节点的值小于等于父节点

的值，右子节点的值大于等于父节点的值。堆是一种特殊的树结构，

它满足父节点的值大于等于（或小于等于）子节点的值的性质。平衡

树是一种树结构，可以在插入和删除操作后自动调整以保持树的平衡性。

四、图形数据结构

图形数据结构是一种表示多对多关系的数据结构。图由顶点和边组成，顶点代表实体，边代表实体之间的关系。常见的图形数据结构有

数据结构讲稿

第一章绪论

计算机科学是一门研究数据表示和数据处理的科学。数据是计算机化的信息，它是计算机可以直接处理的最基本和最重要的对象。无论是进行科学计算或数据处理、过程控制以及对文件的存储和检索及数据库技术等计算机应用领域中，都是对数据进行加工处理的过程。因此，要设计出一个结构好效率高的程序，必须研究数据的特性及数据间的相互关系及其对应的存储表示，并利用这些特性和关系设计出相应的算法和程序。

1．1 数据结构的概念

数据结构是计算机科学与技术专业的专业基础课，是十分重要的核心课程。所有的计算机系统软件和应用软件都要用到各种类型的数据结构。要想有效地使用计算机、充分发挥计算机的性能，还必须学习和掌握好数据结构的有关知识。打好“数据结构”这门课程的扎实基础，对于学习计算机专业的其他课程，如操作系统、编译原理、数据库管理系统、软件工程、人工智能等都是十分有益的。

1.1.1 为什么要学习数据结构

当我们使用计算机来解决一个具体问题时，一般需要经过下列几个步骤：首先要从该具体问题抽象出一个适当的数学模型，然后设计或选择一个解此数学模型的算法，最后编出程序进行调试、测试，直至得到最终的解答。

随着计算机应用领域的扩大和软、硬件的发展，非数值计算问题越来越显得重要。据统计，当今处理非数值计算性问题占用了90%以上的机器时间。这类问题涉及到的数据结构更为复杂，数据元素之间的相互关系一般无法用数学方程式加以描述。因此，解决这类问题的关键不再是数学分析和计算方法，而是要设计出合适的数据结构，才能有效地解决问题。下面所列举的就是属于这一类的具体问题。

数据结构课程简介

10
？如何学习数据结构？
11
课程特点：内容抽象、概念性强 1.高效利用课堂时间、做好笔记、积极思考
2.每课小结，每章总结每次课最后10-15分钟小组分头总结每章结束所有小组全班总结
3.学会提问不会提问就不会思考
不要等到考前问：老师，哪题是考题？
？数据结构这门课如何考核？
15
• 课堂表现成绩 : 40%
18
知识结构
逻辑结构
线性结构非线性结构
数据物理结结构构
顺序存储结构链式存储结构
线性表栈和队列串、数组、广义表
树图
算法
基本算法：初始化、销毁、取值、插入、删除、修改、求长、求前驱后继、遍历…… 常用算法：查找、排序、合并…… 特殊算法：求赫夫曼树、最小生成树、最短路径、拓扑排序、关键路径……
– 各个小组根据规则自主打分，诚信记分 – 得分卡每周交
• 期末成绩 : 60% (笔试)
• 争取全部通过
？数据结构要学习哪些内容？
17
数据结构的章节： 1. 概论: 概念，时间复杂度。 2. 线性表:基础章节，必考内容之一。概念，基本算法。 3. 栈和队列:基本概念。 4. 串 :基本概念。 5. 多维数组及广义表 : 基本概念。 6. 树和二叉树 :重点难点章节，必考章节。概念，问答，算法。 7. 图:重点难点章节，必考章节。概念，问答，算法。 8. 查找 :重点难点章节，概念，问答。 9. 排序 :重点难点章节，问答各种排序算法的排序过程

【课程思政优秀案例】《数据结构》课程

一、课程介绍

《数据结构》课程践行“落实立德树人根本任务，培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人”的育人理念。作为面向计算机类本科生的专业基础核心课。课程主要内容包括：线性结构（基本线性结构、栈和队列、数组、广义表）、非线性结构（树型结构、图型结构）及查找排序技术等。通过课程的教学，帮助学生了解计算机解决问题的思维方式，掌握数据结构的内在逻辑关系及其在计算机中的表示方法和基本操作的算法实现，培养学生根据求解的问题选择合适的数据结构及运用数据结构知识解决现实世界问题的能力。《数据结构》课程是解决复杂工程问题的重要基础和后续深入学习计算机专业知识及开展更高层次计算机科学研究的必备基础。

《数据结构》课程深挖计算机类教育育人元素，推进知识传授、能力培养与价值引领的有机融合。课程内容聚焦三大知识单元，融合多元教学方式，“基因式”融入思政元素，践行三全育人。坚持显性教育和隐性教育相统一，从课程特点出发，提炼知识单元所蕴含的思政要素，提高学生运用马克思主义哲学的科学世界观和方法论来帮助解决实际思想问题的能力,共筑切合大学生核心价值观的关于数据结构

专业课程的世界观、价值观和人生观，达到知识与育人同向同行的教育目标。

二、课程特色与创新

1.思政元素的“基因式”融入，践行三全育人。注重知识、能力、素养的全面育人。在知识和能力培养过程中融入课程思政元素，将家国情怀、中华文化、哲学社会、心理健康教育等作为点滴浸润到育人过程，让课程更有温度。

2.基于BOPPPS的目标导向式教学，构建“知识系统化，过程碎片化”的混合式教学模式。按照OBE的教学理念，根据工程教育专业认证的标准梳理与整合教学内容和资源，打造了满足“两性一度”的课程资源；以BOPPPS教学模式打造“知识系统化，过程碎片化”的交互式课堂，突出了“教师主导，学生主体”的教学理念。