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关键词： Glyph-based visualization   multivariate data visualization   information visualization   cognitive load   visual efficiency  

摘要： For many data analysis tasks, such as the formation of well-balanced groups for a fair race or collaboration in learning settings, the balancing between data attributes is at least as important as the actual values of items. At the same time, comparison of values is implicitly desired for these tasks. Even with statistical methods available to measure the level of balance, human judgment, and domain expertise plays an important role in judging the level of balance, and whether the level of unbalance is acceptable or not. Accordingly, there is a need for techniques that improve decision-making in the context of group formation that can be used as a visual complement to statistical analysis. This paper introduces a novel glyph-based visualization, PeaGlyph, which aims to support the understanding of balanced and unbalanced data structures, for instance by using a frequency format through countable marks and salient shape characteristics. The glyph was designed particularly for tasks of relevance for investigation of properties of balanced and unbalanced groups, such as looking-up and comparing values. Glyph-based visualization methods provide flexible and useful abstractions for exploring and analyzing multivariate data sets. The PeaGlyph design was based on an initial study that compared four glyph visualization methods in a joint study, including two base glyphs and their variations. The performance of the novel PeaGlyph was then compared to the best "performers" of the first study through evaluation. The initial results from the study are encouraging, and the proposed design may be a good alternative to the traditional glyphs for depicting multivariate data and allowing viewers to form an intuitive impression as to how balanced or unbalanced a set of objects are. Furthermore, a set of design considerations is discussed in context of the design of the glyphs.

关键词： 数据结构   C语言  

ISBN: (纸本)9787115544841

摘要： 本书面向初学者，采用通俗易撞的语言对数据结构以及基础的算法进行了讲解。全书程序操作均以C语言实现，本书共9章，包括数据结构与算法概述、线性表、栈与队列、树、图、查找与排序、经典算法、数学算法以及综合项目——企业员工管理系统。本书以实用、高效为标准，合理选取数据结构的必备知识，并对速取的内存做了细致化讲解，内容精练易懂，旨在帮助读者快速入门，掌握数据结构的基本操作，读者学习本书不仅可以提高对数据的处理能力，而且可以深入地理解Linux内核中的各种机制。

关键词： 数据结构   高等学校   教材   JAVA语言   程序设计   算法分析  

ISBN: (纸本)9787576309195

摘要： 本书是为“数据结构与算法”课程编写的教材，也可作为学习数据结构及其算法的Java程序设计的参考教材。本书的内容可以分为两大部分，前半部分是介绍了基本数据结构及其应用；后半部分主要讨论了查找、排序算法及五类基本算法（分治算法、贪心算法、回溯算法、分支限界算法、动态规划算法）及应用举例。其章节安排如下：第一章概述，介绍了数据结构与算法的基本概念；第二章线性表，介绍了线性结构的特点及操作；第三章栈和队列，介绍了两种特殊的操作受限的线性表及其应用；第四章串、数组及广义表，介绍了内容受限的线性表以及线性结构的扩展；第五章树与二叉树介绍了树型结构的特点及二叉树的性质、操作和应用；第六章图介绍了图结构的特点及图的应用算法；第七章查找介绍了各类查找算法；第八章排序介绍了各类排序方法；第九章算法的应用举例介绍了五类基本算法及其简单应用。本书概念表述严谨，逻辑推理严密，语言精炼，用词达意，既注重理论的正确性，又突出知识的实用性。本书还配有书中所有示例程序的配套电子版资料。本书可作为计算机类专业或信息类相关专业的本科或专科教材，也可供从事计算机工程与应用工作的科技工作者参考。

关键词： 数据结构  

ISBN: (纸本)9787030707987

摘要： 本书面向计算机及相关领域解决复杂工程问题的要求，以问题案例为导向分别讨论线性表、栈、队列、串、哈希表、递归与广义表、二叉树和树、图、排序等数据结构的定义、表示和存储结构的操作与实现。为了强调数据结构在查找问题中的作用，将查找问题融入相应的数据结构中讨论。在多数章节中加入问题案例，介绍运用数据结构和算法解决实际问题的方法，以增强读者对基本知识的理解与掌握，有利于提高分析问题能力和程序设计能力。

关键词： MOOC+SPOC+翻转课堂   教学模式   数据结构   应用  

摘要： 在"互联网+"和教育信息化浪潮下,"MOOC+SPOC+翻转课堂"教学模式将传统、网络和互动课堂有机结合,以学生为教与学的主体,有效增强了生生之间、师生之间的互动交流,并提高了学生学习的主动性和自主性。针对数据结构课程中存在的教学问题,探索"MOOC+SPOC+翻转课堂"教学模式在数据结构课程中的应用方式,以解决课程教学中存在的问题,并提升教师的教学效率和学生的学习效率,促进学生综合素质的全面发展。

