总结是对某种工作实施结果的总鉴定和总结论，是对以往工作实践的一种理性认识。怎样写总结才更能起到其作用呢？总结应该怎么写呢？下面是我给大家整理的总结范文，欢迎大家阅读分享借鉴，希望对大家能够有所帮助。
数据结构实验总结与体会篇一
汉诺塔是一种经典的递归问题，也是数据结构中的重要内容之一。通过解决汉诺塔问题，我深入理解了数据结构的基本概念和相关算法。在解决汉诺塔问题的过程中，我发现了其中的乐趣，也体会到了数据结构的重要性。
在解决汉诺塔问题的过程中，我意识到了数据结构的基本概念。首先，汉诺塔问题需要用到栈这种数据结构，因为在移动方块的过程中，只能将小方块放置在大方块上面。这就相当于将方块从一根柱子上弹出并压入另一根柱子上，符合栈的“后进先出”特点。因此，我采用了栈这一数据结构来模拟汉诺塔问题的解决过程。
在实际解决汉诺塔问题的过程中，我深刻体会到了递归算法的重要性。汉诺塔问题的递归算法非常简洁明了，只需将问题分解为几个基本的子问题，并通过递归的方式逐步解决。通过解决子问题，最终能够得到原问题的解。这种分而治之的思想，在实际编写代码的过程中展现出了其强大的威力。
通过解决汉诺塔问题，我也明白了递归算法的时间复杂度和空间复杂度。在汉诺塔问题中，每次移动方块时，需要将方块从一个柱子移动到另一个柱子上，这个过程需要进行n-1次递归调用。因此，汉诺塔问题的时间复杂度为O(2^n-1)，即指数级别的增长。而在递归调用的过程中，需要使用到系统栈来保存每次调用的状态信息，因此空间复杂度也是O(n)。通过分析时间复杂度和空间复杂度，我更加深入地理解了递归算法的性能特点，也能够根据具体情况进行优化。
在解决汉诺塔问题的过程中，我发现数据结构的重要性。通过合理地选择数据结构，可以实现对问题的高效解决。在汉诺塔问题中，采用栈这一数据结构非常适合模拟方块的移动过程。而如果选用其他数据结构，如队列或链表等，可能就不太适合解决这个问题了。因此，正确地选择数据结构对于解决问题至关重要。
通过解决汉诺塔问题，我对数据结构有了更深入的理解。我明白了数据结构的基本概念和相关算法，通过递归算法解决问题，我体会到了其在解决复杂问题中的优势。同时，我也深刻认识到选择合适的数据结构对解决问题的重要性。汉诺塔问题不仅仅是一道简单的题目，更是一个跳板，通过解决它，我对数据结构有了更全面的认识，也为以后学习和运用数据结构打下了坚实的基础。
数据结构实验总结与体会篇二
引言：
汉诺塔是一种经典的递归问题，通过实践与学习，我们可以从汉诺塔这一简单的问题中领略到数据结构的精妙与魅力。在解决汉诺塔问题的过程中，我体验到了数据结构的建立、算法的设计与调用、递归的实现等一系列操作，这些经验让我对数据结构有了更深刻的理解。以下将从数据结构的建立、算法的设计、递归的实现、时间复杂度以及应用与启示五个方面，来探讨我在汉诺塔问题中的心得体会。
一、数据结构的建立：
在汉诺塔问题中，我们首先需要建立一个数据结构来存储和管理塔的状态。一种常用的数据结构是数组，我们可以用一个三维数组来表示三个塔，每根塔上的盘子可以用一个数字表示其大小。通过数组的索引，我们可以快速定位到某个盘子所在的位置以及其上方的盘子。这种数据结构的建立有助于我们更好地理解和处理汉诺塔问题，并且为算法的设计提供了丰富的思路。
二、算法的设计与调用：
在解决汉诺塔问题时，我们需要设计一个算法来将盘子从一个塔移动到另一个塔，并且要求在整个过程中保持盘子的有序性。一种常用的算法是递归算法，即将问题拆分为多个相同的子问题，并通过递归调用来解决这些子问题。在汉诺塔问题中，我们可以将其拆分为三个子问题：将n-1个盘子从源塔移动到辅助塔，将最大的盘子从源塔移动到目标塔，最后将n-1个盘子从辅助塔移动到目标塔。通过这种方式，我们可以很自然地设计递归算法来解决汉诺塔问题。
三、递归的实现：
递归是汉诺塔问题解法的核心。在设计递归算法时，需要确定递归的终止条件、递归的递推关系以及递归的返回值。在汉诺塔问题中，递归的终止条件是当只剩下一个盘子时，直接将其从源塔移动到目标塔。递归的递推关系是将问题逐步拆分，在递归调用中交换源塔和辅助塔的角色，以达到移动盘子的效果。递归的返回值是无，因为我们只关心移动的过程，而不关心移动的结果。
四、时间复杂度：
通过对汉诺塔问题的分析，我们可以发现，无论盘子的数量有多少，都只需要移动2^n - 1次。这是因为每次递归调用时，都会经过三个移动步骤（将n-1个盘子从源塔移动到辅助塔、将最大的盘子从源塔移动到目标塔、将n-1个盘子从辅助塔移动到目标塔），因此总的移动次数为2^n - 1。这说明汉诺塔问题的时间复杂度是O(2^n)。虽然时间复杂度看起来很大，但是由于每次移动的过程都是简单的操作，因此实际执行起来速度是非常快的。
五、应用与启示：
汉诺塔问题不仅是一个有趣而经典的智力游戏，而且在实际应用中也具有一定的价值。比如，在某些需要对一系列任务进行排序或者安排的场景中，可以通过设计类似于汉诺塔的算法来解决问题。此外，汉诺塔问题还给我们带来了一些启示。它告诉我们，在解决问题时，我们要善于分析和抽象问题，将其拆分为多个相似且相对简单的子问题，进而通过递归的方式逐步解决。同时，汉诺塔问题也告诉我们，有时候我们需要花费一些时间去思考问题的本质，而不仅仅是局限于表面的解决方法。
结论：
通过对汉诺塔问题的学习与实践，我深刻地领悟到了数据结构的重要性和应用价值。同时，递归算法的设计与实现也让我更加熟悉和了解了算法的奥妙。通过对时间复杂度的分析，我了解到了问题的规模与时间消耗之间的关系。最后，从汉诺塔问题中，我也体验到了数据结构在实际问题中解决方案的灵活性和普适性。通过这一过程的学习与思考，我对于数据结构和算法有了更深刻的理解与认识。
