CS331：数据结构与算法实验课程作业指南

资源摘要信息:"CS331数据结构和算法课程信息" 1. 课程概述： CS331是一门专注于数据结构和算法的专业课程。学生将通过本课程深入学习数据的组织、管理和存储方式，以及解决计算问题的算法设计和分析技术。这门课程对于学生未来在计算机科学领域的深入学习和实际工作都具有重要作用。 2. 作业提交方式： 所有课程实验作业需要通过github提交。学生将获得一个专门为课程创建的github仓库，用于存放实验提交物。这意味着学生需要熟悉github的基本操作，包括克隆仓库、提交代码变更以及与远程仓库同步等。 3. 实验内容： 课程的实验内容被组织在不同的文件夹中，如“lab00”,“lab01”等。每个实验文件夹包含了对应的README文件和一个或多个Python脚本文件（例如lab00.py, lab01.py）。学生需要完成这些脚本文件中的编程任务，并确保代码能正确运行以满足实验要求。 4. 笔记本模板与完成笔记本： 课程提供了Jupyter Notebook格式的模板（例如array-list.ipynb），供学生在课堂上使用。这些模板包含了一些预设的代码框架和说明，帮助学生理解和练习特定的数据结构和算法。此外，"notebooks-completed"文件夹可能包含了教师或助教完成的示例笔记本，供学生参考和学习。 5. Jupyter Notebook工具： Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含代码、可视化和解释文本的文档。它广泛用于数据清洗和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等领域。本课程使用Jupyter Notebook作为实验和学习的平台，因为它能方便地结合代码执行与文本说明，非常适合演示和教学。 6. 课程文件结构： 课程资料的文件结构组织得非常清晰，由主目录下的README.org文件开始，之后是一个序列的实验文件夹（如lab00到labXX），每个实验文件夹下都包含了至少一个README.md和一个Python脚本文件。另外，还有"notebook-templates"和"notebooks-completed"文件夹，分别用于存放作业模板和已完成的示例笔记本。这种结构便于学生快速定位到所需的资料和文件。 7. 课程资源更新： 课程材料会随着时间而更新，尤其是笔记本模板部分。学生被提醒不要直接在原始仓库中进行修改，而是应该创建文件的副本并按需进行编辑。这样做的目的是保证所有学生都能访问到最新和一致的课程资源。 8. 关键技术与工具： 学生需要掌握的关键技术包括：Python编程语言、git版本控制系统、github远程仓库管理以及Jupyter Notebook的使用。这些工具和语言是当前数据科学、机器学习和软件开发领域的主流技术，掌握它们对于学生的职业发展至关重要。 总结，"cs331-s21-zives"提供了对于数据结构和算法学习的完整环境和工具。通过github进行代码提交、利用Jupyter Notebook进行实验和演示，以及遵循课程文件结构的指导，学生可以高效地完成课程要求并深化对相关概念的理解。