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数据结构的论文题目篇一
1004012033 陈孝婕 10计本3 “数据结构与算法”这门课程对于计算机科学与技术系的学生来说是非常重要的课程。这门课程主要包括十个章节。
一．每章主要知识点总结和个人掌握情况
第一章主要要求学生掌握数据、数据类型、数据结构、算法及算法分析等基本概念和基础知识。另外，第一章结合课程学习要求，复习和掌握算法描述工具--c语言中的指针类型与指针变量、结构类型与结构变量、函数与参数、递归定义和递归函数、动态存储分配、文件操作、程序测试和测试集、测试数据的设计和程序调试等问题。
从这一章中我不仅学到了数据结构的基本概念和基础知识，了解到什么是数据结构，我们为什么要学习数据结构这门课程。而且复习了大一下学期所学的c语言程序课程设计中的算基本法语句。有利于数据结构与算法后面课程的学习。
第二章主要学习顺序表（包括顺序串）数据类型、数据结构、基本算法及相关应用。知识点包括顺序表的概念、数据结构定义、数据类型描述、基本算法的实现及其性能的分析等知识；还有“查找”和“排序”的概念，“查找”包括3种查找方式：简单顺序查找、二分查找、分块查找；“排序”包括直接插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、直接选择排序和归并排序（重点为二路归并排序）6种排序方式；掌握应用顺序表来进行查找和排序的各类算法以及不同的查找和排序算法间的性能差异。在此基础上，理解顺序串的相关应用。
从这一章中我学习到各种不同的查找方法和排序方式，其中二分查找作为重点查找方法我进行了重点学习，熟悉并熟练地运用二分查找并且了解到各种排序方法适合于不同的顺序表。对于顺序串的学习，我主要掌握了字符串的基本运算，包括：求串长strlen(s)、连接stract(st1,st2)、求子串substr(s,i,j)、比较串的大小strcmp(s,t)、插入insert(s1,i,s2)、删除delete(s,i,j)、子串定位index(s1,s2)、置换(replace(s1,i,j,s2)、replace(s,t,v)两种)。
第三章主要学习链表（单聊表、循环链表）的概念、数据结构、数据类型描述、基本算法以及链表相关应用。需要掌握各种链表的概念、数据结构定义、基本算法实现以及算法的性能分析等知识，掌握链表的相关应用方法，在此基础上掌握链串的相关知识。
通过这一章我学习了另一种数据结构——链表，在逻辑结构上，链表与顺序表一样，也是线性逻辑结构；单链表借助“地址”的概念，使用了链式存储结构，产生了一种新的数据结构——链表，链表的基本操作是地址运算，在此基础上构成的链表基本算法的特点也就不同，从链表算法的功能看，链表的基本运算与顺序表基本相同，但实现方法和过程与顺序表是不同的，链表可分为静态链表和动态链表两种。这一章我学习到的实际应用是链表的创建、插入和删除等基本操作。循环链表的建立和查询方法。
第四章主要知识点是在两种不同的存储结构下设计的堆栈，即顺序栈和链栈。主要内容是顺序栈和链栈的概念、数据类型、数据结构定义和基本运算算法及其性能分析。通过对本章的学习，要求掌握顺序栈及链栈的数据类型描述、数据结构、基本算法及其性能分析等知识。在此基础上，了解堆栈的相关应用，掌握应用堆栈解决实际问题的思想及方法。
通过对这一章的学习，我了解了堆栈的概念，堆栈的原理、创建方法以及使用方式。“后进先出”是其基本原则。利用堆栈可以轻松方便的解决对称问题以及括号匹配等问题。堆栈与顺序表、链表不同的是，堆栈只能对一端的数据元素进行操作，即只在栈顶进行元素的插入和删除。掌握顺序栈和链表的存储结构是学习堆栈的要素之一。堆栈是一类常用的数据结构，被广泛应用于各种程序设计中。
第五章的重点知识是在顺序存储和链接存储下的两种队列——顺序（循环）队列和链队
列的数据结构、基本运算及其性能分析以及应用。通过本章的学习，要求掌握顺序队列（重点是循环队列）及链队列的概念、数据类型描述、数据结构、基本算法及其性能分析等知识。在此基础上，了解队列的相关应用，掌握应用队列来解决实际问题的思想及方法。