数据结构实验总结与体会篇三
数据结构与算法是计算机科学中非常重要的基础知识，通过实习的机会我得以更加深入地理解和应用这门学科。在实习中，我参与了一个数据结构的项目，收获颇丰。我将在以下五个方面总结我的体会和心得。
第一段：理论知识的运用
在实习项目中，我们需要将各种数据结构与算法应用到实际案例中。通过实际操作，我发现理论知识的掌握与运用之间存在着一定的差距。在学习中，我可以轻易地理解算法的逻辑和思路，但在实践中，却需要花费更多的时间和精力来理解和应用这些数据结构与算法。实习项目使我学会了如何从实际问题出发，选择合适的数据结构与算法，进行程序设计与编码。同时，也让我了解到数据结构与算法的重要性，它们是解决实际问题的关键。
第二段：问题解决能力的提升
在实习过程中，我们遇到了各种各样的问题，如性能优化、算法选择和问题调试等。这些问题需要我们动脑筋，积极思考和解决。通过与同事们的讨论和交流，我学会了主动寻求帮助，善于借鉴经验和利用资源。在解决问题的过程中，我尝试了各种方法和技巧，逐渐培养起了自己解决问题的能力。这段经历对我来说是一次很好的成长机会。
第三段：团队合作的重要性
在实习项目中，我们需要与其他成员密切合作，共同完成任务。每个人都扮演着团队中不可或缺的角色。通过与他们的合作，我学到了如何与人相处、沟通和合作。在团队中，我们可以相互倾听、学习和鼓励。这样的合作方式使得整个团队能够更好地解决问题和完成任务。
第四段：学习能力的提高
通过实习项目，我逐渐培养了自主学习的能力。我通过阅读文献，查找网络资源和请教老师与同事，积极寻找和学习相关知识。在学习的过程中，我不仅了解了更多的数据结构与算法的知识，也学到了如何快速学习和掌握新知识的方法。这对我未来的学习和工作有着重要的意义。
第五段：实践经验的积累
实习项目为我提供了一个宝贵的实践机会，通过实践，我深刻体会到了数据结构与算法的应用和作用。我学会了如何将理论知识运用到实践中，提升了自己的编码能力和问题解决能力。这段实践经历对于我的个人成长和职业发展都是非常有意义的。
总之，实习项目让我在数据结构与算法这门课程中有了更加深入的理解与应用。通过实践，我提升了理论知识的运用能力，提高了问题解决能力，培养了团队合作意识，提高了学习能力，积累了实践经验。这段实习经历对于我的个人成长和职业发展有着重要的影响，我会珍惜这次机会，继续学习和努力进步。
数据结构实验总结与体会篇四
通过这次的课程设计，我们对数据结构中图的应用有了更深的理解，并且使我们深刻的认识到实践的重要性，只有理论与实践相结合才能达到很好的学习效果，学到很多东西，同时也发现仅仅书本的知识是远远不够的，需要把知识运用到实践中去，能力才能得到提高。由于刚开始对图的总体结构不熟悉，认真查找了一些资料，才对这次课程设计有了初步的了解。
在我们进行课程设计时，虽然在大体上算法是正确的，但时常会出现一些小问题，使我们不得不花一些时间来查找、修改错误。
这次课程设计，不但让我们学习了很多数据结构的知识和c语言的知，还让我熟悉了我win7的使用，以及用gdb调试程序，让我收获很大。
课程设计完成了，其中的余味我还在体会：数据结构是我们跨进计算机世界的第一个槛。我们虽然已经学完了，但是我们懂得的也只是毛皮，更多专业的知识还等我们去学习，从现在开始我们就得有精神上的紧迫感，在科技日新月异的今天，计算机人才太多了，我们只有让自己学习更精，视野更广，思维更高，理想更远，用知识来武装自己，用能力来证明自己，这样，我们才能在it行业中做出贡献，实现自身的价值。
计算机科学与技术2012.12.20
数据结构实验总结与体会篇五
070401301507计本（3）班张浩
本学期开设的《数据结构与算法》课程已经告一段落，现就其知识点及其掌握情况、学习体会以及对该门课程的教学建议等方面进行学习总结。
一、《数据结构与算法》知识点
在课本的第一章便交代了该学科的相关概念，如数据、数据元素、数据类型以及数据结构的定义。其中，数据结构包括逻辑结构、存储结构和运算集合。逻辑结构分为四类：集合型、线性、树形和图形结构，数据元素的存储结构分为：顺序存储、链接存储、索引存储和散列存储四类。紧接着介绍了一些常用的数据运算。最后着重介绍算法性能分析，包括算法的时间性能分析以及算法的空间性能分析。
第二章具体地介绍了顺序表的概念、基本运算及其应用。基本运算有：初始化表、求表长、排序、元素的查找、插入及删除等。元素查找方法有：简单顺序查找、二分查找和分块查找。排序方法有：直接插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、直接选择排序及归并排序等。最后介绍了顺序串的概念，重点在于串的模式匹配。
链表中数据元素的存储不一定是连续的，还可以占用任意的、不连续的物理存储区域。与顺序表相比，链表的插入、删除不需要移动元素，给算法的效率带来较大的提高。链表这一章中介绍了链表的节点结构、静态与动态链表的概念、链表的基本运算（如求表长、插入、查找、删除等）、单链表的建立（头插法和尾插法）以及双向循环链表的定义、结构、功能和基本算法。
堆栈与队列是两种运算受限制的线性结构。其基本运算方法与顺序表和链表运算方法基本相同，不同的是堆栈须遵循“先进后出”的规则，对堆栈的操作只能在栈顶进行；而队列要遵循“先进先出”的规则，教材中列出了两种结构的相应算法，如入栈、出栈、入队、出队等。在介绍队列时，提出了循环队列的概念，以避免“假溢出”的现象。
