精选数据结构总结与心得（模板14篇）
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精选数据结构总结与心得（模板14篇）
总结可以帮助我们回顾过去的经验，以便在未来的学习和工作中更好地应用。在总结时，可以通过列举具体案例来支持自己的观点。小编为大家整理了一些总结范文，希望对大家写总结有所启发和帮助。
数据结构总结与心得篇一
做了一个星期的程序设计终于做完了，在这次程序设计课中，真是让我获益匪浅，我突然发现写程序还挺有意思的。
由于上学期的c语言跟这学期的数据结构都算不上真正的懂，对于书上的稍微难点的知识就是是而非的，所以我只是对老师的程序理解，我也试着去改变了一些变量，自己也尽量多的去理解老师做程序的思路。当我第一天坐在那里的时候，我就不知道该做些什么，后来我只有下来自己看了一遍书来熟悉下以前学过的知识。
通过这次的程序设计，发现一个程序设计就是算法与数据结构的结合体，自己也开始对程序产生了前所未有的兴趣，以前偷工减料的学习也不可能一下子写出一个程序出来，于是我就认真看老师写的程序，发现我们看懂了一个程序其实不难，难的是对于一个程序的思想的理解，我们要掌握一个算法，不仅仅限于读懂，主要的是要理解老师的思路，学习老师的解决问题的方法。
这次试验中，我发现书本上的知识是一个基础，但是我基础都没掌握，更别说写出一个整整的'程序了。自己在写程序的时候，也发现自己的知识太少了，特别是基础知识很多都是模模糊糊的一个概念，没有落实到真正的程序，所以自己写的时候也感到万分痛苦，基本上涉及一个知识我就会去看看书，对于书本上的知识没掌握好。在饭后闲暇时间我也总结了一下，自己以前上课也认真的听了，但是还是写不出来，这主要归结于自己的练习太少了，而且也总是半懂就不管了。在改写老师的程序中也出现了很多的问题，不断的修改就是不断的学习过程，当我们全身心的投入其中时，实际上是一件很有乐趣的事情。对于以后的学习有了几点总结：第一、熟记各种数据结构类型，定义、特点、基本运算；第二、各种常用的排序算法，如冒泡排序、堆排序……，这些是必考的内容，分数不会少于20%；第三，多做习题，看题型，针对题型来有选择复习；数据结构看上去很复杂，但你静下心来把书扫上几遍，分解各个知识点，这一下来，学数据结构的思路就会很清晰了。
数据结构总结与心得篇二
完成了这次的二元多项式加减运算问题的课程设计后，我的心得体会很多,细细梳理一下，有以下几点：
因为我在解决二元多项式问题中，使用了链表的方式建立的二元多项式，所以程序的空间是动态的生成的，而且链表可以灵活地添加或删除结点，所以使得程序得到简化。但是出现的语法问题主要在于子函数和变量的定义，降序排序，关键字和函数名称的书写，以及一些库函数的规范使用，这些问题均可以根据编译器的警告提示，对应的将其解决。
我在设计程序的过程中遇到许多问题，首先在选择数据结构的时候选择了链表，但是链表的排序比较困难，特别是在多关键字的情况下，在一种关键字确定了顺序以后，在第一关键字相同的时候，按某种顺序对第二关键字进行排序。在此程序中共涉及到3个量数，即：系数，x的指数和y的指数，而关键字排是按x的指数和y的指数来看，由于要求是降幂排序且含有2个关键字，所以我先选择x的指数作为第一关键字，先按x的降序来排序，当x的指数相同时，再以y为关键字，按照y的指数大小来进行降序排列。
另外，我在加法函数的编写过程中也遇到了大量的问题，由于要同时比较多个关键字，而且设计中涉及了数组和链表的综合运用，导致反复修改了很长的时间才完成了一个加法的设计。但是，现在仍然有一个问题存在：若以0为系数的项是首项则显示含有此项，但是运算后则自动消除此项，这样是正确的。但是当其不是首项的时候，加法函数在显示的时候有0为系数的项时，0前边不显示符号，当然，这样也可以理解成当系数为0时，忽略这一项。这也是本程序中一个不完美的地方。
我在设计减法函数的时候由于考虑不够充分就直接编写程序，走了很多弯路，不得不停下来仔细研究算法，后来发现由于前边的加法函数完全适用于减法，只不过是将二元多项式b的所有项取负再用加法函数即可，可见算法的重要性不低于程序本身。
我在调试过程中，发生了许多小细节上的问题，它们提醒了自己在以后编程的时候要注意细节，即使是一个括号的遗漏或者一个字符的误写都会造成大量的错误，浪费许多时间去寻找并修改，总结的教训就是写程序的时候，一定要仔细、认真、专注。