通过这一章的学习，我掌握了队列的定义，概念，创建以及“对头删除”，“队尾插入”的原则。重点了解了判断循环队列空和满的判断条件。同堆栈一样，队列也是一种具有线性逻辑结构、运算受限制的数据结构。与堆栈只在一端（栈顶）进行元素的插入和删除运算不同的是，队列是在对头进行插入，而在队尾完成数据元素的删除，所以队列的算法和适用的应用问题与堆栈有很大的区别。队列作为一类常用的数据结构，被广泛应用于各种程序设计中。
第六章主要学习数组、系数矩阵和广义表的基本概念、集中特殊矩阵的存储结构及基本运算，在此基础上学习特殊矩阵的计算算法与广义表应用等相关问题。通过本章的学习，要求掌握特殊矩阵的压缩存储结构，在该存储结构下元素的定位方法，理解稀疏矩阵的计算和广义表的存储结构及其基本运算。了解矩阵与广义表的相关应用。
通过这章的学习和前几章的比较，我了解到前几章的线性结构中的数据元素都是非结构的原子类型，即每一个元素都是不可再分解的。本章讨论的数组和广义表等数据结构可以看成是在前几章线性结构基础上的一个扩展：组成该数据结构的数据元素本身也是一个数据结构。矩阵计算应该数值计算方面的问题，由于矩阵和数组的关系以及特殊矩阵存储结构的复杂性，进而使得特殊矩阵的存储结构和算法也表现出其特殊性，所以数据机构课程应该解决其计算问题。
第七章的学习重点是二叉树的概念、数据类型、数据结构定义和各种基本算法，在此基础上介绍二叉树的一些应用问题。通过本章的学习，我掌握了二叉树概念及其性质、二叉树的逻辑结构和存储结构等知识，掌握二叉树的建立、遍历、线索化等基本概念和算法及性能分析，能熟练应用二叉树这章结构来解决一些实际问题，如哈夫曼树及哈夫曼编码、查找与排序（二叉树排序）等问题。了解堆栈排序及其算法等知识。二叉树是非线性数据结构，是树形结构的一种特殊形式。在现实生活有许多数据关系可抽象为树或二叉树的形式。本章中的二叉树的概念及其性质、二叉排序树、存储结构、遍线索（化）、基本算法为重点内容，二叉排序树的应用为难点内容。
第八章的学习重点是树和森林的数据结构、基本算法及其性能分析，树和森林与二叉树间的转化算法等，在此基础上介绍树的应用——b-树。通过本章的学习，我掌握了树和森林的概念和性质、数据结构、树的基本算法及性能分析、树与二叉树间的转换及其算法，并能应用b-树来实现数据元素的动态查找。舒适一种非线性结构，它在二叉树的基础上做了更为一般化的扩展，而森林是树的集合。在树结构中，每一个元素最多只有一个前驱，但可能有多个后继。现实生活中的家族关系、单位的组成结构等，均可抽象为树的形式。
第九章学习重点是散列结构的相关知识，学习常用的散列函数和冲突处理方法，散列表的常用算法及其性能分析，通过本章的学习，我掌握了散列结构和散列函数的相关概念，掌握散列结构的存储（散列表）的相关概念，要求掌握散列冲突处理方法（散列法）的相关知识，并能灵活运用散列法解决应用问题。
散列结构是使用散列函数建立数据结点关键字与存储地址之间的对应关系并提供多种当数据节点存储地址发生“冲突”时的处理方法而建立的一种数据结构。散列结构的查找等运算效率是很高的，本章中的散列函数、散列结构、散列表、散列法的基本概念和基本算法是重点，线性探测散列算法、链地址法散列算法和散列法的应用是难点。
第十章的学习重点是图的定义及性质，图的四种存储结构，图的两种遍历算法以及图的典型应用，包括最小生成树、最短路径、拓扑排序和关键路径等。通过本章学习，我掌握了图的概念和基本性质，图的存储结构（邻接矩阵和邻接表）及其基本算法、图的遍历及算法、图的最小生成树普利姆算法或者克鲁斯卡尔算法、图的最短路径迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法、有向无环图拓扑排序算法。了解了图的逆邻接表、十字链表、邻接多重表存储结构及其基本算法、关键路径求解算法，并能灵活运用图的不同的数据结构和遍历算法解决复杂的应用问题。
二．课程学习体会
