我们生活的现实世界中所有物质都可以抽象为数字、文字、声音、图像和视频,这些数据存储在计算机中，构成了信息世界，经过处理后又服务于我们社会生活的方方面面。
人们利用计算机的目的是解决实际的应用问题。数据结构与算法的研究涉及构筑计算机求解问题过程的两大基石：一是刻画实际问题中信息及其关系的数据结构，二是描述问题解决方案的算法。所以说“数据结构与算法”这门课程是计算机专业课程的核心。
作为学科的专业基础核心课程，《数据结构与算法》对应于学科中问题求解的理论、抽象和设计的方法论，在学科知识体系中具有核心的重要位置。它既是对以往课程的深入和扩展，也为深入地学习其他专业课程打下基础，课程中涉及到的基本的线性结构、树、图等数据结构和查找、排序算法，是计算机科学的基本功。B+树、散列（Hash）等高级数据结构，也是数据库、操作系统、编译原理、计算机网络等重要专业课程的基础。本课程在计算机学科中与其他课程的关系如图1所示。
掌握“数据结构”中的基本概念、合理组织数据的基本方法、高效处理数据的基本算法、常用的经典算法、通用的程序设计技术，以及面对实际问题时选择恰当数据结构并设计高效算法的能力，培养学生用计算思维分析问题的能力，提高学生上机解决较大规模实际问题的能力，为进一步的软件开发打下坚实的基础。
1.课程体系
课程突出数据组织方法与实现技术构成，慕课约30个学时，由基本概念、基本结构（线性、树、图）和基本技术（查找、排序）三大部分组成。基本概念部分重点讲述数据结构定义、内容、方法、评价以及前续基础与课程要求，明确数据结构是什么、学什么、怎么学数据结构。基本结构部分重点讲述线性结构、树、图的逻辑结构、存储结构及其加工处理基本算法。基本技术部分包括查找和排序两类经典技术，贯穿了参数传递、指针处理技术、数组应用、递归与队列等重要的程序设计技术；力求表现经典算法思路，为学习者继续展拓提供线索。M课视频每讲均附有小结，每章均有典型题例，便于总结提高。
2.课程特点
《数据结构与算法》的学习过程是进行复杂程序设计的训练过程。技能培养的重要程度不亚于知识传授。难点在于让学生理解、习惯、掌握构造思维算法方式。针对《数据结构与算法》技术性与综合性较突出的特点，实施了“指导—大运动量实践—反馈”教学法。通过作业练习、课堂练习、课程实习、课程设计实践过程，促进了学生逻辑抽象能力的培养。
3.资源特色
建设了支撑教学过程与自主学习两个面向的立体化教学资源,配备多媒体课件、讲义、书中各算法的实现代码及动画演示等资源支撑教学过程。
面向教学过程资源：与课程内容特点相适应的多媒体课件。以动画展现算法的实现过程，便于对抽象算法本质的理解。
面向自主学习扩展的教学资源：涵盖练习测试、同步训练、教学大纲、课堂视频、参考文献、ACM训练等教学资源，促进学生线上线下主动学习，入门提高。
让我们一起进入《数据结构与算法》课程的学习，共同提高计算思维能力。
通过典型数据结构和算法的学习，以及算法设计和实现的训练，养成敏锐的洞察力。并逐步掌握如何整合信息，提炼数据和数据结构，配置相应的运算和处理算法，完成信息化系统的集成。培养“站在计算机角度”思维的意识和建模能力、解模技巧，达到“传承知识、开发智力、培养能力、提高素质”的目的。
如果预修“离散数学”，对计算机处理离散结构的基本理论和方法有较为系统的理解，则对更扎实地掌握本课程内容有很大帮助，但并不是必须的。
这门课的一个重要目的是，帮助大家明白一些经典的数据结构为什么存在、以及在什么情况下可以最好地解决什么样的问题。要做到这一点，非自己动手解决问题不可。
课程过半时，我们将安排一次期中考试，是在线完成的选择、是非或填空题，不包括编程题。期中考试在两周内完成均有效。
