课程文献中心 更多>>

关键词： 数据结构   在线测试   微信小程序   Uniapp  

摘要： 为适应教育的时代变革数据结构课程进行线上线下的混合式教学改革,为促进线上线下教学的有效融合,满足学生理论知识的日常练习与测试的需求,开发一个基于微信小程序的数据结构在线测试系统。系统用户端采用Uniapp技术搭建,教师和管理员端采用Spring Boot,实现客观题的在线管理、出题、自动批改、在线答题和错题本等功能。系统提高学生学习的灵活性和便捷性,同时,帮助教师实时了解学生的学习情况,是混合式教学的重要助力。

关键词： 信息技术应用创新   信创人才培养   数据结构课程   教学改革  

摘要： 数据结构课程是学习计算机技术、培养计算机人才的基础课程,算法设计、程序编译系统、软件自动化操作等技能都需要掌握数据结构课程的知识内容,为进一步提升面向信创方向的计算机相关专业培养人才的效率和质量,本文主要分析数据结构课程的特点及教学改革过程中存在的阻碍问题,以求探索信创人才培养的数据结构教改方法,希望本文的观点能够为相关工作者提供帮助。

关键词： 三维地质建模   建模算法   数据结构   数字化  

摘要： 三维地质建模是起源于工业领域计算机图形学引用到地学领域形成的三维数字化技术,地质体的不规则性特点决定了三维地质建模只能依赖离散数学理论,传统BIM所依赖的连续数学建模理论无法满足地质体建模要求,决定了基于GIM拓展BIM功能具有更好的技术可行性。针对国内基础建设领域中土层的特点以及常规建模方法遇到的诸多困难,文章探讨了三维地质建模中针对第四系土层开展数字化智能建模的难点问题,从建模算法、数据结构、解决方案三个方面客观阐述了实现该技术的现实可行性,通过对国内的三维地质建模技术发展情况进行阶段性的总结,为三维数字化建模技术提供价值的方向指引,并将为三维数字化建模技术的实现和应用提供重要的理论支撑。

关键词： 教学研究   数据结构实验教学   跨学科项目学习   混合式教学   4C能力  

摘要： 随着工业4.0时代的到来,本科教育急需培养具有4C能力的复合型人才。“数据结构”作为计算机相关专业的核心基础课,其实验教学环节对培养学生的4C能力起着至关重要的作用。然而,现阶段的“数据结构”实验教学还存在综合性实验项目较少、实验教学模式较单一和实验评价不完善的问题。针对这些问题,本文基于STEM教育的跨学科项目学习理念,通过跨学科的实验项目库构建、混合式实验教学实践和多元化实验成绩评价三个方面来开展“数据结构”实验教学探索,旨在培养学生的4C能力和跨学科工程实践能力。通过教学实施前后的实验成绩和课程目标达成情况的对比分析,验证了跨学科项目式实验教学模式的有效性。本研究可以为计算机类专业课程群建设和复合型人才培养提供一种可行的思路。

关键词： 数字化   专业集群   混合式教学   数据结构与算法  

摘要： 在产业集群的强劲推动下,高校内部的专业集群展现出前所未有的活力与凝聚力,各专业间突破壁垒,加强交流与合作,共同构建跨学科、跨专业的知识网络与科研平台。本研究以数据结构与算法课程为例,探索应用型本科院校专业集群基础课程在数字化背景下的教学范式创新。采用线上线下混合教学模式,遵循“教、学、做、用”的育人逻辑,构建课程教学标准与岗位标准、职业技能证书、技能竞赛相衔接的教学体系,实现个性化教学,培养适应信息化时代需求的人才,满足跨专业学习需求。

关键词： 新农科   BOPPPS   教学模式   数据结构  

摘要： 基于“新农科”背景下创新型应用人才培养的要求,提出“13231”课程建设模型,以数据结构课程为例,介绍基于BOPPPS教学模式的课堂教学过程,通过学生综合成绩评价体系测评结果说明课程教学效果。

关键词： 新工科   数据结构   课程建设   实践研究  

摘要： 在新工科教育理念的指导下,该文专注于“数据结构”课程的深度构建与创新实践,通过精妙融合前沿教育理念与现代信息技术,旨在全面优化课程质量,倾力打造具备多元化能力架构与卓越创新精神的未来工程领域领军人才。

关键词： OBE理念   数据结构   课程改革   实践教学  

摘要： 数据结构在计算机科学及相关领域中具有不可或缺的重要性。它不仅是理论的基础和支撑,并提升学生的算法设计与分析能力、问题解决能力以及编程技能,为学生的职业发展和就业前景奠定坚实的基础。文章基于OBE(Outcome Based Education)理念,对数据结构课程进行深入的改革与实践。通过明确课程目标、优化教学内容和方法、实施项目式学习、构建评价体系等手段,有效提升学生的学习成果和实践能力,从而培养满足社会需要,并能解决计算机领域复杂工程问题的创新型人才。

关键词： 数据结构   图像处理   边缘检测   对象识别   算法优化  

摘要： 数据结构在图像处理领域扮演着至关重要的角色,尤其在存储、检索与分析大规模图像数据时显示出其独特的优势。该文探讨了常用的数据结构如数组、树结构、图以及哈希表在图像处理各个阶段的应用。通过案例分析,说明这些数据结构如何优化图像的对比度调整、边缘检测和对象识别等关键处理过程。研究结果表明,合理选用数据结构能显著提高图像处理算法的效率与性能,为进一步的技术创新与应用开拓提供理论基础与技术支持。

关键词： 格子Boltzmann方法   快速网格生成   多层网格   数据结构  

摘要： 基于笛卡儿网格的格子Boltzmann方法具有降低计算复杂度,易于自适应和处理复杂边界条件等优势,然而非贴体的特性导致在计算复杂几何或复杂流动时通常需要过大的网格量.为了缓解这个问题,对复杂几何进行局部的网格加密是一个有效的手段.其中,实现局部网格加密的关键在于快速网格生成和不同尺度网格之间的映射关系.本文通过设计新的数据结构和基于射线交点算法,提出了一种新的快速网格生成算法,并将其应用在两种基本单元下的多层网格格子Boltzmann方法中,从而进一步发展高效的网格生成技术.考虑射线法的算法特性,经预处理后的射线,通过新的数据结构可大幅度减少需要检索的物面单元数量.对于两种基本单元下的几何自适应多层网格,格心格式通过叉树结构构建不同层之间的网格映射关系,格点格式通过背景网格重叠确定映射关系.在两种格式的网格结果中,格心格式的多层网格受加密次数的影响相对较小,在加密9次的千万网格点量级下达到约589万个/s网格点的生成效率.格点格式受加密次数的影响较大,但在千万量级下仍达到约66万个/s网格点的生成效率,比目前已有方法提高了约40倍的效率.最后通过二维圆柱绕流、三维圆球绕流和三维潜艇的绕流求解验证了网格算法的准确性.