在学习开始的时候，老师就明确提出它不是一种计算机语言，不会介绍c语言的变成语言，而是通过学习可以设计出良好的算法，高效地组织数据。一个程序无论采用何种语言，其基本算法思想不会改变。联系到在大一和大二上学期学习的c和c++语言，我深刻认识到了这一点。“软件开发好比写作文，计算机语言提供了许多华丽的辞藻，而数据结构则考虑如何将这些辞藻组织成一篇优秀的文章来。”在学习这门课中，要熟悉对算法思想的一些描述手段，包括文字描述、图形描述和计算机语言描述等。因此，计算机语言基础是必须的，因为它提供了一种重要的算法思想描述手段——机器可识别的描述。
这门课结束之后，我总结了学习中遇到的一些问题，最为突出的，书本上的知识与老师的讲解都比较容易理解，但是当自己采用刚学的知识点编写程序时却感到十分棘手，有时表现在想不到适合题意的算法，有时表现在算法想出来后，只能将书本上原有的程序段誊写到自己的程序中再加以必要的连接以完成程序的编写。针对这一情况，我会严格要求自己，熟练掌握算法思想，尽量独立完成程序的编写与修改工作，只有这样，才能够提高运用知识，解决问题的能力。
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，同时有助于学生上课积极思考，不会开小差。
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。
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！
-->数据结构的论文题目篇二
11计本一班 许雪松 1104013018
数据结构与算法是计算机程序设计的重要理论技术基础，它不仅是计算机科学的核心课程，而且也已经成为其他理工专业的热门选修课。总的来说感触还是比较深的，刚开始上的时候还蛮简单的，越到后面感觉越难，算法也更复杂了，有时候甚至听不懂，老师上课时讲的也蛮快的，所以只能靠课下下功夫了。下面是我对本学期学习这门课的总结。
一、数据结构与算法知识点
第一章的数据结构和算法的引入，介绍了数据和数据类型、数据结构、算法描述工具、算法和算法评价四个方面的知识。
第二章具体地介绍了顺序表的概念、基本运算及其应用。基本运算有：初始化表、求表长、排序、元素的查找、插入及删除等。元素查找方法有：简单顺序查找、二分查找和分块查找。排序方法有：直接插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、直接选择排序及归并排序等。最后介绍了顺序串的概念，重点在于串的模式匹配。
第三章主要介绍的是线性逻辑结构的数据在链接存储方法下数据结构链表的相关知识。主要是单链表、循环链表的数据类型结构、数据结构、基本运算及其实现以及链表的相关应用问题，在此基础上介绍了链串的相关知识。在应用方面有多项式的相加问题、归并问题、箱子排序问题和链表在字符处理方面的应用问题等。本章未完全掌握的是循环链表的算法问题和c的描述。
第四章介绍在两种不同的存储结构下设计的堆栈，即顺序栈和链栈的相关知识，了解堆栈的相关应用，掌握应用堆栈来解决实际问题的思想及方法。本章主要内容是顺序栈和链栈的概念、数据类型、数据结构定义和基本运算算法及其性能分析。本章堆栈算法思想较为简单，所以能较好掌握。
第五章主要介绍顺序存储和链接存储方法下的两种队列、顺序（循环）队列和链队列的数据结构、基本运算及其性能分析以及应用。顺序队列(重点是循环队列）和链队列的概念、数据类型描述、数据结构和基本运算算法及其性能分析等。本章同堆栈有点类似，算法思想较为简单，所以能较好掌握；但难点重在循环队列队空、队满的判断条件问题。
第六章“特殊矩阵、广义表及其应用”将学习数组、稀疏矩阵和广义表的基本概念，几种特殊矩阵的存储结构及其基本运算，在此基础上学习特殊矩阵的计算算法与广义表应用等相关问题。本章的重点是相关数据结构的存储结构及其基本运算算法。掌握了特殊矩阵的压缩存储结构，在该存储结构下元素的定位方法，理解了稀疏矩阵的计算和广义表的存储结构。
第七章二叉树及其应用。分为二叉树的基本概念、二叉树存储结构、二叉树的遍历算法、线索二叉树、二叉树的应用（哈夫曼树、二叉排序树、堆和堆排序、基本算法）。基本算法包括二叉树的建立、遍历、线索化等算法。在此基础上，介绍二叉树的一些应用问题，包括哈夫曼编码问题、（平衡）二叉排序树问题和堆排序问题等。