第六章介绍了特殊矩阵和广义表的概念与应用。其中，特殊矩阵包括对称矩阵、三角矩阵、对角矩阵和稀疏矩阵，书中分别详细介绍了它们的存储结构。稀疏矩阵的应用包括转置和加法运算等。最后介绍了广义表的相关概念及存储结构，关于它的应用，课本中举了m元多项式的表示问题。
第七章二叉树的知识是重点内容。在介绍有关概念时，提到了二叉树的性质以及两种特殊的二叉树：完全二叉树和满二叉树。接着介绍二叉树的顺序存储和链接存储以及生成算法。重点介绍二叉树的遍历算法（递归算法、先序、中序和后序遍历非递归算法）和线索二叉树。二叉树的应用：基本算法、哈弗曼树、二叉排序树和堆排序。
树与二叉树是不同的概念。教材介绍了树和森林的概念、遍历和存储结构，还有树、森林和二叉树的相互关系，树或森林怎样转化成二叉树，二叉树又如何转换为树和森林等算法。散列结构是一种查找效率很高的一种数据结构。本章的主要知识点有：散列结构的概念及其存储结构、散列函数、两种冲突处理方法、线性探测散列和链地址散列的基本算法以及散列结构的查找性能分析。
最后一章介绍了图的概念及其应用，是本书的难点。图的存储结构的知识点有：邻接矩阵、邻接表、逆邻接表、十字链表和邻接多重表。图的遍历包括图的深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历。其余知识点有：有向图、连通图、生成树和森林、最短路径问题和有向无环图及其应用。有向无环图重点理解aov网和拓扑排序及其算法。
二、对各知识点的掌握情况
总体来看，对教材中的知识点理解较为完善，但各个章节均出现有个别知识点较为陌生的现象。现将各个章节出现的知识点理解情况列举如下。
第一章中我对数据和数据结构的概念理解较为透彻，熟悉数据结构的逻辑结构和存储结构。而对算法的时间、空间性能分析较为模糊，尤其是空间性能分析需要加强。
第二章，顺序表的概念、生成算法理解较为清晰，并且熟悉简单顺序查找和二分查找，对分块查找较为含糊；排序问题中，由于冒泡排序在大一c语言课上已经学习过，再来学习感觉很轻松。对插入排序和选择排序理解良好，但是，在实际运用中仍然出现明显不熟练的现象。由于在归并排序学习中感觉较吃力，现在对这种排序方法仍然非常模糊，所以需要花较多的时间来补习。此外串的模式匹配也是较难理解的一个地方。
链表这一章中，除对双向循环链表这一知识点理解困难之外，其他的知识点像单链表的建立和基本算法等都较为熟悉。
接下来的有关堆栈以及队列的知识点比较少，除有关算法较为特殊以外，其余算法都是先前学过的顺序表和链表的知识，加上思想上较为重视，因此这部分内容是我对全书掌握最好的一部分。不足之处仍然表现在算法的性能分析上。
在学习第六章时感觉较为吃力的部分在于矩阵的应用上，尤其对矩阵转置算法的c语言描述不太理解。稀疏矩阵相加算法中，用三元组表实现比较容易理解，对十字链表进行矩阵相加的方法较为陌生。
第七章是全书的重点，却也有一些内容没有完全理解。在第一节基本概念中，二叉树的性质容易懂却很难记忆。对二叉树的存储结构和遍历算法这部分内容掌握较好，能够熟练运用，而对于二叉树应用中的哈弗曼树却比较陌生。
第八章内容较少，牵涉到所学的队列的有关内容，总体来说理解上没有什么困难，问题依旧出现在算法的性能分析上。
散列结构这一章理解比较完善的知识点有：基本概念和存储结构。散列函数中直接定址法和除留余数法学得比较扎实，对数字分析法等方法则感觉较为陌生。对两种冲突处理的算法思想的理解良好，问题在于用c语言描述上。
最后一章，图及其应用中，图的定义、基本运算如图的生成等起初理解有困难，但随着学习深入，对它的概念也逐步明朗起来。邻接矩阵、邻接表和逆邻接表掌握较好，而对十字链表和邻接多重表则较为陌生。感觉理解较为吃力的内容还有图的遍历（包括深度和广度优先遍历），最小生成树问题也是比较陌生的知识点。最短路径和aov网学习起来感觉比较轻松，而对于c语言描述却又不大明白。
三、学习体会
在学习伊始，老师就明确提出它不是一种计算机语言，不会介绍新的关键词，而是通过学习可以设计出良好的算法，高效地组织数据。一个程序无论采用何种语言，其基本算法思想不会改变。联系到在大一和大二上学期学习的c和c++语言，我深刻认识到了这一点。“软件开发好比写作文，计算机语言提供了许多华丽的辞藻，而数据结构则考虑如何将这些辞藻组织成一篇优秀的文章来。”在学习这门课中，要熟悉对算法思想的一些描述手段，包括文字描述、图形描述和计算机语言描述等。因此，计算机语言基础是必须的，因为它提供了一种重要的算法思想描述手段——机器可识别的描述。
自己的程序中再加以必要的连接以完成程序的编写。针对这一情况，我会严格要求自己，熟练掌握算法思想，尽量独立完成程序的编写与修改工作，只有这样，才能够提高运用知识，解决问题的能力。
四、对《数据结构与算法》课程教学的建议
1、建议在上课过程中加大随堂练习的分量，以便学生能当堂消化课堂上学习的知识，也便于及时了解学生对知识点的掌握情况，同时有助于学生保持良好的精神状态。
2、建议在课时允许的情况下，增加习题课的分量，通过课堂的习题讲解，加深对知识点的掌握，同时对各知识点的运用有一个更为直观和具体的认识。
以上便是我对《数据结构与算法》这门课的学习总结，我会抓紧时间将没有吃透的知识点补齐。今后我仍然会继续学习，克服学习中遇到的难关，在打牢基础的前提下向更深入的层面迈进！
数据结构实验总结与体会篇六
汉诺塔是一种经典的数学问题，也被广泛运用于数据结构与算法的学习中。通过解决汉诺塔问题，我深刻体会到了数据结构的重要性和应用的广泛性。在这篇文章中，我将分享我在研究汉诺塔数据结构时所得到的心得体会。
