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关键词： 数据结构   课程建设   教学实践   评估体系  

摘要： 软件工程专业数据结构与算法核心课程是计算机科学与技术专业的重要课程之一。本文以吉林师范大学博达学院软件工程专业数据结构核心课程为例，探讨了该课程的建设与实践，包括课程目标、教学内容、教学方法和教学评估等方面。通过对该课程的教学实践，验证了该课程设计的合理性和有效性，并为今后的课程建设提供了有益参考。

关键词： 混合式教学   数据结构课程   教学模式  

摘要： 随着大数据、人工智能技术的发展，传统的教学模式已不能满足教学需求，当前课堂面临着学生参与度低、被动学习盛行、讲授式教学成效有限的问题。本文通过分析数据结构课程的重要性及课程现状，阐述了四阶段“线上预习与自主学习阶段、线下课堂互动与研讨阶段、线上巩固与拓展阶段、评价与反馈总结阶段”的混合式教学过程，并对教学效果进行了简要分析。

关键词： 计算机算法   数据结构  

ISBN: (纸本)9787115636690

摘要： 本书是一本借助演示动画来讲解算法和数据结构的入门书。书中首先介绍阅读本书所需的最低限度的编程知识和基本概念。然后针对各个算法和数据结构, 在指出其解决的问题后, 通过空间结构、数据、时间结构 (算法流程)、计算4个方面详细讲解。最后介绍相关的伪代码和应用示例。本书涉及的算法与数据结构较为全面, 通过基于动画的可视化、详细的介绍和伪代码三方面进行讲解, 帮助读者直观掌握各算法和数据结构的动作原理。

关键词： 数据结构   JAVA语言  

ISBN: (纸本)9787302667698

摘要： 本书内容全面、细致、通俗易懂，涌盖线性表、栈和队列、树和二叉树、堆、哈夫曼树、并查集、AVL树、红黑树、B-树和B+树、串、图、散列表等数据结构，以及枚举、二分、递归、分治、动态规划、贪心、深搜、广搜、最短路、最小生成树、拓扑排序、关键路径、内外排序等算法，对各类数据结构和算法，不但要掌握理论，还应熟练地编程实现。

关键词： 数据结构   JAVA语言  

ISBN: (纸本)9787111746874

摘要： 本书采用了一种独特的方法，将每个数据结构的接口(如何使用数据结构)与其实现(如何对数据结构进行编程)清晰地分离开来。从抽象思维和解决问题的角度提供了对数据结构和Java的实用介绍。全书主要分为五个部分，第一部分描述了贯穿全文的Java语言和面向对象编程的基础知识。第二部分讨论了算法和构成要素，包括大O、递归、随机化等内容。第三部分展示了几个经典的研究案例。第四部分介绍了每种数据结构的实现。第五部分讨论了适用于高级课程的数据结构。

关键词： 数据结构   软件工具  

ISBN: (纸本)9787302651345

摘要： 本书介绍数据结构的基础理论与算法设计方法，全书共8章，主要内容包括：线性表，栈和队列串、数组和广义表，树和二叉树，图，查找及排序。

关键词： OBE   数据结构   翻转课堂  

摘要： 本文探讨了基于OBE的数据结构翻转课堂学习模式的研究，旨在解决传统数据结构课程教学存在的问题。论文分析了数据结构课程的教学特点，包括其重要性和复杂性。指出了传统数据结构课程教学存在的问题，包括理论与实践脱节、缺乏个性化教学、学生参与度不高和评估方式单一。论文提出了基于OBE的数据结构翻转课堂学习模式的实施策略，包括引入案例分析和项目实践、设定个性化学习计划和目标、创设互动学习环境以及实时反馈和评估。最后总结了基于OBE的数据结构翻转课堂学习模式的优势和意义，并强调了其在提高学生学习效果和培养综合能力方面的重要性。

关键词： 数据库   数据结构   学习索引   字符串  

摘要： 随着互联网的发展,数据量爆炸性增长,特别是字符串类型的数据,如URL、用户ID等,其处理效率直接关系到数据库性能。传统的索引方法如B树、哈希表等,虽然在某些应用场景下表现良好,但面对大规模、高动态性的字符串数据,这些方法要么索引效率不高,要么空间利用率低。学习索引(Learned Index)作为一种新兴的数据结构,通过机器学习模型预测数据位置,显示出了处理大规模数据集时的潜力,尤其是在数值型数据上的应用成果显著。然而,如何有效地将学习索引应用于字符串类型的数据上,仍是一个待解决的挑战。本研究提出的SLIPP(String Learned Index with Precise Positions)索引通过结合了Trie树结构和学习索引的特点,不同于以往的学习索引将字符串整个作为模型的输入,SLIPP将字符串分割成多个片段,并对每个片段使用独立的机器学习模型进行索引。这种设计不仅充分利用了字符串的局部性特征,降低了用机器学习模型处理字符串类型数据的复杂度,提高了模型推理速度,而且通过精简模型参数,有效降低了内存占用。此外,SLIPP通过精确预测数据的存储位置,从而避免了学习索引的“最后一英里”搜索问题,实现了快速的数据访问。为了验证SLIPP索引的性能,本研究在多个数据集上进行了广泛的实验,包括随机生成的字符串数据集和真实世界的URL数据集。实验结果表明,与现有的支持字符串处理的学习索引方法相比,SLIPP在查询效率、空间占用以及索引构建时间上都有显著的优势。特别地,SLIPP显示出了其出色的空间效率。这些实验不仅证实了SLIPP索引的理论设计的有效性,也展示了其在实际应用中的潜力。虽然SLIPP索引在多个方面展现了优异的性能,但在处理具有高度重复前缀的字符串数据时,其性能仍有待优化。未来的研究将进一步探索新的模型优化策略和索引结构调整机制,以提高SLIPP索引在更广泛数据分布情况下的适应性和效率。此外,如何设计高效的并发控制机制以充分利用多核心处理器的硬件资源,也是未来工作的重点之一。 总之,SLIPP索引作为一种新型的面向字符串的学习索引,其高效的数据处理能力和低内存占用特性,使其在现代大规模内存数据库中具有广泛的应用前景。通过持续的优化和改进,有望为数据库索引技术的发展开辟新的方向。

关键词： 泛在学习   六层递进   知识内化   课程教学创新   在线实训  

摘要： 从“课程内容、课堂教学方法、实践模式”等方面分析了传统的数据结构与算法课程存在痛点问题，提出构建泛在学习环境，“懂—通—熟—精—化—神”六层递进教学模式创新改革思路并实施，实现了知识的三层内化，保障学生的知识目标、能力和素养目标、情感目标的达成。

标准号: GB/T 20818.16-2023

摘要： 本文件规定了：一用于描述密度测量设备要求集合和操作参数的操作属性列表（OLOP）;一用于描述不同密度测量设备类型的设备属性列表（DLOP）.OLOP 和DLOP的结构符合IEC 61987-11中定义的通用结构，并符合 GB/T 20818.10-2017中定义的构建LOP的基本原则。