《数据结构》课程学习策略研究

摘要：对《数据结构》课程体系内容作了整理，针对学习中的问题，提出了学习《数据结构》行之有效的策略。

关键词：数据结构，前导课；算法

《数据结构》不仅是程序设计的基础，而且是设计和实现编译程序、操作系统、数据库系统等系统程序和其它大型应用程序的重要课程之一。为学生今后从事理论研究、应用开发、技术管理工作提供了坚实的理论基础，是专升本、考研和等级水平考试的必考科目，也是学生学习中感到比较吃力的一门课。

《数据结构》课程教学目标要求学生学会分析数据对象特征，掌握数据组织方法和计算机的表示方法，以便为应用所涉及数据选择适当的逻辑结构、存储结构及相应算法，初步掌握算法时间空间分析的技巧，培养良好的程序设计技能。本文对如何学习、掌握《数据结构》课程内容进行了探讨，提出了切实可行的有效学习方法。

一、注意前导课知识的熟练掌握

《数据结构》的前导课包括一门计算机语言(PASCAL、C或C++，本文以C++为例)和高等数学。要想轻松学习《数据结构》，必须先打好这两门课的基础。学生学习感到吃力主要是这两门课掌握不牢，用起来生疏，算法思路有，但却无从下手，不能熟练地用C++语句描述出来。所以，从c++语言入手，加强程序设计基本素质的培养，是学好数据结构的重中之重。

C++知识点主要有：(1)包含文件语句：#include。例如，#include、#include、#include、#include是常用的系统头文件。(2)函数和函数参数。在C++语言中，程序由一个名为main的主函数和若干个功能相对独立的函数模块组成。函数的调用是关键，要区分形参中值参和引用参数的使用。基本函数有：max(表达式1，…，表达式n)、min(表达式1，…，表达式n)、abs(表达式)、exit(表达式)。(3)运算符重载。在数据结构中经常要用的是在自定义的结构类型上对关系运算符进行重载，使得记录同记录之间、记录同其中一个域类型的数据之间也能进行比较。(4)类。当开发者的应用程序需定义自己的数据类型时，要使用C++中的类。(5)抽象类型和模板。用于实现软件的复用，提高利用率。(6)基本语句有：赋值语句、选择语句、循环语句、结束语句、输入／出语句、注释语句等，一定要彻底理解、熟练掌握这些语句。通过C++的学习，应该建立起良好的程序设计思想。

计算机解决实际应用问题及算法分析，涉及到很多数学知识。例如：集合、阶乘函数、排列、组合、对数、级数求和、递归，反证法、数学归纳法等数学证明方法，要对这些基本知识加以熟悉。

二、数据结构课程体系的归纳

数据结构讨论的范畴：数据成员以及它们相互之间的逻辑关系，也称为数据的逻辑结构，简称为数据结构；数据成员极其关系在计算机存储器内的存储表示，也称为数据的物理结构，简称为存储结构；施加于该数据结构上的操作，ADT抽象数据类型描述。

教材的主体可以总结为：基本概念、三类数据结构，两种存储结构、两种算法。三类数据结构有：线性(线性表、栈和队列、串、数组和广义表)、树(树和二叉树)、图等。两种存储结构有：顺序结构和链接结构。两种算法为：查找、排序。抽象数据类型(Abstract Data Type，缩写为ADT)是整个教材的核心。

抽象数据类型(Abstract Data Type，缩写为ADT)包括数据结构的定义、表示、操作实现三部分。定义如下：

ADT

Data：

Operation：

end()

数据结构常见的操作有：插入、删除、检索、遍历、排序等。每一种数据结构可有多种不同的存储方法。在不同的存储结构下，同一操作有不同的时间、空间复杂度。例如：线性表既可以用一维数组顺序存储，也可用指针结构链式存储。向线性表中插入、删除一个数据元素，顺序存储下，需平均移动表中一半元素，而链式存储下，仅需修改指针而不需移动元素。所以，要根据实际应用问题的操作，选用合适的存储结构，以提高执行效率。

三、总结章节特点，指导数据结构的学习

针对每章不同特点，总结学习方法及重点。如对线性表、树、图三种数据结构均按照“逻辑结构定义、特点、ADT描述；线性存储结构及ADT实现、算法复杂度分析；链式存储结构及ADT实现、算法复杂度分析；典型应用案例分析”模式进行讲解，也就是说，只要按此主线掌握了数据结构的内容，就达到了学习目的。

对查找方法从概念、算法思想、查找过程、算法实现等方面去掌握，从查找速度、占用存储空间多少、算法本身复杂程度、平均查找长度ASL(Average Search Length)等方面去评价分析各种方法，总结各自的适用条件。

对排序方法从概念、算法思想、排序过程、算法实现等方面去掌握，从排序所花费的全部比较次数、移动记录次数、占内存辅助空间的大小等分析时空复杂度，最后要考虑算法的稳定性，总结各自的优缺点及适用范围。

四、算法的学习

算法设计技能是学好数据结构的关键，根据学生学习的认知特点，主要从以下几个方面进行强化训练：

1　吃透课本例子。每学完一次新课，让学生对课本例子先分析任务、再自己编写算法与课本对照，找出不足，然后改进。如此反复练习，不仅能够培养学生动脑思考的习惯，而且还会养成遇事三思、认真、周密的作风。

2　精选上机题目，要求调试通过。每章找出一个综合性的应用题目，如怎样设计旅游线路，使得费用最少或路程最短；课程计划的编排等，要求用C++语言编写可执行的源程序，上机调试。这样不仅能够锻炼学生解决实际问题的能力，更重要的是能够激发学生学习课程的兴趣，抽象变具体，理论变实践，对这门课有更深的认识。

3　阅读填空法。找一些经典算法，配上必要的说明，适当去掉语句或表达式，让学生通过阅读填补空白，训练学生的程序设计能力。

4　准备一个经验本，记下自己出错的解决方法及老师讲解的其他同学出现的常见错误，抽空常翻看，逐步积累经验，使以后避免。

5　强化和本课程密切相关的结构体、指针和函数等知识点的再学习及上机训练。

6　加强算法阅读训练，模拟执行过程。通过大量的阅读分析和模仿，吸取算法精华，提高编程能力。如对教材中的类C语言算法改写程序，上机通过，掌握基本技能，巩固课堂教学的内容，加深了对算法的理解。

7　掌握算法设计的步骤。①明确算法要解决的问题目标。②选择合适的数据结构，确定在所选的数据结构上必须有的操作，写出抽象的算法，然后存储结构。③分解每个操作的实现步骤，用c++语言对应地写出实现程序。

有些学生经过学习之后，虽然能看懂教材上的算法，但当自己动手设计算法解决实际问题时仍感到无从下手。解决这一问题除了掌握必要的方法之外，必须通过多练习多动手，培养自己的程序设计经验和素质来解决。因此，要求学生必须认真对待算法设计型的习题，通过多做这类习题来理解、消化和巩固所学的知识，提高分析问题、解决问题的能力以及编程能力。

五、充分利用优秀的网络资源

由于数据结构是计算机专业的核心课程，因此也是各校课程建设的重点，院系、校、省、国家级精品课程建设网站有很多，并且各有特色，内容大致包括：课程教学大纲、电子教案、算法演示、电子教材、案例分析、实验指导、参考文献目录、教学论坛、网上自测、作业提交等，是学习的优良资源，要充分利用。