首先，在研究汉诺塔问题时，我深刻认识到栈数据结构的重要性。在汉诺塔问题中，我们需要使用三个栈来模拟三个柱子的状态，并根据规则进行元素的移动。通过这个过程，我理解了栈的先入后出的特性，以及如何通过栈来实现递归操作。栈不仅在汉诺塔问题中发挥了重要的作用，也在其他许多数据结构和算法中得到了广泛的应用。
其次，在解决汉诺塔问题时，我学会了递归的思想和应用。汉诺塔问题可以通过递归的方式来解决，即将大问题拆分成小问题，然后通过解决小问题来达到解决大问题的目的。这种思想不仅在汉诺塔问题中有用，也在其他许多算法和程序设计中发挥着重要的作用。递归的思想可以大大简化问题的求解过程，提高程序的可读性和可维护性。
第三，在研究汉诺塔问题时，我深刻体会到了分治算法的思想和实现。分治算法可以将一个复杂的问题分解成多个相同或类似的子问题，然后分别解决这些子问题，并将子问题的解合并得到原问题的解。通过解决汉诺塔问题，我更加清晰地理解了分治算法的过程和效果。分治算法在处理复杂的问题时非常有用，可以有效地提高程序的效率和性能。
接下来，在研究汉诺塔问题时，我认识到了递归和迭代之间的关系和区别。在解决汉诺塔问题时，递归是一种自然而然的选择，因为问题本身就是递归的。然而，递归往往会带来栈溢出的问题，限制了问题规模的大小。迭代则是一种更加通用的解决方法，通过循环和迭代来求解问题，可以更灵活地控制程序的运行过程。因此，在实际应用中，我们需要权衡递归和迭代的利弊，选择合适的解决方法。
最后，在研究汉诺塔问题时，我体会到了数学思维和算法思维的重要性。汉诺塔问题可以用数学的方法来解决，通过分析规律和寻找公式，可以得到问题的解。而在实际应用中，我们需要运用算法思维来将问题抽象化，并设计出高效的算法来解决。数学思维和算法思维在解决问题时是相辅相成的，只有同时运用才能得到更好的结果。
综上所述，通过研究汉诺塔数据结构，我深刻体会到了栈数据结构、递归和迭代的思想、分治算法，以及数学思维和算法思维的重要性。这些都是数据结构和算法学习中不可或缺的部分，对于程序设计和问题求解都有着重要的意义。通过不断学习和实践，我相信我能够在数据结构和算法领域中越走越远。
数据结构实验总结与体会篇七
一、课程基本信息
课程名称：数据结构
考试形式：半开卷考试 讲课对象：计算机本科
建议教材：《数据结构》(c语言版)陈明 编著 清华大学出版社
课程简介：数据结构课程介绍如何组织各种数据在计算机中的存储、传递和转换。内容包括：数组、链接表、栈和队列、串、树与森林、图、排序、查找、索引与散列结构等。课程以结构化程序设计语言c语言作为算法的描述工具，强化数据结构基本知识和结构化程序设计基本能力的双基训练。为后续计算机专业课程的学习打下坚实的基础。
二、课程的教学目标
“数据结构”是计算机相关专业的一门重要专业基础课，是计算机学科的公认主干课。课程内容由数据结构和算法分析初步两部分组成。
数据结构是针对处理大量非数值性程序问题而形成的一门学科，内涵丰富、应用范围广。它既有完整的学科体系和学科深度，又有较强的实践性。通过课程的学习，应使学生理解和掌握各种数据结构(物理结构和逻辑结构)的概念及其有关的算法；熟悉并了解目前常用数据结构在计算机诸多领域中的基本应用。
算法分析强调最基本的算法设计技术和分析方法。要求学生从算法和数据结构的相互依存关系中把握应用算法设计的艺术和技能。
经过上机实习和课程设计的训练，使学生能够编制、调试具有一定难度的中型程序；以培养良好的软件工程习惯和面向对象的软件思维方法。
“数据结构”的前序课是《离散数学》、《c语言程序设计与算法初步》。
三、理论教学内容的基本要求及学时分配
1、序论(2学时)学习目标：熟悉各类文件的特点，构造方法以及如何实现检索，插入和删除等操作。
重点与难点：本章无。
知识点：数据、数据元素、数据结构、数据类型、抽象数据类型、算法及其设计原则、时间复杂度、空间复杂度。
2、线性表(4学时)
学习目标：
(4)结合线性表类型的定义增强对抽象数据类型的理解。
重点与难点：链表是本章的重点和难点。扎实的指针操作和内存动态分配的编程技术是学好本章的基本要求，分清链表中指针 p 和结点 *p 之间的对应关系，区分链表中的头结点、头指针和首元结点的不同所指以及循环链表、双向链表的特点等。
知识点：线性表、顺序表、链表、有序表。
3、栈和队列(4学时)
学习目标：
(1)掌握栈和队列这两种抽象数据类型的特点，并能在相应的应用问题中正确选用它们；
(2)熟练掌握栈类型的两种实现方法；
(3)熟练掌握循环队列和链队列的基本操作实现算法；(4)理解递归算法执行过程中栈的状态变化过程。
重点与难点：栈和队列是在程序设计中被广泛使用的两种线性数据结构，因此本章的学习重点在于掌握这两种结构的特点，以便能在应用问题中正确使用。
知识点：顺序栈、链栈、循环队列、链队列。
4、串(2学时)
(2)理解串类型的各种存储表示方法；(3)理解串匹配的各种算法。
重点和难点：相对于其它各个知识点而言，本章非整个课程的重点，鉴于串已是多数高级语言中已经实现的数据类型，因此本章重点仅在于了解串类型定义中各基本操作的定义以及串的实现方法，并学会利用这些基本操作来实现串的其它操作。本章的难点是理解实现串匹配的kmp算法的思想。
知识点：串的类型定义、串的存储表示、串匹配、kmp算法。
5、数组和广义表(4学时)
学习目标：
(2)掌握特殊矩阵的存储压缩表示方法；
(3)理解稀疏矩阵的两类存储压缩方法的特点及其适用范围，领会以三元组表示稀疏矩阵时进行矩阵运算所采用的处理方法。
