《算法与数据结构》教学大纲.docVIP

PAGE1

《算法与数据结构》教学大纲

课程英文名

AlgorithmandDataStructure

课程代码

03M0030

学分

3.5

总学时

56

理论学时

44

实验/实践学时

12

课程类别

学科基础课

课程性质

必修课

先修课程

C++程序设计、离散数学

适用专业

人工智能

开课学院

信息工程学院

执笔人

算法与数据结构课程组

审定人

专业评价小组

制定时间

2024年12月

注：课程类别是指公共基础课/学科基础课/专业课；课程性质是指必修/限选/任选。

一、课程地位与课程目标

1.课程地位

《算法与数据结构》是人工智能专业的学科基础课。课程围绕数据表示和数据处理，讲授如何组织各种数据在计算机中的存储、传递和转换，关注数据结构与算法的时间空间效率，培养学生编写出高效程序从而解决实际问题的综合能力，为学习人工智能专业其他课程奠定基础。

课程通过优化教学内容和教学方式，结合课程在专业培养目标的支撑作用，确定了以提高学生分析和解决复杂问题的效率为能力教学目标，以爱国敬业、道德规范、工匠精神、创新精神、团队协作作为思政教育建设重点，实现知识传授、思政教育、素质教育和能力培养的紧密结合。

2.课程目标

课程目标

毕业要求

目标分类

1.掌握算法的正确性、时间复杂性和空间复杂性的分析方法；掌握线性表、栈、队列、二叉树、树、图等基本数据结构的概念及存储方法和实现方法；掌握各类数据结构中元素的遍历、增加、修改、删除、查找等基本操作的算法流程；掌握二叉树、二叉检索树、高度平衡二叉树等非线性数据结构的基本性质。

工程知识1-2

问题分析2-1

理解

分析

2.掌握散列技术；掌握优先队列（堆）的特征及实现方法；掌握顺序查找、二分查找两种常见的线性表检索方法；掌握插入排序、选择排序、冒泡排序、快速排序、归并排序、堆排序等常见的排序方法，能准确分析排序算法的复杂性；理解图的遍历、最短路径、最小生成树等方面的常用算法；理解算法设计技巧，掌握贪婪算法，掌握哈夫曼编码。

问题分析2-2

问题分析2-3

研究4-2

研究4-4

理解

分析

应用

评价

3.掌握基本的算法分析技术，增强对算法流程和程序实现的分析能力；通过用编程语言实现数据结构和算法，增强学生的程序设计能力；通过分析数据结构与算法的应用案例、上机练习以及数据结构与算法的应用设计，培养学生利用所学知识解决具体问题的能力和创新能力。

问题分析2-4

使用现代工具5-2

职业规范8-4

应用

分析

评价

二、课程目标达成的途径与方法

1. 课堂教学和实验结合。实验内容按照学生能力分成必做、选做。

2. 要求学生完成实践项目，鼓励学有余力的同学完成复杂应用案例。

三、课程目标与相关毕业要求的对应关系

课程目标

课程目标对毕业要求的支撑程度（H、M、L）

毕业要求1.2

毕业要求2.1

毕业要求3.2

毕业要求5.2

课程目标1

M(0.1)

H(0.2)

课程目标2

M(0.1)

H(0.2)

课程目标3

H(0.2)

H(0.2)

四、课程主要内容与基本要求

第1章绪论

1.1数据结构研究的对象：数据、数据之间的关系，基本术语数据、数据元素、数据项、数据对象、数据结构、存储结构。为什么要学习数据结构。

计算机与算法、复杂度度量、复杂性分析

1.3抽象数据类型ADT

基本要求：掌握算法分析方法，主要是大o表示形式，理解抽象数据类型ADT。采用问题导向、案例分析、讨论、情境设定方法融入科技强国、工匠精神。

第2章向量

2.1向量ADT的定义与实现

2.2动态空间管理

2.3常规向量

有序向量

2.5排序器

基本要求：掌握向量ADT的定义和实现、常规向量和有序向量的插入、删除和查找等操作，掌握起泡排序、归并排序。理解向量的动态空间管理方法。

第3章列表

3.1从向量到列表

列表

有序列表

排序器

基本要求：掌握列表ADT的定义和实现、列表和有序列表的插入、删除和查找等操作，掌握插入排序、选择排序、归并排序。理解列表和向量用于线性结构的主要区别。采用问题导向、案例分析、讨论、情境设定方法融入民族自信心、传统文化。

第4章栈与队列

栈

栈与递归

栈的典型应用

队列

队列应用

基本要求：掌握栈的压栈和出栈操作及实现，掌握队列的入队和出队的实现，理解栈的括号匹配应用，了解栈和队列的典型应用。采用问题导向、案例分析、讨论、情境设定方法融入学习灵活性等思想要素。

第5章二叉树

二叉树及其表示

二叉树的实现

遍历

Huffman编码

基本要求：掌握二叉树的逻辑结构及实现，掌握二叉树的遍历，理解二叉树插入操作操作和Huffman编码，了解树的实现方法及与二叉树的转换。采用问题导向、案例分析、讨论、情境设定方法融入学习灵活性