最后，在期末后一周，我们会安排一次在线期末考试，需要在某一天内用连续的120分钟完成。
本课程获得证书的资格，由以下因素决定：
此外，若你的期末考试成绩高于期中考试或者无期中成绩，则期末占100%；若你的期末考试成绩低于期中考试，则期中考试占40%，期末考试占60%。
满足条件1并且总评成绩达到60分及以上者，可以获得本课程的合格证书。
1．《数据结构》（C语言版），严蔚敏吴伟民编著，清华大学出版社，2016年1月
2．《数据结构题集》，严蔚敏吴伟民米宁编著，清华大学出版社，2015年11月
3.《数据结构》（第2版），陈越、何钦铭、徐镜春、魏宝刚、杨枨编著，高等教育出版社，2016年6月
4.《数据结构》（C语言描述(第2版)），耿国华等，高等教育出版社，2015.7
5.《大话数据结构》，程杰，清华大学出版社，2011.6
6.课程练习网站：
Q1：本课程的选课条件是什么？
A：本课程的主要对象是大学本、专科生，但不限于大学生。只要你是计算机编程爱好者、具有基本的C语言程序设计基础，有热情，有决心，就能学好。
Q2：我没有学过C语言，但学过Java、C#或者Python等语言，是否可以选学本课程？
A：Java、C#或者Python等语言的编程思路和C/C++语言是相通的，尽管本课程是主要采用C语言描述算法，但你采用Java、C#或者Python等语言描述算法完全是可以的。
Q3：你的数据结构与算法课程为什么说采用C/C++语言来描述算法？
A：本课程的算法主要采用C语言面向过程方式来描述的。由于纯C语言中调用函数时，只有实参到形参的单向值传递，算法设计不方便简洁，而C++语言中提供了引用运算符（&）可以方便地实现实参和形参的双向传递。这里说采用C/C++语言来描述算法，实际上仅仅使用了C++语言中的引用运算符，其他都是采用纯C语言的知识。
Q4：你的数据结构与算法课程为什么不采用C++面向对象方法来描述算法？
A：采用C++面向对象方法可以更加完美地描述算法，但考虑到绝大部分在校学生学习数据结构与算法课程时，仅仅学习过C语言，还没有学习过C++面向对象程序设计，所以本课程主要采用C语言面向过程方式来描述算法。
Q5：数据结构与算法课程的上机实验采用什么编译器？
A：如果采用C/C++语言描述算法，可以采用VisualC++6.0、DevC++、BorlandC++或者VisualStudio.NET等C/C++语言编译器上机实验。由于算法中采用引用运算符（&），所以不适合采用TurboC2.0（或者更低版本）编译器，除非你将算法采用标准C语言描述，不使用引用运算符（&）。
Q6：数据结构与算法课程和算法设计与分析课程有什么不同和联系？
A：数据结构与算法课程主要学习各种数据结构，其算法设计是围绕各种数据结构展开的。而算法设计与分析课程学习更通用的算法设计方法，即算法策略，如动态规划、贪心法和分支限界法等。
Q7：数据结构与算法课程中讲解哪些数据结构？
A：数据结构课程中讲解的数据结构从逻辑结构上分为线性结构、树形结构和图三类。线性结构包括线性表、栈和队列等，树形结构包括树和二叉树等。
Q8：数据结构中的算法为什么需要用计算机语言描述出来？
A：从理论上讲，算法可以用自然语言、伪码和计算机语言来描述。但一个学习计算机的学生，应该熟练使用计算机语言（如C/C++）来描述算法。从而才能够从计算机的角度来求解问题。
Q9：如何学好数据结构与算法课程？
A：老师传授给你的是知识，而解决问题需要能力，能力是个性化的，只有通过自已的实训才能得到。对于一个对计算机编程感兴趣的学生，只有编写和调试n多的程序，才能获得程序设计的能力，继而具备初步的软件设计和开发基础。只想听几堂课而不进行大量课外研习和上机实践就想获取这种“能力”是不可能的。