重点和难点：本章重点是学习数组类型的定义及其存储表示。
知识点：数组的类型定义、数组的存储表示、特殊矩阵的压缩存储表示方法、随机稀疏矩阵的压缩存储表示方法。
6、树和二叉树(8学时)
学习目标：
(3)熟练掌握二叉树的各种遍历算法，并能灵活运用遍历算法实现二叉树的其它操作；
(4)理解二叉树的线索化过程以及在中序线索化树上找给定结点的前驱和后继的方法；
(7)了解最优树的特性，掌握建立最优树和赫夫曼编码的方法。
重点和难点：二叉树和树的遍历及其应用是本章的学习重点，而编写实现二叉树和树的各种操作的递归算法也恰是本章的难点所在。
知识点：树的类型定义、二叉树的类型定义、二叉树的存储表示、二叉树的遍历以及其它操作的实现、线索二叉树、树和森林的存储表示、树和森林的遍历以及其它操作的实现、最优树和赫夫曼编码。
7、图(8学时)
学习目标：
(1)领会图的类型定义；
(2)熟悉图的各种存储结构及其构造算法，了解各种存储结构的特点及其选用原则；
(3)熟练掌握图的两种遍历算法；(4)理解各种图的应用问题的算法。
重点和难点：图的应用极为广泛，而且图的各种应用问题的算法都比较经典，因此本章重点在于理解各种图的算法及其应用场合。
知识点：图的类型定义、图的存储表示、图的深度优先搜索遍历和图的广度优先搜索遍历、无向网的最小生成树、最短路径、拓扑排序、关键路径。
8、查找(6学时)
学习目标：
(3)熟悉静态查找树的构造方法和查找算法，理解静态查找树和折半查找的关系；
(4)熟练掌握二叉查找树的构造和查找方法；(5)理解二叉平衡树的构造过程；
(6)熟练掌握哈希表的构造方法，深刻理解哈希表与其它结构的表的实质性的差别；
(7)掌握描述查找过程的判定树的构造方法，以及按定义计算各种查找方法在等概率情况下查找成功时的平均查找长度。
重点和难点：本章重点在于理解查找表的结构特点及其各种表示方法的特点和适用场合。
知识点：顺序表、有序表、索引顺序表、静态查找树、二叉查找树、二叉平衡树、哈希表。
9、内部排序(6学时)
学习目标：
(3)理解排序方法“稳定”或“不稳定”的含义，弄清楚在什么情况下要求应用的排序方法必须是稳定的。
重点和难点：希尔排序、快速排序、堆排序和归并排序等高效方法是本章的学习重点和难点。
知识点：排序、直接插入排序、折半插入排序、表插入排序、希尔排序、起泡排序、快速排序、简单选择排序、堆排序、2-路归并排序、基数排序、排序方法的综合比较。
10、文件(4学时)
学习目标：熟悉各类文件的特点，构造方法以及如何实现检索，插入和删除等操作。
重点和难点：本章重点在于了解各种文件的结构特点及其适用场合。知识点：顺序文件、索引文件、b-树、b+树、索引顺序文件、vsam文件、散列文件、多关键字文件。
四、实验教学内容的基本要求及学时分配
1、线性表(1学时)实验一 顺序表的应用 实验二 链表的应用
要求：理解线性表的定义及其运算；理解顺序表和链表的定义，组织形式，结构特征和类型说明；掌握在这两种表上实现的插入，删除和按值查找的算法；了解循环链表，双(循环)链表的结构特点和在其上施加的插入，删除等操作。
2、栈(0.5学时)实验三 栈的应用
要求：理解栈的定义，特征及在其上所定义的基本运算；掌握在两种存储结构上对栈所施加的基本运算的实现。
3、队列(0.5学时)实验四 队列的应用
要求：理解队列的定义，特征及在其上所定义的基本运算；掌握在两种存储结构上对队列所施加的基本运算的实现。
4、串(0.5学时)实验五 串的应用
要求：了解串的定义；理解和领会串的存储方式；掌握常用的串运算。
5、数组和广义表(0.5学时)实验六 稀疏矩阵的应用
要求：理解多维数组的结构特点和在内存中的两种顺序存储方式；理解并掌握矩阵和特殊矩阵元素在存储区中地址的计算；领会稀疏矩阵的压缩方式和简单运算；了解广义表的定义和基本运算。
6、树与二叉树(4学时)实验七 树与二叉树的应用
要求：理解树的定义，术语；领会并掌握树的各种存储结构；熟练掌握森林与二叉树间的相互转换；领会树和森林的遍历；了解树的简单应用。深刻理解二叉树的定义，性质及其存储方法；熟练掌握二叉树的二叉链表存储方式，结点结构和类型定义；理解并掌握二叉树的三种遍历算法；掌握二叉树的线索化方法；灵活运用二叉树的遍历方法解决相关的应用问题。
7、图(3学时)实验八 图的应用
要求：理解图的基本概念及术语；掌握图的两种存储结构(邻接矩阵和邻接表)的表示方法；熟练掌握图的两种遍历(深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历)的算法思想，步骤，并能列出在两种存储结构上按上述两种遍历算法得到的序列；理解最小生成树的概念，能按prim算法构造最小生成树；领会并掌握拓扑排序，关键路径，最短路径的算法思想。
8、查找(3学时)实验九 顺序查找 实验十 折半查找 实验十一 哈希表的应用 实验十二 二叉排序树的综合练习要求：了解查找的基本思想及查找成功和不成功的概念；掌握在顺序表，有序表，索引表，散列表等上的查找方法和算法，并能求出相应的平均查找长度；理解并掌握二叉排序树，平衡二叉树b-树的各种算法。
9、排序(3学时)实验十三 插入排序 实验十四 选择排序 实验十五 排序综合练习
要求：领会排序的基本思想和基本概念；理解并掌握插入排序，冒泡排序，快速排序，直接选择排序，堆排序，归并排序和基数排序的基本思想，步骤，算法及时空效率分析；了解外排序的定义和基本方法。
五、大纲说明