我还有一个很深的体会就是格式和注释，由于平时不注意格式和注释这方面的要求，导致有的时候在检查和调试的时候很不方便。有的时候甚至刚刚完成一部分的编辑，结果一不注意，就忘记了这一部分程序的功能。修改的时候也有不小心误删的情况出现。如果注意格式风格，并且养成随手加注释的习惯，就能减少这些不必要的反复和波折。还有一点，就是在修改的时候，要注意修改前后的不同点在哪里，改后调试结果要在原有的基础上更加精确。
数据结构总结与心得篇三
数据结构是计算机科学与技术中的重要学科，它研究了如何组织和存储数据以便高效地访问和修改。在学习数据结构的过程中，我深刻体会到了思政教育的重要性，也认识到了数据结构对我们日常生活的影响。在这篇文章中，我将分享我在学习数据结构过程中的体会和心得。
首先，学习数据结构让我认识到团队合作的重要性。在实践中，我意识到一个高效的数据结构能够极大地提高程序的效率。然而，实现一个高效的数据结构是一项复杂的任务，需要多人的协作和努力。在团队合作的过程中，我学会了与他人沟通、互相交流和理解，并意识到了一个好的团队合作对于项目的成功是至关重要的。这使我深刻意识到，在生活和工作中，团队合作能够带来共同的成功，也让我更加明白了团结合作的力量。
其次，学习数据结构让我明白了信息的重要性。在当今信息时代，数据的重要性不言而喻。而数据结构正是为了高效的组织和存储数据而存在的。通过学习数据结构，我了解了不同的数据存储和检索方式，以及它们对于程序性能的影响。这让我明白了合理地组织和利用数据对于提高效率和解决问题的重要性。在生活中，我也开始更加注重整理和管理个人信息，以便更好地利用它们。学习数据结构不仅教会了我技术上的操作，更是教会了我在信息时代如何正确地利用信息。
进一步，学习数据结构培养了我分析和解决问题的能力。在学习数据结构的过程中，我面临了许多挑战，需要运用所学的知识来解决问题。通过分析问题、寻找合适的数据结构和算法，并编写有效的代码，我逐渐培养了解决问题的能力。这种能力不仅在编程中有用，更在解决现实生活中的问题时起到了重要的作用。我明白了问题解决的思路和方法论，并学会了在面对问题时冷静思考和迅速响应。
最后，学习数据结构加深了我对社会发展的思考。经过学习，我了解到数据结构的发展历程和应用领域，并思考了它与社会发展的关系。数据结构不仅为程序提供了高效的数据组织方式，还在互联网、人工智能等领域扮演着重要的角色。通过学习数据结构，我对科学技术的发展有了更深入的理解，也认识到了我作为一名计算机专业学生的使命和责任。我要不断学习和探索，为社会的发展尽自己的一份力量。
综上所述，学习数据结构不仅是为了技术的掌握和应用，更是为了培养思政教育中提倡的团队合作、信息利用、问题解决和社会责任感。通过学习数据结构，我明白了技术与思政的紧密联系，并在实践中体验到了这种联系的重要性。因此，在今后的学习和工作中，我将更加注重培养思政教育所倡导的实践能力和社会责任感，以更好地投身社会，为社会的发展作出贡献。
数据结构总结与心得篇四
时光荏苒，如白驹过隙般匆匆而去，眼看的一年实习生活马上就要成为美好的回忆。在这短短一年的时间里我感觉自己成长了许多，从象牙塔迈出的第一步走的特别的稳重，感谢学校给我提供了一个努力拼搏的舞台，让我学会了如何面对这个真实的社会，实现了从在校学子向职场人士的转变。
实习是继中考后又一个人生的十字路口，它意味着人生一个新时期的到来——告别学校走入社会。社会是个大的集合，不管是以前的学校还是现在的实习单位都同属这个集合。这几个月来，给我感觉学校纯一点，单位复杂一点。不过我知道不论学校还是单位其实都是社会的缩影。实习的真正目的就是让我们这些在校的学生走入社会。社会是形形色色、方方面面的，你要学会的是适应这个社会而不是让这个社会适应你。
刚刚走进社会不适应是正常的。人有的时候很奇怪：心情或者更准确地说是热情往往会因时间、环境、所经历的事而起伏。就像我对境界一词的理解：人与他所受教育、所处环境、所经历对事物的理解、判断、预知的程度就是这个人的境界。作为一名中专生，专业需求的建筑认识实训开始了，我们全专业的同学在__的各大建筑工地认识实习，对于我当初选择土木工程这样的专业，说真的我并不知道什么是土木工程。现在我对土木工程有了基本的感性认识了，我想任何事的认识都是通过感性认识上升到理性认识的，这次认识实习应该是一个锻炼的好机会!
