严蔚敏版数据结构课程：时间复杂度T(n)及考试安排详解

本课程是关于数据结构的基础教学，由胡志坤博士、副教授主讲，隶属于中南大学物理科学与技术学院的电子信息系，于2011年开设。课程的主要内容包括时间复杂度和空间复杂度分析，按照数量级递增顺序讲解： 1. 时间复杂度 (T(n))：这是衡量算法效率的重要指标，课程介绍从最简单的O(1)（常数时间复杂度，如查找固定大小数组中的元素）到更复杂的O(n)（线性时间复杂度，如遍历列表）、O(n^2)（平方时间复杂度，如冒泡排序）、O(log n)（对数时间复杂度，如二分查找）等。这些概念让学生理解随着输入规模增长，算法运行所需时间的增长趋势。 2. 空间复杂度 (S(n))：与时间复杂度类似，课程会介绍算法所需的内存空间随着输入规模变化的关系，比如O(1)表示常量空间，O(n)表示线性空间需求。 3. 教学大纲：课程分为多个章节，如第一章序论，介绍了数据结构的概述和课程目标；第二章至第八章分别讨论了图、线性表等基础数据结构，涉及理论概念、实现方法和动态存储等。每章都有相应的学时安排，强调了理论与实践的结合。 4. 评估方式：除了课堂学习，学生需要参与7次点名，缺勤按照一定比例扣分；期末考试采用闭卷形式，占总成绩的80%，其中部分题目会在课堂上出现；考试还会考虑学生的考勤情况。此外，课程还鼓励定期沟通和互动。 5. 教材与参考书：推荐使用严蔚敏等编著的《数据结构（C语言版）》作为主要教材，同时提供了其他辅助书籍，如面向对象方法的数据结构教材、习题解析等，以拓宽学生的知识面。 6. 学分和学时：课程共设64个学时，其中52小时为课堂时间，12小时为实践活动或辅导时间，学分3.5，这对于计算机科学专业的学生来说是一门重要的必修课程。 通过本课程的学习，学生将掌握基本数据结构的原理、设计和分析方法，以及如何根据实际问题选择合适的数据结构，从而提高编程技能和算法设计能力。