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关键词： 离散数学   数据结构   教学衔接  

摘要： 针对计算机专业离散数学与数据结构这两门课程的教学衔接问题,分析两门课程的内在联系,提出离散数学是数据结构的数学基础与理论依据、数据结构是对离散数学的应用与拓展,阐述如何在教学中进行相互渗透与衔接,使学生在牢固掌握理论的基础上将其应用于计算机实践。

关键词： 连连看   数据结构   连线消除  

摘要： 随着大数据时代的到来,人们越来越重视大数据结构,认为程序设计的实质是对确定的问题选择一种好的结构,加上设计一种好的算法。该文从多维图形数据结构的角度来讨论连连看游戏程序设计方法,数据结构清晰明了,用流程图描述的连线消除算法正确、可读、高效,促进了大数据结构发展,为数据结构教学改革指明方向。

关键词： 数据结构   课堂教学   编程能力  

摘要： 在分析计算机科学与技术专业及相关专业考研全国联考数据结构部分的考题类型、分值构成的基础上,对数据结构课程教学时间安排和课堂教学组织这两方面进行了思考,指出考研侧重考查的是学生的编程能力。如何引导学生理解算法、设计算法、上机实现算法是数据结构课程的重中之重;并结合具体考题提出应将考研大纲中要求学生熟练掌握的考点以润物细无声的方式融入到数据结构日常教学中,在不增加学生学习负担的前提下,提高教学效果。目的在于提高学生灵活运用所学知识的能力,为其今后的发展打好基础。

关键词： 应用型本科   数据结构   实践改革  

摘要： 数据结构是计算机学科的核心课程,该课程的理论性和实践性都很强,为了更好地达到应用型本科教育的目的,文章针对山东工商学院的具体情况,从加强实践方面分析了教学中存在的问题,并给出了相应的改进对策。

关键词： 混合式教学   工程应用能力   数据结构   教学模式  

摘要： 针对地方高校转型,以工程应用能力培养为主要目标,探索《数据结构》课程混合式教学模式。通过构建三位一体的信息化教学环境,以网络平台开展自主学习,以工程案例进行课堂翻转,以任务驱动进行拓展提升,提高课堂知识内化效率、提升学生自主学习能力和工程应用能力,同时也为程序设计类课程混合式教学模式改革提供新思路。

关键词： 区块   应用   场景   理性   数据维护   数据组织   金融交易   数据结构  

摘要： 如何认识区块链技术？ 区块链本质上是一个以密码学技术为基础，采用分布式的数据组织和数据维护的巨大账本系统。中本聪创立的比特币，是区块链技术第一个真实应用案例，比特币背后的数据结构要解决金融交易中的两个核心问题：

关键词： 计算机   数据结构   民办高校   教学改革  

摘要： 随着互联网技术的高速发展,计算机专业越来越受到大家的关注,数据结构作为计算机专业的一门重要课程,针对非数值计算中的逻辑结构、存储结构进行研究,是一门计算机软件、硬件和数学等学科交叉形成的一门综合性学科。该文通过分析民办高校学生的特点,明晰数据结构课程在计算机专业中的重要地位和作用,找出了数据结构教学中存在的问题,并针对具体存在的问题和调查了解的实际情况,提出提高民办高校计算机专业数据结构教学质量的方法与途径,为综合提升民办高校教学质量奠定基础。

关键词： 应用型本科   数据结构   课程建设   教学改革  

摘要： 应用型本科院校建设是我国高等教育改革中的一个重要目标。我院作为湖北省首批应用型本科转型的试点院校,经过五年的努力,在专业建设、课程改革以及实践性教学平台的建设等方面做出良好的成绩,取得好的教学效果。本文作者结合在长期教学实践中的教学经验和体会,重点论述了应用型本科"数据结构"课程的课程建设和教研教改问题,并介绍作者所在学院的一些做法。

关键词： 多阶段任务系统   可靠性建模   二元决策图   数据结构  

摘要： 为了实现计算机自动生成多阶段任务系统的二元决策图可靠性模型,提出了二元决策图可靠性建模的通用方法。定义了嵌套的二元决策图数据结构BDD_Element,给出了二元决策图模型的描述和存储方法,提出了与门、或门和k/n表决门向二元决策图模型的自动转化算法。给出了建立多阶段任务系统二元决策图可靠性模型的2个步骤:基于逻辑门转化算法,将部件逻辑关系结构函数转化为阶段二元决策图模型;基于二元决策图布尔操作规则整合阶段二元决策图模型。卫星姿态调整任务的可靠性分析表明:该方法可以有效应用于多阶段任务系统的可靠性分析。

关键词： GPGPU   Static typing   High-level programming   Data-structure   DSL   Parallel skeletons   Composition   OCaml  

摘要： To increase software performance, it is now common to use hardware accelerators. Currently, GPUs are the most widespread accelerators that can handle general computations. This requires to use GPGPU frameworks such as Cuda or OpenCL. Both are very low-level and make the benefit of GPGPU programming difficult to achieve. In particular, they require to write programs as a combination of two subprograms, and, to manually manage devices and memory transfers. This increases the complexity of the overall software design. The idea we develop in this paper is to guarantee expressiveness and safety for CPU and GPU computations and memory managements with high-level data-structures and static type-checking. In this paper, we present how statically typed languages, compilers and libraries help harness high level GPGPU programming. In particular, we show how we added high-level user-defined data structures to a GPGPU programming framework based on a statically typed programming language: OCaml. Thus, we describe the introduction of records and tagged unions shared between the host program and GPGPU kernels described via a domain specific language as well as a simple pattern matching control structure to manage them. Examples, practical tests and comparisons with state of the art tools, show that our solutions improve code design, productivity, and safety while providing a high level of performance.