土木工程是建造各类工程设施的学科、技术和工程的总称。它既指与与人类生活、生产活动有关的各类工程设施，如建筑公程、公路与城市道路工程、铁路工程、桥梁工程、隧道工程等，也指应用材料、设备在土地上所进行的勘测、设计、施工等工程技术活动。
我应该知道现在的.我还不够成熟，如果说人生是一片海洋，那么我应该在这片海洋里劈波斩浪，扬帆远航而不是躲在避风港里。只要经历多了，我就会成熟;我就会变强。我相信。那时的成功是领导、师傅们给我鼓励，是实习的经历给我力量，所以我感谢领导师傅还有我的好朋友们，也感谢学校给我这次实习的机会。一年的实习生活中，紧张过，努力过，醒悟过，开心过。这些从为有过的经历让我进步了，成长了。学会了一些在学校从未学过以后也学不到的东西，也有很多的感悟。
通过本次课程设计，对图的概念有了一个新的认识，在学习离散数学的时候，总觉得图是很抽象的东西，但是在学习了《数据结构与算法》这门课程之后，我慢慢地体会到了其中的奥妙，图能够在计算机中存在，首先要捕捉他有哪些具体化、数字化的信息，比如说权值、顶点个数等，这也就说明了想要把生活中的信息转化到计算机中必须用数字来完整的构成一个信息库，而图的存在，又涉及到了顶点之间的联系。图分为有向图和无向图，而无向图又是有向图在权值双向相等下的一种特例，如何能在计算机中表示一个双向权值不同的图，这就是一件很巧妙的事情，经过了思考和老师同学的帮助，我用edges[i][j]=up和edges[j][i]=up就能实现了一个双向图信息的存储。对整个程序而言，dijkstra算法始终都是核心内容，其实这个算法在实际思考中并不难，也许我们谁都知道找一个路径最短的方法，及从顶点一步一步找最近的路线并与其直接距离相比较，但是，在计算机中实现这么一个很简单的想法就需要涉及到很多专业知识，为了完成设计，在前期工作中，基本都是以学习c语言为主，所以浪费了很多时间，比如说在程序中，删除顶点和增加顶点的模块中都有和建图模块相互重复的函数，但是由于技术的原因，只能做一些很累赘的函数，可见在调用知识点，我没有掌握好。不过，有了这次课程设计的经验和教训，我能够很清楚的对自己定一个合适的水平，而且在这次课程设计中我学会了运用两个新的函数sprintf()和包涵在#include头文件中的输入函数。因为课程设计的题目是求最短路径，本来是想通过算法的实现把这个程序与交通情况相连，但是因为来不及查找各地的信息，所以，这个计划就没有实现，我相信在以后有更长时间的情况下，我会做出来的。
数据结构总结与心得篇五
数据结构作为计算机科学中的重要课程，为我们提供了许多宝贵的思维工具。而在学习过程中，我深深感受到了数据结构与思政教育的紧密联系。通过理论学习和实践探索，我意识到数据结构思政的重要性，以及它对我们人生观、价值观的影响。在此，我将就数据结构思政的几个方面进行总结和反思，以期在今后的学习和生活中能更好地应用数据结构和思政知识。
首先，数据结构的学习让我深入理解了“整体观念”的重要性。在学习数据结构的过程中，我们经常遇到需要处理大量数据的情况。这时，如果我们只关注细节而忽略整体，就会导致无法高效处理数据。同样，在思政教育中，我们也需要树立正确的整体观念。只有从整体上把握和思考问题，才能真正理解问题的本质，并找到解决问题的最佳方法。数据结构的学习使我认识到，只有将问题放在一个更广阔的背景下去思考，才能找到更好的解决方案。
其次，数据结构的学习促使我更加注重对信息的积极接受和利用。在学习数据结构的过程中，我们需要掌握各种数据结构的特点和应用场景，并能够巧妙地利用它们解决实际问题。同样，在思政教育中，我们也需要注重对各种信息的接受和利用。只有充分了解各种政治理论和社会现象，我们才能够正确地对待现实，做出正确的选择。因此，数据结构思政教育中的信息管理能力对于我们的思维能力和创造力的培养至关重要。
