數據結構課程教學方法研究

【摘 要】 數據結構是信息管理與計算機等相關專業重要的核心課程，為取得良好的教學效果，本文設計了數據結構課程的算法與內容體系，分析了教學難點及有效的講授方法，對提高數據結構課程的教學質量具有重要的借鑒意義。

【關鍵詞】 數據結構；課程教學；教學方法

【中圖分類號】 G643.2 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 2095-3089（2017）17-000-02

1.引言

1.1數據結構課程的發展趨勢

1968年開始將數據結構課程作為信息管理與計算機專業的核心課程，經歷了多次的內容調整與教學改革。第一階段（1968-1995）以結構化的算法教學為主；第二階段（1996-2009左右）基于網絡環境下的數據結構算法軟件系統與多媒體教學課件；第三階段（2010-現在）基于大數據環境下的結構化與非結構化數據結構算法與網絡教學。隨著信息化的發展，迫切要求學生對數據結構算法細節的深入掌握，并根據算法邏輯步驟快速編寫程序。

1.2數據結構課程在信息管理類專業所處的位置

數據結構是信息管理類專業（計算機應用、信息科學、信息管理等相關專業）的專業基礎課。其前趨課程包括：數學、計算機組成原理、離散數學、圖論、算法語言、高級語言程序設計、網絡技術、數據庫原理等；后繼課程包括：編譯原理、操作系統、數據倉庫與數據挖掘、網絡技術與應用、決策支持系統等。因此，數據結構是信息管理類專業一門承上啟下的重要課程，為取得良好的教學效果，應注重理論概念與對應算法的統一、算法思想與上機編程的統一。換句話說，為學生講授一種如何學好數據結構的新方法，即讓學生了解如何將客觀世界問題在計算機外部的表示方式（即邏輯表示方法），客觀世界問題在計算機內部的存儲方式（物理存儲方式），以及如何對該問題進行計算的方法，是學好這門課的關鍵。

2.數據結構課程的重點與內容體系

2.1數據結構課程的教學重點

數據結構課程的教學重點主要包括：（1）抽象數據類型定義與形式化表示，對應算法的描述、在計算機外部的邏輯表示及其對應的計算機內部的物理表示；（2）抽象數據類型對應實際問題的解決方案；（3）線性表、非線性表、數組、棧與隊列、樹型、圖形等數據結構及其運算；（4）經典算法的邏輯，如：Hanoi塔的遞歸、樹的遞歸、圖的遞歸；（5）嵌套算法；（6）查找和特殊查找方法；（7）排序的各類方法。

2.2數據結構課程的內容結構

根據數據結構教學內容特點將算法分為線性、非線性數據結構及其對應算法（如圖1）。

3.數據結構課程的難點及講授方法

從圖1可知，數據結構課程的知識體系包含大量的解決客觀世界實際問題的數學建模方法即算法，如何快速掌握大量的數據結構算法，并快速編寫程序。

3.1掌握數據結構的學習要領

（1）梳理數據結構課程的算法與內容體系。了解知識點的概念、術語、客觀世界問題的數學模型，確定當前問題屬于樹、圖、表、字符等哪種數據結構形式。之后，按照所選擇的數據結構的ADT（抽象數據類型）進行定義和運算；然后，選擇適合的算法，注意算法的時間復雜度和空間復雜度；除此，熟練掌握一門高級程序語言的設計方法及程序實現。

（2）掌握數據結構算法的核心技巧。以講授“線性表的插入與刪除算法”為例，主要包括兩部分內容：①找到插入（或刪除）點后，進行插入（或刪除）操作；②插入操作則需要將插入點到表尾所有元素進行移動。如在第i個數據元素之前進行插入操作，則將表中第i個數據元素到第n個數據元素（表長為n）一起進行移動到第i+1到第n+1數據元素對應的存儲位置中。因此，移動元素的算法成為插入或刪除算法的核心，解決方式是將復雜算法進行分段分解。一般的劃分方法是：1）程序（算法）的初始條件部分；2）程序（算法）的主體部分，重點的內容是程序（算法）的核心語句部分；3）程序的結果處理部分。

3.2數據結構難點的掌握方法

數據結構課程算法的難點主要包括：順序線性表的插入和刪除算法的主體功能—竄動數據元素和插入刪除操作；棧與隊列的特殊操作規律及應用；棧與遞歸過程，廣義表、樹、圖等算法都屬于遞歸問題；串的壓縮與非緊湊存儲的特點等。

（1）學習遞歸程序（過程）的技巧。含有遞歸過程的算法有：Hanoi塔，迷宮問題，N！計算，Fibonacci數，Ackman函數，廣義表、樹和圖的遞歸算法等。如果掌握不好將影響數據結構課程的整個進度。由于遞歸的運行離不開棧，因此，在閱讀遞歸過程中，需要巧妙地將算法的運行與棧的參數保存及傳遞結合起來。通過經典的Hanoi塔遞歸程序（算法）的詳細講解，解剖這樣一個具有代表性的遞歸過程的復雜運行過程，使學生在本課程后續章節的遞歸算法（如：廣義表、樹、圖等遞歸算法）的學習中起到舉一反三效果。

（2）掌握關于圖的復雜算法。首先要清楚圖的特征即引起圖復雜的原因—圖中的頂點是任意的。首先要在圖中確定第一個訪問的頂點；對無向圖需要在程序中規定其當前訪問頂點、其第一個鄰接點和下一個鄰接點；然后，根據圖中頂點之間的任意關系，在訪問時需設定一個Visited（v）的訪問標志來確定當前的訪問狀態，之后才能進行圖的深度優先搜索等操作。

（3）將邏輯流程圖和圖示法相結合掌握和理順算法。首先展出程序（算法）的主體語句；然后從這些主體語句中找出其核心語句。以順序線性表插入算法為例，先找出插入語句；再繼續理解實現該操作的基本條件和初始條件，定位到竄動和插入之前的語句；然后，再擴展到算法（程序）的其他幾個重要的核心語句。將上述操作采用流程圖和圖示法相結合的方式來解釋（圖2）。

（4）對重點算法、經典算法應采用理論與實際相結合的教學模式。受到課時的限制，要選擇重要知識點進行上機實踐，主要包括：棧的應用、特性與規律；模式串匹配的改進算法即KMP算法；建立Huffman樹及編碼；最優二叉樹的存儲理論及編碼；拓撲排序算法的存儲結構及實際應用；經典的排序和查找方法等。

4.小結

數據結構課程教學應始終圍繞“數據結構課程的算法與內容體系”展開（如圖1）。通過數據結構的概念算法與應用，找出代表性算法的共性規律，從數據的概念、術語、數據結構類型、對應的算法及應用等各個環節進行講授。采用流程圖和圖示法相結合的方法模擬計算機執行程序是學習數據結構課程的高效方式。

參考文獻：

[1]嚴蔚敏，吳偉民著.數據結構（C語言版）.清華大學出版社，2012.12.

[2]陳燕，曹妍，賈紅雨，李曄.數據結構（C語言版）.科學出版社，2016.8.

[3]殷人昆.數據結構（C語言版）（第2版）.清華大學出版社，2017.4.endprint