滑铁卢大学计算机专业数据结构和数据管理课业的重点是什么？

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  课程顾问-小管家 2023-03-07 12:47:35

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  滑铁卢大学计算机专业数据结构和数据管理这门课介绍了广泛使用且有效的数据组织方法，重点是数据结构及其算法，以及这些算法的性能。具体的主题涉及优先队列、排序、字典和用于文本处理的数据结构。我们整理了数据结构和数据管理课业的重点，一起来看一下吧！

  一、数据结构和数据管理课业重点内容

  1、简介和回顾：

  基本计算机模型(随机存取机)；算法的运行时间(最坏情况、最好情况和一般情况)；渐近分析、顺序符号、增长率和复杂性。

  2、堆栈、队列和优先级队列：

  堆栈和队列；优先级队列ADT及其简单实现；堆和堆排序；使用堆来解决选择问题。

  3、随机化算法的分类和分析：

  快速排序(非随机化)(最坏情况、最好情况和一般情况的复杂性)；随机快速排序及其分析(选择及其分析的应用)；基于比较排序的下界；非基于比较的排序算法(例如，计数排序和基数排序)。

  4、搜索树：

  字典ADT和简单实现；二分搜索法树(插入和删除操作和分析)；平衡搜索树(插入和删除操作和分析)；2-3-4树和B树(搜索、插入和删除操作和分析)。

  5、散列法：

  关键字索引搜索、简单散列函数；冲突解决(链接和开放寻址)；搜索、插入和删除的复杂性；可扩展散列。

  6、范围搜索和多维字典：

  二叉查找树中的范围搜索；正交范围搜索的数据结构(四叉树，Kd树，范围树)。

  7、用于文本处理的算法和数据结构：

  文本字符串字典(基数树，尝试，压缩尝试，后缀尝试)；字符串匹配算法(暴力破解，有限自动机，Knuth-Morris-Pratt算法)；文本压缩(Huffman codes，Lempel-Ziv B，Burrows-Wheeler Transform )。

  

  二、数据结构和数据管理课业学习目标

  1、对简单算法进行严格的渐近分析，并用顺序符号表示结果；基于算法的渐近复杂性比较算法；证明包含顺序符号的形式结果。

  2、应用优先级队列ADT解决各种应用程序问题，使用堆实现优先级队列，并分析堆操作常见实现的复杂性。

  3、开发排序算法的最佳、最差和平均情况分析，包括快速排序，并解释这些分析在实践中的结果；解释随机化算法的基本原理及其潜在优势，特别是在快速排序的情况下；解释基于比较的排序和非基于比较的排序算法之间的区别，以及后者何时以及为什么可能运行得更快；并将基于排序的技术应用于算法问题，如消除重复。

  4、开发适应搜索、插入和删除的高效(即O(log n))实现的有限高度搜索树；评估哪些搜索树技术最适合各种应用场景(例如，B树适用于存储在外部存储器中的大规模数据结构)。

  5、解释各种散列技术的优点和缺点；确定在特定应用场景中使用的最佳散列技术；并认识到散列技术何时优于其他字典实现。

  6、为真实世界的数据设计数据结构(其中的键通常是多维的)，以便可以有效地实现常见的操作(包括范围搜索)。

  7、设计能够有效存储和处理单词和字符串的特殊数据结构，并在特定的应用场景中选择和应用合适的数据压缩技术。

  除了上述与语言无关的技能之外，你还应该能够使用适当的设计方法和语言特性，在C++中应用(编码、调试和测试)上述任何结构和算法。你应该准备将这些能力转移到其他语言。你在了解了滑铁卢大学计算机专业数据结构和数据管理课业的重点之后，就可以更有针对性地学习啦。

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