第三，数据结构的学习使我更加珍惜与他人的合作。在学习数据结构的过程中，我们常常需要与他人合作完成实验和项目，共同解决问题。这要求我们具备良好的沟通和团队合作能力。同样，在思政教育中，我们也要重视与他人的合作。只有与他人良好的合作，我们才能够真正领会团结的力量，并应用到我们的工作和生活中。数据结构思政也意味着我们要主动参与到集体中去，与他人建立深厚的感情，并为集体的发展和进步贡献力量。
第四，数据结构的学习培养了我解决问题的能力。在学习数据结构的过程中，我们经常遇到各种有挑战性的问题，需要我们进行分析和求解。这要求我们具备良好的逻辑思维和问题解决能力。同样，在思政教育中，我们也要注重培养解决问题的能力。只有具备这种能力，我们才能够独立思考和创新，为时代的进步和社会的稳定贡献自己的力量。数据结构思政指引我们迈向真理和进步的道路，帮助我们树立正确的人生观和价值观。
最后，数据结构的学习加深了我对人与自然、人与社会关系的认识。在学习数据结构的过程中，我们看到了数据结构与自然界、社会现象之间的内在联系和规律。这让我更加意识到在人与自然、人与社会之间存在着一种深刻的内在联系。同样，在思政教育中，我们也要注重对人与自然、人与社会关系的思考。只有真正理解并尊重这些关系，我们才能够找到生活和工作的坚实基础，为人类的发展和社会的进步贡献自己的力量。
综上所述，数据结构思政的学习对我们的个人成长和社会发展有着深远的影响。数据结构的学习使我认识到了整体观念的重要性，注重对信息的积极接受和利用，珍惜与他人的合作，培养了解决问题的能力，加深了对人与自然、人与社会关系的认识。只有将数据结构思政的理念与实际应用相结合，我们才能够真正领会其中的价值和意义，为实现自己的人生价值和社会的发展贡献自己的力量。
数据结构总结与心得篇六
数据结构是一门纯属于设计的科目，它需用把理论变为上机调试。在学习科目的第一节课起，鲁老师就为我们阐述了它的重要性。它对我们来说具有一定的难度。它是其它编程语言的一门基本学科。很多同学都说，数据结构不好学，这我深有体会。刚开始学的时候确实有很多地方我很不理解，每次上课时老师都会给我们出不同的设计题目，对于我们一个初学者来说，无疑是一个具大的挑战。
我记得有节课上遍历二叉树的内容，先序遍历、中序遍历、后序遍历。鲁老师说：这节课的内容很重要，不管你以前听懂没有，现在认真听。说实在的，以前上的内容确实没大听懂，不过听了老师的话，我听得很认真。先序遍历很简单，是三个遍历中，最简单的。而中序遍历听得有点模糊，后序遍历也半懂半懂，我心想如果老师再讲一遍，我肯定能听懂。后来老师画了一个二叉树，抽了同学到黑板上去排序，这个二叉树看似复杂，不过用先序遍历来排，并不难。于是我在下面排好了先序，先序遍历很简单，我有点得意，老师到位置上点了我上去排中序，上去之后排得一塌糊涂。后来老师又讲了一遍，我这才听懂了，鲁老师又安慰我们说，这个二叉树有点难，中序和后序都不好排，要学懂的确要花点功夫才行。我听了老师的话，认真做了笔记，回去再看了当天学的内容。第二堂课，老师还是先讲的先前的内容，画了一个简单的二叉树，让我们排序，又叫同学上去分别排出来，老师又点了我的名，叫我起来辨别排中序那两个同学的答案哪个排正确了，我毫不犹豫的答对了。因为这次的内容，先序遍历二叉树、中序遍历二叉树、后序遍历二叉树，我的确真的懂了，第一次上这个课这么有成就感。渐渐的对这门课有了兴趣。我以为永远都听不懂这个课，现在，我明白了，只要认真听，肯下功夫，这个课也没有什么难的。而数据结构学习的难易程度很大程度上决定于个人的兴趣，把一件事情当做任务去做会很痛苦，当做兴趣去做会很快乐。也希望老师能看到我的改变，在此也感谢老师的辛勤教导。老师没有放弃我，几次点我的名上去，老师一定看得到我的进步。
后来，我每节课都认真听课，老师虽然没有点名，但我还是很认真的听。双亲表示法孩子表示法和孩子兄弟表示法，这些内容我都听得很明白，差不多每节课都认真听课。有时我也会在上课空余时间看看以前的内容，所以，第一遍看课本的时候要将概念熟记于心，然后构建知识框架。数据结构包括线性结构、树形结构、图状结构或网状结构。线性结构包括线性表、栈、队列、串、数组、广义表等，栈和队列是操作受限的线性表，串的数据对象约束为字符集，数组和广义表是对线性表的扩展：表中的数据元素本身也是一个数据结构。除了线性表以外，栈是重点，因为栈和递归紧密相连，递归是程序设计中很重要的一种工具。
