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“数据结构与算法分析”研究型实践教学的探索 被引量:32
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作者 李晓鸿 骆嘉伟 季洁 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2012年第1期121-125,共5页
"数据结构与算法分析"课程对培养计算机专业设计与创新型人才起着重要作用。提出了课程的研究型实践教学理念,从教学内容、组织形式、训练模式、教学手段和评价方式等方面进行改革探讨,探索课程的研究型实践教学模式。
关键词 教学改革 研究型实践教学 数据结构与算法分析
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数据结构与算法可视化调试虚拟仿真实验系统设计 被引量:10
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作者 连远锋 张鑫 +2 位作者 庄永琪 纪连恩 王智广 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2023年第5期122-129,159,共9页
针对“数据结构与算法”课程存在理论抽象程度高、实践应用案例不足等问题,设计实现了数据结构与算法可视化调试虚拟仿真实验系统——DSAVDVR。该虚拟仿真实验系统将数据结构与算法知识点映射到巡检机器人油气站场巡检工程案例中,包括4... 针对“数据结构与算法”课程存在理论抽象程度高、实践应用案例不足等问题,设计实现了数据结构与算法可视化调试虚拟仿真实验系统——DSAVDVR。该虚拟仿真实验系统将数据结构与算法知识点映射到巡检机器人油气站场巡检工程案例中,包括4个模拟交互操作子任务:基础数据结构与算法、数据结构与油气巡检任务映射、巡检路径规划与评价和巡检目标检测与识别。每个子任务逐层递进且利用可视化调试技术将数据状态变化与算法逻辑进行关联,有利于培养学生的理论学习能力、问题求解能力和探索研究能力,为国内高校面向计算机行业培养实践创新型人才提供了一种新的实践教学模式。 展开更多
关键词 可视化调试 数据结构与算法 虚拟仿真 路径规划 油气站场
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“数据结构与算法”课程国际化的实践 被引量:1
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作者 陈淑燕 童蔚苹 马永锋 《东南大学学报(哲学社会科学版)》 CSSCI 2021年第S02期155-156,共2页
以交通强国战略和国家"一带一路"倡议为背景,以交通运输专业国际化人才培养为目标,东南大学交通学院优化课程设置,推出"数据结构与算法"跨学科课程,并推进课程国际化建设。本文介绍该课程在教学团队建设、教学内容... 以交通强国战略和国家"一带一路"倡议为背景,以交通运输专业国际化人才培养为目标,东南大学交通学院优化课程设置,推出"数据结构与算法"跨学科课程,并推进课程国际化建设。本文介绍该课程在教学团队建设、教学内容优化、数字资源建设等方面的一系列课程国际化建设方案和实施途径,为后续类似课程的国际化建设提供参考。 展开更多
关键词 数据结构与算法 国际化人才 跨学科课程 课程国际化
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数据结构与算法创新实验教学实践——以跨模态检索为例 被引量:2
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作者 宗林林 于红 +3 位作者 刘馨月 徐秀娟 张晓彤 张宪超 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2023年第6期169-173,共5页
数据结构与算法创新实验是计算机专业数据结构与算法课程教学中不可缺少的实验环节,为了提高此类实验教学质量,满足大数据处理的需求,以跨模态检索任务为例,探究面向大数据的多模态检索问题。通过分析多模态数据的产生,给出了跨模态检... 数据结构与算法创新实验是计算机专业数据结构与算法课程教学中不可缺少的实验环节,为了提高此类实验教学质量,满足大数据处理的需求,以跨模态检索任务为例,探究面向大数据的多模态检索问题。通过分析多模态数据的产生,给出了跨模态检索任务的定义,结合跨模态检索大学生创新训练项目,分析了大学生在解决检索方面新问题的过程中提高创新能力的方法。总结了大学生创新实验的成效和体会,为数据结构与算法创新实验教学实践提供了更加有效的路径。 展开更多
关键词 检索 多模态数据处理 数据结构与算法
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基于智能体的可交互数据结构和算法可视化实现
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作者 庞瑞洋 陆雪松 《华东师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期32-42,共11页
数据结构与算法(Data Structure and Algorithm, DSA)作为计算机教育的核心课程,在培养学生的编程能力与算法思维方面起着关键作用.可视化在DSA教学中可以起到提高教学效率和加深学生理解的重要作用.然而,现有的DSA可视化工具大多依赖... 数据结构与算法(Data Structure and Algorithm, DSA)作为计算机教育的核心课程,在培养学生的编程能力与算法思维方面起着关键作用.可视化在DSA教学中可以起到提高教学效率和加深学生理解的重要作用.然而,现有的DSA可视化工具大多依赖人工编写可视化代码,存在覆盖范围有限、更新成本高和缺乏交互性等局限性,难以满足动态演示与个性化教学的需求.随着大型语言模型(Large Language Model, LLM)在代码生成方面的出色表现,基于LLM实现自动化的DSA可视化成为可能.为此,提出了一种基于ReAct(Reasoning and Acting)智能体的交互式可视化代码生成方法,旨在解决传统可视化工具自动化程度低、交互性不足的问题.该方法结合LLM的代码生成能力和DSV(Data Structure Visualization)平台的接口,能够将基于Python编写的DSA代码转换为可交互、可执行的动态可视化的代码,从而提升教学直观性和学习体验.为系统评估该方法的有效性,构建了包含150对DSA代码及其对应的DSV可视化代码的数据集,并对比了3种方法 (直接提示、思维链提示、ReAct智能体)在多种主流LLM上的表现.实验结果显示,所提出的基于ReAct智能体的方法在编译通过率(Compilation Rate,CR)、执行通过率(Execution Rate, ER)和可用率(Usability Rate, UR)这3项指标上均显著优于其他方法,尤其在DeepSeek-R1模型下表现最优,显著提升了生成可视化代码的准确性与可交互性,验证了结合LLM与智能体框架在DSA可视化教学中的可行性与优势,为构建高效、个性化、自动化的计算机编程教学工具提供了新路径. 展开更多
关键词 数据结构与算法可视化 大语言模型 智能体 代码生成
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