2024.01.15: 精简部分内容与链接。
2023.01.20：修正部分内容与链接。
2022.02.20：修正部分内容与链接。
2021.03.08：增加好文共赏小节，主要用来存放数据结构优秀的博文链接。
学习平台
- [学习通-《数据结构》线上MOOC课程]：可通过手机上的学习通APP或PC Web访问。
- 包含：视频观看、章节测验、作业、讨论、期末考试等。
- 学期开始前可先使用线上课程进行学习，建议自学完成前三章，并完成对应章节的PTA练习。
- 课程链接：2023春-第13期-数据结构
- 雨课堂：课前预习、课堂互动、授课回顾(可回看PPT)。
- PTA线上编程平台：编程练习。
- 课堂派：用于完成作业与测验。
学习说明
本课程采取线上线下混合教学模式。最终成绩将包含线上部分。
成绩组成
- 线上课程：20%。包含线上课程平台与PTA完成情况(仅参考)。
- 视频(20%)、讨论(20%)、其他(如章节学习次数，10%）
- 章节测验(30%)、期末考试(20%)
- PTA：主要统计完成率不高的学生。
- 平常表现：30%。包含课前预习、课堂回答、实验、课堂参与度等。
- 课前（50%）：预习完成情况（预习课件中习题与调查完成情况），课堂上将进行检查。未完成将扣分。
- 课上（50%）：课堂提问回答、实验课检查、编程练习。
- 线下期末考试：50%左右。
注意：线上课程成绩均由系统根据你完成的学习活动进行统计。未完成的1分都拿不到，补考也将计入这些成绩。
学习目标
- 掌握常用数据结构的特点基本算法，懂得选择合适的数据结构与算法解决问题。
- 能对算法进行时间复杂度分析与空间复杂度分析。
- 培养“编写伪代码”的能力、“将伪代码转化为程序”的能力。
日常学习时可参考上面3个标准，来评估自己的学习效果。
几大主要的学习活动
课前：通过雨课堂预习课件预习，偶有自主学习任务单，线上课程。
课上：串讲、互动、讨论、答疑、编程练习
实验课：紧跟老师节奏，完成实验课任务。。
课后：截止日期前完成课堂派理论作业、线上课程章节测验，根据需要观看线上课程、完成讨论，课后努力完成PTA练习大部分题目、专题讨论。
学习方法
- 课前预习：根据老师布置的课前预习任务，完成相应的视频观看、课前习题。本课程重视课前预习，会在课前发送课前预习任务。请大家务必完成课前预习任务。
- 学而思
- 不仅要看视频、看书，更要多做习题。通过习题来评估自己的学习效果，而不是通过自己刷了多少视频、看了多少页来评估自己的学习效果。
- 最重要的学习工具：纸和笔。用纸和笔辅助你的思考。老师会检查你上课有没有带纸与笔。
- Practice makes better：多进行编程练习。不仅要“我知道了”，而且更要“我能用代码解决这个问题”。从理论到编程有一个巨大的鸿沟。不是说理论学好了，自然而然就会编程了。提高编程能力只有一种方法-“多编程”！
- 进行一定深度的思考
- 认真完成综合性较强的专题讨论。习题只能检验你对基本知识的掌握。需完成有一定深度的专题讨论作业，才能培养综合运用知识的能力。
- 完成有一定难度的编程题目。
- 提高上课与学习效率
- 学习工具：纸和笔，非常重要。无论自学还是课上一定要带纸和笔。
- 课前预习：如果上课是你对新知识的第一次接触，你需要理解、记忆新概念、然后再思考。这样的话，认知的负荷较重，更多是停留在记忆而不是思考层面。
- 通过预习：上课前你的大脑中已部分完成对知识的理解与记忆。就可将脑力更多地用于思考、发现已有概念之间的联系。上课效率自然就得到提升。
- 预习方法：根据老师布置的课前任务，快速浏览书本、课件或教学视频(1.25-1.5倍速)、标记出有疑问的地方、总结关键字、完成习题。教学视频建议根据需要观看。
- 记笔记：建议只记录关键词。课后尝试将这些关键词搞懂、串起来，形成正式笔记。注意：课后对笔记进行回顾才能让笔记真正起到作用。
- 课后复习的时候试试以做题为核心，碰到不懂得再去参考书本等。效率可能会更高。
一个参考的学习流程：课前预习完、做一点习题，在课上积极参与互动与编程练习，课后回顾总结所学知识、完成作业与编程练习。
思考：你如何回顾、巩固你所学的新知识？那种效率更高？
资源
1. 实验大纲及实验工具
数据结构实验大纲
实验工具：Visual Studio，详见Visual Studio 2019/2017 安装使用教程（快速上手版）。
2. Q群
“群文件”以郑开头的目录中，包含：
- “Lab”：包含实验所需文件
- “LectureNotes”：包含教学日历、部分讲义、专题讨论等资料。
- “Software”： 数据结构课程所需要的相关软件。
3. 线上MOOC
"资料"模块包含MOOC中的课件。
4. 推荐资料
教材： 数据结构（C语言版）（第2版） 严蔚敏，李冬梅，吴伟民 著 邮电出版社
参考书:《数据结构教程(第5版)》 李春葆 清华大学出版社、《数据结构（第2版）》陈越，高等教育出版社，
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