其中我了解到：栈(stack)是只能在某一端插入和删除的特殊线性表。它按照后进先出的原则存储数据，先进入的数据被压入栈底，最后的数据在栈顶，需要读数据的时候从栈顶开始弹出数据;队列一种特殊的线性表，它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作。进行插入的操作端称为队尾，进行删除的操作端称为队头。队列中没有元素时，称为空队列;链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表由一系列结点组成，结点可以在运行时动态生成。每个结点包括两个部分：一个是存储数据元素的数据域，另一个是存储下一个结点地址的指针域。
想着自己报考自考的专业，也会考数据结构这门，这学期就结束了，或多或少都收获了一些知识。尽管学得还不是很透彻，我相信这对自己的自考会有很大的帮助，所以，即使是结束了这科的内容，我也不会放弃去学习它。
数据结构总结与心得篇七
算法是为了问题服务的，我们在掌握了书本上的算法以后，要去找一些综合性的题目来锻炼自己，这些问题通常融合了不同的知识点，例如同时蕴含了排序，二叉树，堆栈的相关知识，只有在解决问题的过程中，灵活运用所学知识，才能真正检验我们是否牢固掌握了书本上的内容。教学建议： 其实李老师您是我大学以来第一个普通话如此标准的老师，所以我已经十分庆幸了，而且我觉得您的讲课思路严谨，只不过有的时候，您似乎刻意追求语句的严谨性，逻辑性，科学性，导致课堂上一句话往往说的很长，很绕，慢慢的都是专业名词，有时候还稍有些舌头打结，这会让我们的思绪无法连贯。比如有一次我在qq上问您希尔排序里面的gap这个点，您给我发了一段26秒的语音，然后我听了好多遍理了好多次思绪才想明白，当然了这可能和我自己的理解能力较弱有关。我希望老师上课的时候能够尽量把内容说的再通俗易懂简单粗暴一些。
数据结构总结与心得篇八
知识部分： 1.数据结构的内容：
数据的逻辑结构：分为线性结构和非线性结构
数据的存储结构: 是数据的逻辑结构在存储器里的实现；
数据的运算：插入、删除、排序、查找等； 2.数据的存储结构分为：顺序存储结构和链式存储结构。3.单链表与双链表的插入与删除这里不再赘述，百度一下吧！
5.串的基本运算有：链接、赋值、求长度、全等比较、求子串、求子串的位置及替换等。6.广义表：广义表是线性表的推广，也称列表。
广义表的特点：
广义表的元素可以使字表，且字表的元素还可以是字表；
广义表可以被其他广义表所共享；
广义表可以是递归的表，机本身的一个字表；
7.多维数组与稀疏矩阵的存储比较复杂，请用百度查找相关内容，不再赘述；
8.树：树并不重要，重要的知识点是二叉树，对树理解不透彻的同学，请用百度搜索。9.二叉树：
二叉树的重点内容包括：
二叉树的遍历：中序遍历、前序遍历、后续遍历；（重点考察）完全二叉树（定义）：在一棵二叉树中，若最多只有最下面两层的节点数可小于2，且最下面一层的节点集中于最左边的位置，则称此二叉树为完全二叉树； 树的先根次序周游对应于二叉树的前序周游（遍历），树的后根次序周游对应于二叉树的中序周游（遍历）
10.二叉树的存储结构：链式存储结构与顺序存储结构。
二叉树的链式存储：
是指二叉树的各节点随机存储在内存空间中，节点之间的关系用指针标示；
二叉树的顺序存储：
二叉树的顺序存储就是按一定的次序，用一组地址连续的存储单元存储二叉树的节点元素；
完全二叉树的顺序存储的性质：
用数组a[1….n]顺序存储完全二叉树的各节点，则当i0,且i=[(n-1)/2]时，节点a[i]的右子女是节点a[2i+1],否则节点a[i]没有右子女；同理当i0且i=[n/2],节点i的左子女节点是2i，否则没有！11.哈夫曼树： 基本定义术语：
节点的路径长度：从根节点到该节点的路径上分支的数目；
