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关键词： C语言  

ISBN: (纸本)9787302479796

摘要： 本书共分8章, 围绕线性表、栈、队列、串、矩阵、广义表、树、二叉树、图等常用的数据结构, 介绍了基本概念、逻辑结构、存储结构、操作运算以及实现算法、案例应用 ; 还介绍了多种常用的查找算法和排序算法, 并对各种算法的性能进行分析。

摘要： For the last four decades, scholars have made significant efforts to develop statistical techniques to estimate the independent contributions of three temporal dimensions (i.e. age, period, and cohort) to population health and other outcomes. These efforts have been challenged by the “identification (ID) problem,” a statistical conundrum that occurs due to an algebraic dependence between the three temporal terms. Hierarchical Age-Period-Cohort (HAPC) modeling and Intrinsic Estimator (IE) methods, which are two of the most recent and important innovations in Age-Period-Cohort (APC) analysis, provide unique model specifications to address the ID problem. However, recent critiques have questioned the validity of these two methods in properly addressing the ID problem by presenting evidence that both have limitations, including potentially invalid estimation of age, period, and cohort effects. In this dissertation, I test the argument advanced by proponents of HAPC and IE methods that each of them provides unbiased estimation of parameter values when the data structure satisfies model assumptions. In Chapters 2 and 3, I conduct a series of simulation analyses to assess the validity of these claims, as well as the usefulness of preliminary analyses (i.e., descriptive and model selection statistics) in identifying data structures that are compatible with APC models. In Chapter 4, I provide a step-by-step demonstration of the HAPC method to empirical data to study how age, period and cohort contribute to educational inequalities in health in United States. The results from these analyses indicate that descriptive and model selection statistics are useful in identifying temporal data structures prior to the application of HAPC and IE models, and that these methods tend to provide unbiased estimates when the data structures are three-dimensional. Furthermore, even when the data structures and corresponding “best models” were ambiguous, it was possible to utilize APC methods

关键词： 长距离轨道影像   近景摄影测量   数据结构存储   平差算法  

摘要： 铁路轨道是高速列车安全运行的重要保障,在长期的运营过程中,轨道可能会出现各种几何形变,必须加强对铁路轨道的几何检测和维护。本文利用近景摄影测量技术,对长距离轨道近景影像特征进行分析研究,探索出一套轨道影像平差算法,精确解算轨道影像的外方位元素和加密点坐标,为铁路轨道的平顺性检测提供基础数据。对轨道近景影像数据平差的系数矩阵进行分析,发现误差方程式和法方程式的系数矩阵呈稀疏排列,并且分布很有规律。针对轨道影像独特的数据结构特征,使用基于UMFPACK求解器的多波前法进行大型稀疏矩阵的存储,运算效率得到提高,内存占用较少,克服了大型稀疏矩阵数据存储的问题,适合长距离轨道近景影像大型稀疏数据的存储和解算。在长距离轨道影像平差过程中,为了避免单条轨道平差而带来的波动,本文采用双轨平差和两轨交叉联合平差的方法,组成多基线的条带网。分析了平差过程中的相机畸变问题,探索出正确的畸变模型,然后经过轨道影像相对定向、模型连接和绝对定向,为光束法平差提供初始值。由于像片数量多,相邻影像灰度相似性高,且布设的控制点数量少,在平差过程中,远离控制点时,会出现精度不高的情况。本文提出了基于块的稀疏矩阵压缩(SMC)技术与预处理共轭梯度法相结合的平差方法,使得稀疏矩阵容易更新,进而提高平差收敛速度。详细介绍了平差中的病态问题,以及相应的长距离分段平差处理方法,确保了对平差计算过程的稳定实现。针对长距离轨道近景影像数据,编写出一套平差算法,以资阳铁路段轨道近景影像作为实验数据,经过多波前法数据结构的存储,影像交叉联合平差以及模型连接等,解算出一套初始数据带入到共轭梯度光束法平差中,正确解算出轨道影像的外方位元素,进而为轨道平顺性参数检测提供基础数据。

关键词： 应用型教育   数据结构   教改  

摘要： 应用型教育是当前大学本科教育中的一个薄弱环节。如何将本科教学中的具体讲授知识点转化为学生的实际动手能力,培养应用型人才一直是大学教育中的一个重要研究课题。针对以上问题,本文从多方面分析了应用型本科教育的特点,结合作者多年的实践教学经验和体会,详细阐述了应用型教育在"算法与数据结构"课程教学中的存在的问题,并最后提出了对所存在问题的一些相关改进探索。实践证明,相关方法的探索在一定程度上对学生将所学知识进行实践应用的转化起到了一定的积极作用。

