2024版《数据结构》课程学习指南

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• 学习准备

• 学习平台

• 数据结构课程学习说明

• 成绩组成

• 学习目标

• 几大主要的学习活动

• 学习方法

• 资源

• 好文共赏

学习准备

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因需要在多个平台上进行学习，请大家提前做好准备。

课前准备

1. 微信上加入雨课堂，并将雨课堂公众号置顶。

2. PC上安装Chrome或Firefox最新版。将集美大学网络学堂加入收藏夹。

3. PC上安装腾讯会议用于观看直播。手机也可安装APP。

直播授课

1. PC上打开腾讯会议观看直播。

2. 微信扫码加入雨课堂授课。加入课堂后可在课上进行互动(答题、弹幕、投稿等)。

3. 腾讯会议聊天窗口或QQ中进行反馈。

日常学习

1. 理论学习：可通过电脑，也可通过手机上的学习通学习本课程的线上课程数据结构MOOC课程。

2. 实验学习：PC上安装Visual Studio较新版本，如2017，用于实验。安装时记得要选择VC++。

• 见教程Visual Studio 2019/2017 安装使用教程(快速上手版)。

3. 可通过课堂派回看直播视频。不过一般来说看MOOC效果更好。

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学习平台

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1. 《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。

• 视频观看

• 章节测验、作业、讨论、期末考试

2. PTA线上编程实验平台：编程练习。

3. 课堂派：用于完成作业与测验。

4. 雨课堂：用于授课、课前预习、课堂互动、授课回顾(可回看PPT)。

数据结构课程学习说明

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本课程采取线上线下混合教学模式。部分学习内容请同学课前自行完成，课上对该部分内容可能不予细讲。线上自主学习部分请同学自己结合课件、书本与视频进行学习。

成绩也将包含线上部分。

成绩组成

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1. 线上MOOC：20%左右。包含MOOC平台与PTA完成情况(仅参考)。

• 视频(10%)、讨论(15%)、其他(5%)

• 作业(20%)、章节测验(20%)、期末考试(30%)

• PTA：主要统计完成率不高的学生。

2. 平常表现：30%左右。包含出勤、课前预习、课堂回答、实验、课堂参与度等。

• 课前：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：课堂提问回答、编程练习。

3. 期末考试：50%左右。

• 全院统一线下考试。

**注意：**线上MOOC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。

学习目标

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1. 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。

2. 能对算法进行一定时间复杂度分析与空间复杂度分析。

3. 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

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课前：预习(雨课件、预习任务单)及自主学习任务单。

课上：串讲、互动、讨论、答疑、编程练习。

课后：作业与编程练习、专题讨论。

学习方法

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0. 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。

1. 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。

2. 学而练：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”！

3. 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。

总结

如果你选择了IT行业并坚定的走下去，这个方向肯定是没有一丝问题的，这是个高薪行业，但是高薪是凭自己的努力学习获取来的，这次我把P8大佬用过的一些学习笔记（pdf）都整理在本文中了

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