第八章说的是树和森林，首先我们要知道树与二叉树是不同的概念。课本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。
第九章“散列结构及其应用”是逻辑结构“集合型”的数据元素在散列存储方法下的数据结构及其应用知识内容。主要介绍散列函数的概念、散列结构的概念、散列存储结构的概念---散列表、散列函数和散列表中解决冲突的处理方法---开放定址法、链地址法以及散列表的基本算法及其性能分析。本章概念较为多，所以掌握不太好。
第十章图及其应用。分为图的概念、图的存储结构及其基本算法、图的遍历及算法、有向图的连通性和最小生成树、图的最小生成树、非连通图的生成森林算法、最短路径、有向无环图及其应用。
二、对各知识点的掌握情况
我对各知识点的掌握情况总结如下：
对于第一章对数据结构的概念理解颇深，大概是每次都要谈论到吧。对算法的时间性能，空间性能基本了解。这些在后面的章节都会有运用。第二章本章重点和难点在查找和排序问题的算法思想上，6种排序方法的性能比较。本章未掌握的为希尔排序、快速排序、归并排序的时间复杂度分析。第三章，对链表掌握还好，对其数据结构进行了分析，有循环链表，掌握的不是很好，对其中一些用法不熟练。第四章堆栈，本章堆栈算法思想较为简单，所以能较好掌握，但表达式计算问题未掌握好的。第五章的循环队列队空、队满的判断条件问题掌握的不是很好。第六章的重点是相关数据结构的存储结构及其基本运算算法。掌握了特殊矩阵的压缩存储结构，在该存储结构下元素的定位方法，理解了稀疏矩阵的计算和广义表的存储结构。第七章对二叉树掌握较好，其概念，存储，遍历有很好的掌握。就是对二叉排序树有点生疏，它的生成算法不是很会。第八章树树与二叉树之间的转换，森林与二叉树的转换算法思想基本掌握。第九章散列的一些知识，没有深入学习，大概了解了散列存储结构散列表，散列函数，冲突的处理方法。第十章了解了图的逆邻接表的存储结构，关键路径求解算法未能掌握好，不能灵活运用图的不同数据结构和遍历算法解决复杂的应用问题。
三、学习体会
刚刚接触这门课时，看到课本中全是算法，当时就晕了，因为我的c语言学的不好，我担心会影响这门课的学习，后来上课时老师说学习这门课的基础是c语言，所以我当时就决定一定要好好补补，争取不被拖后腿，在学习这门课的期间，也遇到了不少问。但是通过学习数据结构与算法，让我对程序有了新的认识，也有了更深的理解。同时，也让我认识到，不管学习什么，概念是基础，所有的知识框架都是建立在基础概念之上的，所以，第一遍看课本要将概念熟记于心，然后构建知识框架。并且，对算法的学习是学习数据结构的关键。在第二遍看课本的过程中，要注重对算法的掌握。对于一个算法，读一遍可能能读懂，但不可能完全领会其中的思想。掌握一个算法，并不是说将算法背过，而是掌握算法的思想。我们需要的是耐心。每看一遍就会有这一遍的收获。读懂算法之后，自己再默写算法，写到不会的地方，看看课本想想自己为什么没有想到。对算法的应用上，学习算法的目的是利用算法解决实际问题。会写课本上已有的算法之后，可以借其思想进行扩展，逐步提高编程能力。
四、对课程教学的建议
1、课程课时较紧，课堂上的练习时间较少，讲解的东西越多，头脑有时就很混乱。
2、感觉上课时的气氛不是很好，虽然大部分人都在听，可是效果不是很好。所以希望老师能在授课中间能穿插一些活跃课堂氛围的话题，可以是大家都非常关心的一些内容，这样既让大家能在思考之余有一个放松，也能够提高学生的学习积极性和学习效率。
3、学习的积极性很重要，有时候我们花了很长时间去写实验报告，也很认真的去理解去掌握，可是最后实验报告可能就只得了一个c，抄的人反而得a，这样的话很容易打击学生的积极性，在后面的实验报告中没动力再去认真写。所以希望老师能在这方面有所调整。
4、虽然讲课的时间很紧，但是还是希望老师能在讲述知识点的时候能运用实际的调试程序来给我们讲解，这样的话能让我们对这些内容有更深刻的印象和理解。
数据结构的论文题目篇三
数据挖掘又名数据探勘、信息挖掘。它是数据库知识筛选中非常重要的一步。数据挖掘其实指的就是在大量的数据中通过算法找到有用信息的行为。一般情况下,数据挖掘都会和计算机科学紧密联系在一起,通过统计集合、在线剖析、检索筛选、机器学习、参数识别等多种方法来实现最初的目标。统计算法和机器学习算法是数据挖掘算法里面应用得比较广泛的两类。统计算法依赖于概率分析,然后进行相关性判断,由此来执行运算。