关键词： 翻转课堂   数据结构   教学   应用分析  

摘要： 翻转课堂的教学体系是近几年教育的一个发展改革,变换为翻转课堂,从而提升学生自学的能力,尽可能的将学习时间交给学生自己。从而实现学生学习能力的最大化,对知识的最大效能性掌握。而数据结构教学是一门抽象的、复杂的计算机课程,在教学时存在诸多的难点。应用翻转课堂教学模式有助于克服这些难点、本文简单地分析了翻转课堂在数据结构教学中的合理应用,以供学习者参考与了解。

关键词： 数据结构   实践教学   教学设计  

摘要： 数据结构是计算机科学与技术专业中的一门核心课程,知识点多,课时少,并且难以理解,本文从数据结构的实践性课程现状出发,结合数据结构知识点的脉络分析,提出实践性教学在课程实验、课程设计和毕业设计的教学模式,构建了数据结构实践教学的教学设计。为数据结构课程的实践性教学体系与教学设计提供了参考方向。

关键词： 数据结构   实验教学   教改  

摘要： 数据结构是计算机专业的一门基础专业课程,主要面向的授课学生为大二学生,是一门从专业基础知识到具体专业课程的衔接性课程,课程的学习效果在一定程度上决定了学生后期专业课的学习兴趣与学习效果。相对于基础编程语言课程而言,该课程又具有抽象性强,算法设计内容较多较复杂,形象化较差的特点,尤其体现在试验教学中,往往造成学生不愿动手,畏难情绪较高等情况,导致实验教学效果不佳。针对以上特点,通过对长期实验课程教学过程及实验内容的分析,提出了一种改进的实验教学方法。实践证明,该方法在一定程度上对提高学生动手兴趣有一定的促进作用。

关键词： 数据结构 高等职业教育 教材 算法分析 C语言 程序设计 JAVA语言  

ISBN: (纸本)9787302472650

摘要： 本书系统全面地讲解了数据结构与算法的主要内容,包括线性表、栈和队列、字符串、数组与矩阵、树、图、查找以及排序。对于每一种类型的数据结构,都详细阐述了基本概念、各种不同的存储结构和不同存储结构上一些主要操作的算法,并给出完整的C语言代码和Java代码,有助于不同语言学习者的理解。

关键词： 数据结构   GPP   BM算法  

摘要： 数据结构在计算机编程中意义重大,在通用微处理器(GPP)中使用好数据结构对于硬件工程师来说是一个较大的挑战.本文通过对数据结构的分析,对数据结构中的GPP问题展开探讨,同时采用BM算法对GPP中的数据结构匹配进行了优化,为现代数据结构模式的发展提出了思路.

关键词： 完整性验证   一致性验证   认证数据结构   云对象存储  

摘要： 随着云计算和云存储的快速发展,越来越多的用户将自己的数据放到云服务器中进行存储,这样不仅节省了本地的存储空间,而且方便随时随地获取数据。此外,将数据放在云服务器中,还能实现用户之间的数据共享。这样用户只需要将自己的数据上传到云服务器,其他用户可以通过云服务器获得该数据。尽管这给用户带来了很多便利,然而服务器并不值得完全信赖。由于内部或外部原因,服务器存储的数据可能发生丢失篡改等情况。这种情况下,用户取回的数据是不完整的,因此如何在该环境下保证数据的完整性成为研究的一个热点。同时,由于多个用户都可对云服务器中的数据进行操作,如何保证数据的一致性也是急需解决的问题。因此,本文重点研究如何保证数据的完整性和一致性。论文在阐述数据完整性和一致性研究的基础上,提出基于认证数据结构的完整性和一致性验证协议（Verification Protocol of Integerity and Consistency based on Authenticated Data Structures,VPIC-ADS）。给出了兼容操作的概念,并从主动阶段和被动阶段对协议进行了详细描述。同时,对协议进行了安全性分析;针对云对象存储环境,本文基于VPIC-ADS提出云对象存储完整性和一致性验证方案（Verification of Integrity and Consistency of Cloud Object Storage,VICOS）。给出了方案的实体构成,介绍了对象存储的数据形式及操作方法,提出支持该方案的认证字典完整性验证协议,给出方案中实体详细算法描述,并对方案进行了安全性分析。最后,基于文中所提出的VICOS方案,设计与实现了一个原型系统。对系统进行了功能设计和类设计,并对原型系统的功能模块进行实现。接着对系统的各个功能进行了测试,测试结果表明系统能够正确完成各项功能,有效地保证了对象数据的完整性和一致性。