关键词： 学科教学   课程模式   信息技术   翻转课堂   数据结构  

摘要： 随着信息技术的快速发展出现了很多新的教学模式,这些新兴的教学模式在不断地推动着教学改进,本文为了了解新兴教学模式所产生的教学效果,以真实的课程教学过程为实践基础,基于中职学校中的计算机专业课程,立足于中职生学情分析,通过翻转课堂教学模式探索,提升学生的学习体验和学习成效。本文中采用了问卷调查法、文献法、实验法等方法进行研究,将学生作为两组进行实践研究,在《数据结构》这一专业课程的基础上进行教学实践,运用SPSS软件对学生成绩、学生兴趣度、参与度、综合能力等进行分析。本文一共有七个章节,先综合分析了研究背景、研究目的、研究意义;然后阐明了本文中用到的一些理论概念和国内外的研究现状,并对《数据结构》进行课程分析与教学设计。在深入分析中职学校的教学现状、教学内容、教学对象特点以及课程特点的基础上,叙述翻转课堂教学模式的具体实践步骤。对比实验班和控制班学生的成绩进行分析,相较于传统教学模式来说提升了学生学习的参与度和学习兴趣,有更多的有效学习时间,翻转课堂教学模式取得了很好的成效。本篇文章通过在对中职学校计算机学生的专业课程进行应用研究,探索翻转课堂教学模式的实用性,希望本次实践研究能为之后的教育行业和教师教学提供一些指导性的建议和实践性的经验,推动教育教学的进步。

关键词： 数据结构   软件工具  

ISBN: (纸本)9787302602019

摘要： 本书共9章，包括线性表、栈和队列、串、树与二叉树、图、查找、排序、Python数据结构等内容。最后，在附录中列举了一些实例进行算法分析。

摘要： 一、背景教育部2017年版的《普通高中信息技术课程标准》提出教材要坚持反映时代要求，要在过去十余年改革的基础上，在丰富而生动的教育教学实践中，不断提高课程实施水平。其中选择性必修模块一《数据与数据结构》要求学生要适应信息社会，学会数字化生存，能够针对限定条件的实际问题进行数据抽象，

关键词： 数据结构   电子计算机   软件工具  

ISBN: (纸本)9787115593412

摘要： 本书共15章，主要内容包括大数据概念、Python语言基础、线性表、栈与队列、数组与字符串、树、图等经典数据结构，键值对、嵌套数据结构、列存储结构等面向大数据计算的新型数据结构，排序算法、查找算法、基础算法设计、机器学习算法基础、大数据框架下的算法设计等经典基础算法和大数据常用算法。本书兼顾每种数据结构的抽象逻辑结构及其物理存储形式，使学生对数据结构的设计原理、实现方法、存储机制有较深刻的认识。

关键词： 个性化推荐   协同过滤算法   自适应学习  

摘要： 随着人工智能与教育领域的不断融合与发展,雨课堂、超星学习通、中国大学MOOC(慕课)等平台兴起,都提升了现代人学习的便捷化与智能化。人们寻求通过技术手段为每个学生推荐适合其自身学习特点的试题资料以有效提升学生学习的效率,成为当前研究的新趋势。从国内外的研究情况来看,国外的研究集中在设计和开发自适应学习系统,以及新技术的应用与实践。虽然我国关于个性化推荐算法的研究起步较晚,随着人工智能时代的发展也日趋深入和成熟。本文依据有关的自适应学习理论,结合协同过滤推荐算法完成个性化试题推荐功能。本研究从界定自适应学习和个性化推荐的相关理论和概念出发,再通过对几种常见的个性化推荐算法优缺点和适用条件的比较分析,选定采用协同过滤推荐算法来完成本系统的核心功能;其次,通过对学生用户、教师用户、管理员用户的需求和功能诉求,初步明晰了本自适应学习系统的业务流程;再逐步细化本系统各个模块的具体功能设计和数据库的概念与逻辑结构设计;接下来是系统整体框架的建构与实现,体现在硬件环境、软件环境以及试题库的建设上。由于本研究是以《数据结构》课程为例来进行研究与实现的,因此试题库总体设计围绕着《数据结构》课程的特色与学科逻辑展开。最后经过系统的功能测试和性能测试,完成了本文所探究的基于个性化推荐的自适应学习系统的研究与实现。这对于学生有针对性的学习,帮助学生更好地进行自适应学习有重要意义。个性化地为学生推送适合其自身学习现状的试题练习,帮助学生提高学习效率,有效地促进学生学业成绩的提升与进步,并期望为其他与基于个性化推荐的自适应学习系统相关的研究提供可供参考的依据。