树的路径长度：树中所有的节点的路径长度之和；
哈夫曼树：在有n个叶子节点，并带有相同权值的二叉树中，必定存在一个二叉树，使其带权路径长度最短，这样的二叉树被称为“最优二叉树”或“哈夫曼树”
如下图：
12.排序算法：
常考的排序算法有：插入排序、冒泡排序、选择排序、快速排序、堆排序
快速排序：这是一种高效排序方法：
实践证明，快速排序是所有排序算法中最高效的一种。它采用了分治的思想：先保证列表的前半部分都小于后半部分，然后分别对前半部分和后半部分排序，这样整个列表就有序了。这是一种先进的思想，也是它高效的原因。因为在排序算法中，算法的高效与否与列表中数字间的比较次数有直接的关系，而“保证列表的前半部分都小于后半部分”就使得前半部分的任何一个数从此以后都不再跟后半部分的数进行比较了，大大减少了数字间不必要的比较。但查找数据得另当别论了。
堆排序:与前面的算法都不同，它是这样的：
首先新建一个空列表，作用与插入排序中的“有序列表”相同。
找到数列中最大的数字，将其加在“有序列表”的末尾，并将其从原数列中删除。
重复2号步骤，直至原数列为空。
堆排序的平均时间复杂度为nlogn,效率高（因为有堆这种数据结构以及它奇妙的特征，使得“找到数列中最大的数字”这样的操作只需要o(1)的时间复杂度，维护需要logn的时间复杂度），但是实现相对复杂（可以说是这里7种算法中比较难实现的）。
看起来似乎堆排序与插入排序有些相像，但他们其实是本质不同的算法。至少，他们的时间复杂度差了一个数量级，一个是平方级的，一个是对数级的。
算法的时间复杂度：
平均时间复杂度
插入排序 o(n2)
冒泡排序 o(n2)
选择排序 o(n2)
快速排序 o(n log n)
堆排序 o(n log n)
归并排序 o(n log n)
基数排序 o(n)
希尔排序 o(n1.25)
数据结构总结与心得篇九
作为计算机科学与技术专业的学生，在学习数据结构过程中，我深刻地认识到了数据结构的重要性。数据结构是计算机科学的基础，也是程序员必备的核心知识。在通过课堂学习和实践项目的同时，我逐渐积累了一些关于数据结构的心得体会。
首先，学习数据结构需要理论与实践相结合。理论知识是数据结构学习的基础，只有理解了各种数据结构的特点和应用场景，才能更好地使用它们。在学习过程中，我深刻体会到了课堂知识和实际应用的融合。通过书本中的案例分析和算法推导，我对数据结构的特点有了初步的认识；而通过实践项目的参与，我更深入地理解了数据结构的实际应用。这种理论与实践相结合的学习方式，使我在数据结构方面取得了较为显著的进步。
其次，坚持动手实践是学习数据结构的关键。学习数据结构不仅仅是掌握理论知识，更重要的是能够灵活运用所学的知识解决实际问题。在我的数据结构学习过程中，我通过编写各种算法程序来巩固和应用所学的知识。通过实践项目，我学会了如何根据实际情况选择合适的数据结构，并使用不同的算法来解决问题。在实践的过程中，我也经常遇到各种困难和问题，但正是通过一遍又一遍地调试和优化，我得以更好地理解数据结构的应用原理，提高了编程能力。
第三，良好的代码规范和注释是保证程序质量的关键。在编写数据结构的代码过程中，我渐渐意识到了良好的代码规范和注释对于程序质量的重要性。在实践项目中，有时需要多人合作开发，良好的代码规范可以使团队成员之间更好地协同合作。另外，良好的注释能够让自己和他人更加容易理解代码的功能和实现思路，提高了代码的可读性和可维护性。因此，在实践中，我始终将代码规范和注释作为重要的一环，力求编写出高质量的代码。
第四，不断学习和更新是数据结构学习的要求。数据结构是一个广阔而深邃的领域，新的数据结构和算法层出不穷。因此，作为一个学习者，要不断跟进和学习最新的知识，紧跟科技发展的步伐。除了自习和实践外，我还积极参与各种学术讨论和博客分享，不断与其他同学交流学习，拓宽自己的思路和知识面。通过这样的不断学习和更新，我逐渐提高了自己的数据结构水平，并且在实践中得到了进一步的锤炼。