1、课堂讲述的论题只是核心或有特色的知识内容，还有相当数量的篇章内容留给学生自学，所确定的自学部分内容亦属考查范围。
2、“数据结构”课注重上机训练，所有作业都必须配有规范的文档。上机训练由平时的上机训练和小学期的实训课程设计两部分组成。
3、课内学时安排说明：前8周每周4学时全为理论课，从第9周开始理论和上机为1：1，也即2学时理论，2学时上机训练。
4、本课强调能力的培养，期末采用半开卷考试(允许同学携带一页a4纸的总结资料)。本课成绩由平时作业、上机成绩(30%)和期末考试(70%)合成得到，有独到见解的作业予以适当加分。
5、主要参考书：
[1]《数据结构与算法教程》邹永林 周蓓 唐晓阳 杨剑勇 编著 机械工业出版社
[2]《数据结构(c语言版)》(含cd)严蔚敏 吴为民 编著 清华大学出版社
[3]《数据结构习题集(c语言版)》严蔚敏 编著 清华大学出版社
[4]《数据结构习题解析与实训》张世和 编著 清华大学出版社
数据结构实验总结与体会篇八
100401200510计本（4）班章兴春
本学期所学习的《数据结构与算法》课程已经告一段落，就其知识点及其掌握情况、学习体会以及对该门课程的教学建议等方面进行学习总结。以便在所学习知识有更深刻的认识。
一、《数据结构与算法》知识点：
学习数据结构之前、一直以为数据结构是一门新的语言、后来才知道学习数据结构是为了更加高效的的组织数据、设计出良好的算法，而算法则是一个程序的灵魂。经过了一学期的数据结构了，在期末之际对其进行总结。首先，学完数据结构我们应该知道数据结构讲的是什么，数据结构课程主要是研究非数值计算的研究的程序设计问题中所出现的计算机处理对象以及它们之间关系和操作的学科。
第一章主要介绍了相关概念，如数据、数据元素、数据类型以及数据结构的定义。其中，数据结构包括逻辑结构、存储结构和运算集合。逻辑结构分为四类：集合型、线性、树形和图形结构，数据元素的存储结构分为：顺序存储、链接存储、索引存储和散列存储四类。最后着重介绍算法性能分析，包括算法的时间性能分析以及算法的空间性能分析。
第二章具体地介绍了顺序表的定义、特点及其主要操作，如查找、插入和删除的实现。需要掌握对它们的性能估计。包括查找算法的平均查找长度，插入与删除算法中的对象平均移动次数。
链表中数据元素的存储不一定是连续的，还可以占用任意的、不连续的物理存储区域。与顺序表相比，链表的插入、删除不需要移动元素，给算法的效率带来较大的提高。链表这一章中介绍了链表的节点结构、静态与动态链表的概念、链表的基本运算（如求表长、插入、查找、删除等）、单链表的建立（头插法和尾插法）以及双向循环链表的定义、结构、功能和基本算法。
第三章介绍了堆栈与队列这两种运算受限制的线性结构。其基本运算方法与顺序表和链表运算方法基本相同，不同的是堆栈须遵循“先进后出”的规则，对堆栈的操作只能在栈顶进行；而队列要遵循“先进先出”的规则，教材中列出了两种结构的相应算法，如入栈、出栈、入队、出队等。在介绍队列时，提出了循环队列的概念，以避免“假溢出”的现象。算法上要求掌握进栈、退栈、取栈顶元素、判栈空盒置空栈等五种操作及掌握使用元素个数计数器及少用一个元素空间来区分队列空、队列满的方法。
第四章串和数组中，我们知道串是一种特殊的线性表，是由零个或多个任意字符组成的字符序列。串的储存结构分为紧缩模式和非紧缩模式。
基本运算需掌握求串长、串赋值、连接操作、求子串、串比较、串定位、串插入、串删除、串替换等。
第五章二叉树的知识是重点内容。在介绍有关概念时，提到了二叉树的性质以及两种特殊的二叉树：完全二叉树和满二叉树。接着介绍二叉树的顺序存储和链接存储以及生成算法。重点介绍二叉树的遍历算法（递归算法、先序、中序和后序遍历非递归算法）和线索二叉树。二叉树的应用：基本算法、哈弗曼树、二叉排序树和堆排序。
树与二叉树是不同的概念。教材介绍了树和森林的概念、遍历和存储结构，还有树、森林和二叉树的相互关系，树或森林怎样转化成二叉树，二叉树又如何转换为树和森林等算法。
第六章介绍了图的概念及其应用，图的存储结构的知识点有：邻接矩阵、邻接表、逆邻接表、十字链表和邻接多重表。图的遍历包括图的深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历。其余知识点有：有向图、连通图、生成树和森林、最短路径问题和有向无环图及其应用。有向无环图重点理解aov网和拓扑排序及其算法。
最后两章集体说明了查找和排序算法，查找教材上介绍了静态查找表和哈希查找表，静态查找表中介绍了顺序查找、折半查找以及分块查找。哈希法中，学习要点包括哈希函数的比较；解决地址冲突的线性探查法的运用，平均探查次数；解决地址冲突的二次哈希法的运用。
排序是使用最频繁的一类算法，可分为内部排序和外部排序。主要需要理解排序的基本概念，在算法上、需要掌握插入排序（包括直接插入排序算法、折半插入排序算法），交换排序（包括冒泡排序算法、快速排序递归算法）,选择排序（包括直接选择排序算法、堆排序算法）等。
二、对各知识点的掌握情况
总体来看，对教材中的知识点理解较为完善，但各个章节均出现有个别知识点较为陌生的现象。现将各个章节出现的知识点理解情况列举如下。
第一章中我对数据和数据结构的概念理解较为透彻，熟悉数据结构的逻辑结构和存储结构。而对算法的时间、空间性能分析较为模糊，尤其是空间性能分析需要加强。
