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关键词： 粒子群算法   可视化   惯性权重   加速系数   数据结构  

摘要： 粒子群算法是一种新型的仿生优化算法,由于收敛速度快、参数设置少、实现简单,在很多领域得到应用。以标准粒子群算法为例,首先描述了粒子群算法的工作原理,然后给出了该算法在MATLAB中实现的详细步骤,并实现了二、三维粒子的可视化。可视化实现不但能够使粒子群算法更容易理解,同时也能更深入的理解粒子群算法的运行原理,为进一步的深入研究、改进及推广应用提供了理论与实践基础。

关键词： 数据结构   教学模式   CDIO  

摘要： 针对数据结构课程内容理论性强而算法抽象难懂的特点,提出将CDIO理念应用到该课程教学模式中,改进传统的教学方法。采用多元化的创新教育模式,提高数据结构理论与实践相结合的教学效果,学生在克服基础课程难点的同时,锻炼了个人的综合动手能力、创新能力及团队协作能力。

关键词： 本科院校   数据结构   教学改革  

摘要： 本文针对本科院校中《数据结构》在传统教学过程中中存在的若干问题,结合《数据结构》课程的特点,以及在教学实践过程中积累的经验和体会,探讨了《数据结构》课程建设与教学方法等方面的改革。

关键词： 数据结构   改革思路   创新能力  

摘要： “数据结构”是计算机专业的专业基础课程，是一门理论性和实践性都很强的课程。如何将理论同实践相结合是一个值得探讨的问题。本文探讨了该课程的改革思路，重点在于培养学生创新思维能力和解决问题的能力，该改革思路在我们的教学实践中得到了贯彻，并取得了良好的效果。

关键词： 数据结构   递增式开发   学生信息管理系统  

摘要： 论述了递增式开发和数据结构教学结合的可行性及其在培养学生综合应用能力和创新能力方面的有效性,并通过开发一个学生信息管理系统的事例说明如何在数据结构教学中采用递增式开发及其培养学生综合应用能力和创新能力。

关键词： 数据结构   算术表达式求值   栈  

摘要： 在分析算术表达式求值算法的基础上,对如何实现"算符优先关系"的比较、如何设定栈中元素的类型、如何将数字字符串转换为相应的数字等几个难点进行了剖析,并给出了不同的解决方案。

关键词： 遥感   MODIS   HDF   数据结构  

摘要： 新型的遥感数据MODIS在近年来得到了比较广泛的应用,该数据有很多优点,在地理科学与资源管理中的应用潜力很大。深入研究该数据采用的HDF文件的数据结构,是开发自主知识产权的遥感图像处理软件的前提工作。本文就:什么是HDF,为什么创造HDF,HDF的高等级应用程序接口,HDF命令行用法和可视化工具,主要的HDF平台,HDF的基本原理,HDF文件格式,用多文件接口对HDF文件的基本操作,确定一个文件是否为HDF文件等问题展开了讨论。

关键词： 算法分析   数据结构  

ISBN: (纸本)9787111372493

摘要： 本书分为上、下两篇，共10章，上篇用5章的篇幅介绍了算法和数据结构的基础知识，包括基础算法思想、简单数据结构、复杂数据结构、排序和查找算法等内容；下篇用5章的篇幅介绍了用数据结构解决实际问题的相关程序，包括解决数学问题、数据结构问题、算法经典问题等内容以及信息学奥赛部分试题的程序，最后一章介绍了与算法和数据结构相关的常见面试题。

关键词： GIS   数据结构   教学改革   课程专业化  

摘要： 为使地理信息系统专业的数据结构课程更加专业化,文章在数据结构课程的专业定位和理论侧重方面提出了一些改革的思路和方法.指出应该从地理信息系统专业人才的培养目标、数据结构课程理论知识与GIS知识的紧密耦合以及数据结构实践课程内容以GIS应用和开发为培养目标三个方面进行数据结构课程的GIS专业化改革.对GIS专业数据结构课程的教学改革,以及数据结构知识与GIS开发知识更紧密的结合,和GIS课程体系的一体化都具有一定的参考和借鉴意义.

关键词： Data storage representations   biology and genetics   software engineering   reusable libraries  

摘要： Today's genome analysis applications require sequence representations allowing for fast access to their contents while also being memory-efficient enough to facilitate analyses of large-scale data. While a wide variety of sequence representations exist, lack of a generic implementation of efficient sequence storage has led to a plethora of poorly reusable or programming language-specific implementations. We present a novel, space-efficient data structure (GtEncseq) for storing multiple biological sequences of variable alphabet size, with customizable character transformations, wildcard support, and an assortment of internal representations optimized for different distributions of wildcards and sequence lengths. For the human genome (3.1 gigabases, including 237 million wildcard characters) our representation requires only 2 + 8 . 10(-6) bits per character. Implemented in C, our portable software implementation provides a variety of methods for random and sequential access to characters and substrings (including different reading directions) using an object-oriented interface. In addition, it includes access to metadata like sequence descriptions or character distributions. The library is extensible to be used from various scripting languages. GtEncseq is much more versatile than previous solutions, adding features that were previously unavailable. Benchmarks show that it is competitive with respect to space and time requirements.