最后，数据结构是计算机编程的基石，理解和掌握了数据结构，才能在编程的道路上越走越远。数据结构的学习并不是一蹴而就的，需要不断的练习和实践才能真正掌握。通过我的学习经历，我深刻体会到了数据结构的重要性和应用价值。数据结构是一门基础而又实用的学科，它承载着计算机科学的众多算法和思想，对于提高编程能力和解决实际问题有着重要的作用。
综上所述，数据结构学习需要理论与实践相结合，需要坚持动手实践，需要注重代码规范和注释，需要不断学习和更新。我相信通过不懈努力和实践，我将能够在数据结构这个领域取得更大的突破和进步。数据结构的学习并不是终点，而是一个跳板，让我们能够更好地应对计算机科学中的各种挑战和问题。
数据结构总结与心得篇十
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。
数据结构总结与心得篇十一
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！
数据结构总结与心得篇十二
第一段：引言（150字）
数据结构无处不在，是计算机科学与技术领域的基础。在我进行实训过程中，数据结构作为核心内容，让我深入了解了其在实际应用中的重要性。本文将从实训的过程、数据结构的选择、问题解决与应用体验以及实践总结等方面分享我的心得体会。
第二段：实训过程（250字）
实训过程中，我首先对不同种类的数据结构进行学习和了解。我通过参阅教材资料，学习了线性表、树、图等常用的数据结构，并掌握了它们之间的联系和特点。然后，我利用相关的编程语言，通过编写代码来实现这些数据结构并进行调试。我在实践过程中遇到了很多问题，例如复杂的应用场景和算法实现中出现的错误，但逐渐克服了这些困难，提高了我的编程能力。
第三段：数据结构的选择（250字）
在实训过程中，我也学到了选择适合问题场景的数据结构的重要性。例如，在处理有序数据时，使用链表或数组都可以实现，但链表在插入和删除操作上更加高效。而在需要快速查找数据的场景中，使用二叉搜索树是一个不错的选择。因此，根据问题的特点和要求，选择适合的数据结构可以极大地提高计算机程序的执行效率。
第四段：问题解决与应用体验（300字）
在实践中，我遇到了很多需要使用数据结构解决的问题。比如，在一个实际的网络拓扑结构中，需要判断两个节点之间是否存在路径，并找出最短路径。使用图的邻接矩阵或邻接表可以很好地解决这个问题。又如，在一个学生成绩管理系统中，需要对成绩进行排序和查找。使用链表、数组或树等数据结构可以方便地实现对成绩的操作。通过实际问题的解决，我深刻地体会到了数据结构在实际应用中的巨大价值。
第五段：实践总结（250字）
通过这次实训，我对数据结构有了更深入的了解，并且感受到了它在实际应用中的重要性。我学会了选择合适的数据结构来解决问题，并对编程技术有了更深入的掌握。实践中的问题和困难帮助我提高了逻辑思维和问题解决能力。实践不仅使我对数据结构的理论知识有了更深的理解，还使我能够将理论知识应用到实际问题中。这次实训为我今后的学习和工作打下了坚实的基础。
总结：实践让我对数据结构有了更深入的了解，也让我意识到了它在计算机科学与技术领域中的重要性。在今后的学习和工作中，我将继续加强对数据结构的学习与应用，不断提升自己的能力，为计算机科学与技术领域的发展做出贡献。
数据结构总结与心得篇十三
第一段：引言（大约200字）
在大学学习计算机科学的过程中，我们学习了很多理论知识，但对于如何将这些知识应用到实际项目中，很多时候却感到困惑。幸运的是，通过进行数据结构的实训课程，我有机会将课堂上学到的知识运用到实际的项目中，使自己对数据结构的理解更加深入。在这篇文章中，我将分享我在实训中的一些心得体会。
第二段：对数据结构的认识（大约200字）
在实训开始之前，我对数据结构有着一定的理论基础。我们学习了线性数据结构如数组、链表和栈，以及非线性数据结构如树和图。然而，在实际应用中，我意识到理论知识远远不够。通过实际操作，我开始真正理解数据结构是如何帮助我们组织和处理数据的。例如，当我们需要对大量数据进行排序时，使用快速排序算法能够提高效率，而当我们需要高效地查找数据时，使用二叉查找树则更加适合。数据结构在实际应用中发挥着重要的作用。