第二章，顺序表的概念、生成算法理解较为清晰，并且熟悉简单顺序查找和二分查找，对分块查找较为含糊；排序问题中，由于冒泡排序在大一c语言课上已经学习过，再来学习感觉很轻松。对插入排序和选择排序理解良好，但是，在实际运用中仍然出现明显不熟练的现象。由于在归并排序学习中感觉较吃力，现在对这种排序方法仍然非常模糊，所以需要花较多的时间来补习。此外串的模式匹配也是较难理解的一个地方。
链表这一章中，除对双向循环链表这一知识点理解困难之外，其他的知识点像单链表的建立和基本算法等都较为熟悉。
接下来的有关堆栈以及队列的知识点比较少，除有关算法较为特殊以外，其余算法都是先前学过的顺序表和链表的知识，加上思想上较为重视，因此这部分内容是我对全书掌握最好的一部分。不足之处仍然表现在算法的性能分析上。
在学习第六章时感觉较为吃力的部分在于矩阵的应用上，尤其对矩阵转置算法的c语言描述不太理解。稀疏矩阵相加算法中，用三元组表实现比较容易理解，对十字链表进行矩阵相加的方法较为陌生。
第七章是全书的重点，却也有一些内容没有完全理解。在第一节基本概念中，二叉树的性质容易懂却很难记忆。对二叉树的存储结构和遍历算法这部分内容掌握较好，能够熟练运用，而对于二叉树应用中的哈弗曼树却比较陌生。
第八章内容较少，牵涉到所学的队列的有关内容，总体来说理解上没有什么困难，问题依旧出现在算法的性能分析上。
散列结构这一章理解比较完善的知识点有：基本概念和存储结构。散列函数中直接定址法和除留余数法学得比较扎实，对数字分析法等方法则感觉较为陌生。对两种冲突处理的算法思想的理解良好，问题在于用c语言描述上。
最后一章，图及其应用中，图的定义、基本运算如图的生成等起初理解有困难，但随着学习深入，对它的概念也逐步明朗起来。邻接矩阵、邻接表和逆邻接表掌握较好，而对十字链表和邻接多重表则较为陌生。感觉理解较为吃力的内容还有图的遍历（包括深度和广度优先遍历），最小生成树问题也是比较陌生的知识点。最短路径和aov网学习起来感觉比较轻松，而对于c语言描述却又不大明白。
由于平时上机练习的少，对于教材中很多算法都掌握的不是很熟悉、不过这些都是可以弥补的，我会在剩下的时间中不断练习书上给出的算法和练习，正如教材上说的，学习数据结构，仅从书本上学习是不够的，必须经过大量的程序设计实践，在实践中体会构造性思维方法，掌握数据组织与程序设计技术。
三、学习体会：
多做实验！这个就没有太多理由了，我一直觉得编程是一门熟练科学，多编程，水平肯定会提高，最重要的是能够养成一种感觉，就是对程序对算法的敏感，为什么那些牛人看一个算法一下子就看懂了？而自己要看很久才能弄懂，而且弄懂了过了一阵子又忘记了？其实这个是因为牛人们以前看的程序很多，编得也很多，所以他们有了那种感觉，所以我觉得大家应该多看程序，多写程序，培养自己的感觉。
复习和考试的技巧，我想大家应该都有这样的感觉，就是觉得自己什么都掌握了，但是在考试的时候就是会犯晕，有时候一出考场就知道错在哪个了，然后考完以后一对答案，发现其实考得很简单，应该都是自己会做的，这个就是与自己的复习和考试的技巧有关系了。
首先就是复习，前面已经说过其实我们学的算法也就是几十个，那么我们的任务也就是理解这几十个算法，复习也就是要加深你的理解。如何理解算法，然后理解到什么程度呢？ 是能默出整个算法吗？其实不是这样的，数据结构的考试有它的特点，考过程考试了，大家应该都发现数据结构其实不要求你把整个算法背出来，它注重考察你的理解，那么怎么考察呢？其实也就是两种方式吧，一种就是用实例，就是给你一个例子，要你用某个算法运行出结果，我想这个期末考试的时候仍然会有很多这样的题目，比如排序那块就很好出这样的题目，要复习这种题目我觉得很简单，就是每个算法都自己用例子去实践一下，以不变应万变，我期中复习的时候就是这样去做的，而且考试之前我就觉得那个并查集的题目就很有可能会考，于是就自己出了几个例子，做了一下。另外一种考察方式就是算法填空和算法改错，可能有一些同学觉得这种题目很难，其实我们首先可以确定这两种题目肯定是与书上算法有关系的，只要理解了书上的算法就可以了，有人觉得看完书以后什么都懂了，而且要默也默得出来，其实不是这样的，算法改错和填空主要是考察的细微处，虽然你觉得你默得出来，那是能够默出算法的主体部分，很多细微的地方你就会很容易忽略。我想大家考过期中考以后应该都有这种感觉吧？那要怎样解决这种问题呢？ 我觉得有两种方法，一种就是自己去编程实现，这种方法比较有意义，还能够提高编程水平，另外一种就是用实例分析算法的每句话，我认为这种方法是最有效的。
然后还有一种题目，就是最后的写算法的题目，我觉得这种题目还是很好解决的，只要是能够自己做出作业的，基本上都会很容易做出来，这也是为什么我前面觉得平时做作业应该自己独立思考的原因，同时做这种题目千万要小心，尤其是题目简单的时候，那肯定会有一些小地方要考虑清楚，一不小心就会被扣掉很多分，这样很不值。
我觉得考试的时候没有太多要讲的，只要复习好了，考试的时候细心一点就可以了，然后就是做一个题目开始就要尽量保证正确，如果觉得留在那里等后面做完了再来检查，这样错误还是很有可能检查不出来，我期中考试的时候就基本上没有检查，因为我做每个题目都是确保正确，用的时间也挺多的，然后也觉得没有检查的必要了。
三、对《数据结构与算法》课程教学的建议
1、建议在上课过程中加大随堂练习的分量，以便学生能当堂消化课堂上学习的知识，也便于及时了解学生对知识点的掌握情况，同时有助于学生保持良好的精神状态。
2、建议在课时允许的情况下，增加习题课的分量，通过课堂的习题讲解，加深对知识点的掌握，同时对各知识点的运用有一个更为直观和具体的认识。
3、要更加重视实验的重要性。
