北京大学张铭数据结构MOOC完整课件

"数据结构 张铭北大mooc课件全套集合" 这是一套由北京大学教授张铭主讲的数据结构课程的课件集合，适用于新版MOOC课程。这些课件整理自网易上的相关课程，目的是将分散的内容整合在一起，便于学习者系统地学习和复习。该课程采用的教材是由张铭、王腾蛟和赵海燕共同编写的《数据结构与算法》，该书于2008年6月由高等教育出版社出版，被列为"十一五"国家级规划教材。 课程主要围绕以下几个核心知识点展开： 1. **问题求解**：编写计算机程序的目的是解决实际问题。问题求解过程中涉及问题抽象，即分析和抽象任务需求，建立问题模型；数据抽象，确定如何用适当的数据结构来表示数学模型；以及算法抽象，即在数据模型基础上设计解决问题的算法。数据结构和算法的结合是进行程序设计的关键，它们用于模拟和解决实际问题。 2. **数据结构**：数据结构是组织和存储数据的方式，以便于高效地访问和修改。在农夫过河问题中，数据结构被用来表示不同的状态，如用相邻矩阵来描述状态之间的转换关系。在这个例子中，数据结构的选择对于有效地表示问题至关重要。 3. **算法设计**：算法是解决问题的步骤集合。在农夫过河问题中，算法抽象涉及找到从初始状态到目标状态的最短路径。这个问题可以被视为图的最短路径问题，因此可能应用Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法等。 4. **算法效率度量**：算法的效率通常通过时间复杂度和空间复杂度来衡量，这对选择合适的算法至关重要。在解决实际问题时，我们需要考虑算法运行所需的时间和内存，以确保其在大规模数据面前仍然有效。 5. **问题抽象和数据模型**：在农夫过河问题中，问题被抽象为一个简单的状态模型，每个状态代表农夫、狼、羊和菜的一种组合，而数据模型则是一个表示状态转换的图。这种抽象有助于我们理解问题的本质并设计解决方案。 6. **算法理论和描述语言**：理解算法的基础理论，并能用合适的编程语言来实现这些算法是解决问题的关键技能。课程可能涵盖如何使用C++、Java或Python等编程语言来实现数据结构和算法。 7. **评估和优化**：在设计出算法后，评估其性能并进行优化是非常重要的。这可能涉及到算法的改进、数据结构的调整，或是寻找更高效的方法来解决问题。 通过张铭教授的这套课件，学生将深入理解数据结构与算法的核心概念，并能运用这些知识去解决实际问题，这对于准备北大考研的学生尤其有价值，因为数据结构是计算机科学的重要基础，也是研究生入学考试中的常见考点。