第三段：实训项目中的挑战（大约300字）
实训项目的开始并不轻松。我们被要求设计一个学生管理系统，其中包括学生信息的录入、删除和查询等功能。在这个过程中，我遇到了许多挑战。首先，我意识到设计一个高效的数据结构是很重要的。不仅会影响到系统的速度，也会影响到用户的体验。其次，我发现数据结构的选择关乎到整个项目的性能。如果选择了不合适的数据结构，可能导致系统运行缓慢，甚至无法正常工作。因此，我需要仔细考虑每个数据结构的优劣，并选择最适合项目需求的。
第四段：技术实践的收获（大约300字）
通过实训项目，我不仅加深了对数据结构的理解，也学到了很多实践技巧。首先，我了解到了时间复杂度和空间复杂度的概念，这使我能够评估不同算法和数据结构的性能。其次，我学会了使用调试工具来找出代码中的错误，并通过对代码的优化来提高系统的性能。此外，我还学会了团队协作和沟通的重要性。在项目中，我需要与其他队员合作，讨论问题并共同解决。这为我将来的职业发展奠定了良好的基础。
第五段：总结及展望（大约200字）
通过实训项目，我不仅将数据结构的知识应用到实际项目中，也获得了更多实践经验。通过这个过程，我意识到理论的学习只是第一步，真正的挑战在于将理论转化为实际项目。因此，我将继续深入学习数据结构及其应用领域，并将其结合实践，在未来的项目中做出更大的贡献。我相信，通过不断的学习和实践，我会成为一个优秀的软件工程师。
数据结构总结与心得篇十四
数据结构是计算机存储、组织数据的方式，数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
一般认为，一个数据结构是由数据元素依据某种逻辑联系组织起来的。对数据元素间逻辑关系的描述称为数据的逻辑结构;数据必须在计算机中存储，数据的存储结构是数据结构的实现形式，是其在计算机内的表示;此外讨论一个数据结构必须同时讨论在该类数据结构上执行的运算才有意义。一个逻辑数据结构可以有多种存储结构，且各种存储结构影响数据处理的效率。
在许多类型的.程序的设计中，数据结构的选择是一个基本的设计考虑因素。许多大型系统的构造经验表明，系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。许多时候，确定了数据结构后，算法就容易得到了。有些时候事情也会反过来，我们根据特定的算法来选择数据结构与之适应。不论哪种情况，选择合适的数据结构都是非常重要的。
我错了，完全的错了。通过认真的分析后，我认识到，这能简单的看成一个图，因为每个位置都只能到达它邻接的位置而不是和其他各位置都有联系。而且如果每个位置转化为图的一个节点，这样要表示每个节点的关系就需要n*n节点和n^4大小的数组来存储各个点的关系。还有这个大楼结构想转化为一个图也是不容易的。根据书上有些类似的“老鼠迷宫问题”，让我想打，不如就用n*n大小的数组直接存储大楼结构。通过类似走迷宫的方法来遍历，当遍历完所有路径后就能得到一个最小的路径。那接下来怎样遍历呢?我采用了深度优先遍历的方法，这样可以用递归的方法，简化代码。虽然理解上有一定困难，而且递归条件的控制要注意。
通过这次数据结构程序设计，不仅让我对c语言的一些知识得到了回顾，加深了对c语言的掌握。同时也让我对数据结构知识得到了一定的掌握。知道了怎么去分析一个题目，怎样选择比较好的数据结构。让我从怎么样实现一个程序功能，转变到怎么用更少的空间，更短的时间完成程序设计。空间和时间上对程序的优化是评价一个程序好坏的关键标准。
通过这次数据结构的程序设计也让我懂得了怎么样去设计一个程序。从问题分析中找出程序所要解决的关键问题和数据结构的选择;在概要设计中完成程序的大体轮廓;在详细设计中解决关键问题的算法和设计;在调试分析中完成程序最终的修补。这样一个比较好的程序就设计出来了。