以上便是我对《数据结构与算法》这门课的学习总结，我会抓紧时间将没有吃透的知识点补齐。今后我仍然会继续学习，克服学习中遇到的难关，在打牢基础的前提下向更深入的层面迈进！
数据结构实验总结与体会篇九
哈希表是一种常见且重要的数据结构，用来存储和处理大量的数据。通过哈希函数，可以将数据存储在数组中，从而实现快速的数据访问。在学习和使用哈希表的过程中，我深深感到了它的优势和一些需要注意的问题。以下是我的心得体会。
第一段：引言
哈希表是一种非常高效的数据结构，可以用于快速查找和插入数据。与传统的线性结构相比，哈希表的时间复杂度为O(1)，这使得它在处理大量数据时非常有效。然而，要使用哈希表，我们需要注意一些问题，比如哈希冲突和合适的哈希函数的选择。
第二段：哈希冲突的问题
哈希冲突是使用哈希表时经常遇到的问题之一。哈希冲突指的是不同的键经过哈希函数计算后得到相同的索引位置。这时，我们需要解决冲突并正确地存储数据。解决哈希冲突的方法有很多，比如链地址法和开放寻址法。链地址法是指在每个哈希桶中维护一个链表，相同索引位置的数据会以链表的形式存储。开放寻址法则是在发生哈希冲突时，寻找另一个可用的槽位来存储数据。了解并掌握这些解决冲突的方法是使用哈希表的关键。
第三段：哈希函数的选择
哈希函数是哈希表中一个非常重要的组成部分，它将键映射到哈希表中的索引位置。哈希函数的选择直接影响到哈希表的性能。一个好的哈希函数应该能够将键均匀地映射到哈希表的不同位置，从而减少冲突的发生。在实际应用中，我们可以根据实际情况选择不同的哈希函数，比如简单的取余法、乘法哈希法和多项式哈希法等。选择适合的哈希函数可以减少冲突的发生，并提高哈希表的效率。
第四段：适用场景和优势
哈希表在很多场景下都能发挥强大的作用。例如，在大规模的数据库中，我们可以使用哈希表来快速查找和插入数据。在一些字典和索引的应用中，哈希表也能够快速地定位和获取数据。可变的数据集合，如集合和映射等，也可以使用哈希表来实现。哈希表的优势在于快速的访问和插入速度，以及较低的时间复杂度，并且它占用的空间相对较小。
第五段：总结
通过学习和使用哈希表，我对它的优势和注意事项有了更深刻的理解。哈希表是一种高效的数据结构，在处理大量数据时能够快速访问和插入数据，减少搜索时间。然而，我们需要注意解决哈希冲突的方法和选择合适的哈希函数。在实际应用中，哈希表能够在很多场景下发挥其优势，并提高程序的效率和性能。掌握和灵活运用哈希表，可以为我们的开发工作带来很大的便利。在今后的学习和工作中，我会继续深入探索哈希表，并应用于实际的开发中。
数据结构实验总结与体会篇十
数据结构是计算机科学的基础科目之一，而数制转换是数据结构中一个重要的内容。在学习过程中，我深深体会到了数制转换的重要性以及其对于计算机科学的应用。在本文中，我将分享我在学习数制转换过程中的心得和体会，希望能够对其他同学们有所帮助。
首先，我想谈谈我对于数制转换的理解。数制转换其实就是将一个数从一个进制表示转换为另一个进制表示的过程。在计算机科学中，常用的进制有二进制、八进制和十六进制。了解并熟练掌握这几种不同的进制，对于理解计算机中的数据存储和表示方式至关重要。数制转换涉及到的知识点有很多，比如位权、数码、补码等。深入理解并掌握这些知识点，能够更好地理解计算机中的数据表示和运算。
其次，数制转换是解决实际问题中常用的一种方法。在日常生活和工作中，我们经常会遇到需要进行数制转换的情况。比如在计算机网络中，IP地址通常使用点分十进制的形式表示，但在实际传输中需要将其转换为二进制，以便于路由器进行处理。又比如在编写程序时，某些算法和数据结构需要使用特定进制的数表示，这时候我们就需要进行数制转换。因此，学习数制转换不仅仅是为了应付考试，更是为了能够在实际问题中灵活运用知识。
第三，数制转换在计算机科学中有着广泛的应用。计算机科学是一个高度数学化的学科，而数制转换是数学的一个重要分支。在计算机科学中，数制转换是十分基础的知识。不同进制的数在计算机中的表示和计算方式是不一样的，因此数制转换是进行数据处理和运算的必备知识。另外，在网络通信、图像处理、密码学等领域中，也都有数制转换的应用。因此，学好数制转换对于理解计算机科学中的相关领域知识是非常有帮助的。
第四，数制转换需要注意的问题。首先，数制转换需要掌握不同进制的表示方法和运算规则。例如，二进制需要掌握补码的表示方法，八进制和十六进制需要掌握该进制中数码的含义和运算法则。其次，数制转换需要切实理解进制之间的关系。比如，八进制可以看作是二进制的一种简化表示方式，十六进制可以看作是对二进制的进一步简化。熟练掌握不同进制之间的转换关系，能够提高转换的效率和准确性。最后，数制转换需要掌握大数运算的方法。在进行数制转换时，往往会涉及到大数的运算，特别是在二进制转换为十进制时。掌握大数运算的方法，能够处理更加复杂的数制转换问题。
最后，我想强调学习数制转换的重要性。数制转换是数据结构中的一部分，而数据结构是计算机科学的核心内容之一。掌握数制转换的知识，能够为我们理解计算机科学中更加深入的内容打下坚实的基础。同时，数制转换是一个需要理解和掌握的过程，通过不断练习和思考，我们能够提高自己的思维能力和问题解决能力。因此，我认为数制转换是一门运用广泛、基础扎实且有趣的学科，值得我们用心去学习和探索。
总之，数制转换是计算机科学中不可或缺的一部分，并具有广泛的应用价值。通过学习数制转换，我深刻认识到了其在计算机科学中的重要性，并体会到了其带给我思维能力和问题解决能力的提升。希望通过分享我的心得和体会，能够激发更多同学对于数制转换这门学科的兴趣和热爱，从而更好地掌握和应用相关知识。