而机器学习算法主要依靠人工智能科技,通过大量的样本收集、学习和训练,可以自动匹配运算所需的相关参数及模式。它综合了数学、物理学、自动化和计算机科学等多种学习理论,虽然能够应用的领域和目标各不相同,但是这些算法都可以被独立使用运算,当然也可以相互帮助,综合应用,可以说是一种可以“因时而变”、“因事而变”的算法。在机器学习算法的领域,人工神经网络是比较重要和常见的一种。因为它的优秀的数据处理和演练、学习的能力较强。
而且对于问题数据还可以进行精准的识别与处理分析,所以应用的频次更多。人工神经网络依赖于多种多样的建模模型来进行工作,由此来满足不同的数据需求。综合来看,人工神经网络的建模,它的精准度比较高,综合表述能力优秀,而且在应用的过程中,不需要依赖专家的辅助力量,虽然仍有缺陷,比如在训练数据的时候耗时较多,知识的理解能力还没有达到智能化的标准,但是,相对于其他方式而言,人工神经网络的优势依旧是比较突出的。
2以机器学习算法为基础的gsm网络定位
2.1定位问题的建模
建模的过程主要是以支持向量机定位方式作为基础,把定位的位置栅格化,面积较小的栅格位置就是独立的一种类别,在定位的位置内,我们收集数目庞大的终端测量数据,然后利用计算机对测量报告进行分析处理,测量栅格的距离度量和精准度,然后对移动终端栅格进行预估判断,最终利用机器学习进行分析求解。
2.2采集数据和预处理
本次研究,我们采用的模型对象是我国某一个周边长达10千米的二线城市。在该城市区域内,我们测量了四个不同时间段内的数据,为了保证机器学习算法定位的精准性和有效性,我们把其中的三批数据作为训练数据,最后一组数据作为定位数据,然后把定位数据周边十米内的前三组训练数据的相关信息进行清除。一旦确定某一待定位数据,就要在不同的时间内进行测量,按照测量出的数据信息的经纬度和平均值,再进行换算,最终,得到真实的数据量,提升定位的速度以及有效程度。
2.3以基站的经纬度为基础的初步定位
用机器学习算法来进行移动终端定位,其复杂性也是比较大的,一旦区域面积增加,那么模型和分类也相应增加,而且更加复杂,所以,利用机器学习算法来进行移动终端定位的过程,会随着定位区域面积的增大,而耗费更多的时间。利用基站的经纬度作为基础来进行早期的定位,则需要以下几个步骤:要将边长为十千米的正方形分割成一千米的小栅格,如果想要定位数据集内的相关信息,就要选择对边长是一千米的小栅格进行计算,而如果是想要获得边长一千米的大栅格,就要对边长是一千米的栅格精心计算。
2.4以向量机为基础的二次定位
在完成初步定位工作后,要确定一个边长为两千米的正方形,由于第一级支持向量机定位的区域是四百米,定位输出的是以一百米栅格作为中心点的经纬度数据信息,相对于一级向量机的定位而言,二级向量机在定位计算的时候难度是较低的`,更加简便。后期的预算主要依赖决策函数计算和样本向量机计算。随着栅格的变小,定位的精准度将越来越高,而由于增加分类的问题数量是上升的,所以,定位的复杂度也是相对增加的。
2.5以k-近邻法为基础的三次定位
第一步要做的就是选定需要定位的区域面积,在二次输出之后,确定其经纬度,然后依赖经纬度来确定边长面积,这些都是进行区域定位的基础性工作,紧接着就是定位模型的训练。以k-近邻法为基础的三次定位需要的是综合训练信息数据,对于这些信息数据,要以大小为选择依据进行筛选和合并,这样就能够减少计算的重复性。当然了,选择的区域面积越大,其定位的速度和精准性也就越低。
3结语
近年来,随着我国科学技术的不断发展和进步,数据挖掘技术愈加重要。根据上面的研究,我们证明了,在数据挖掘的过程中,应用机器学习算法具有举足轻重的作用。作为一门多领域互相交叉的知识学科,它能够帮助我们提升定位的精准度以及定位速度,可以被广泛的应用于各行各业。所以,对于机器学习算法,相关人员要加以重视,不断的进行改良以及改善,切实的发挥其有利的方面,将其广泛应用于智能定位的各个领域,帮助我们解决关于户外移动终端的定位的问题。
参考文献
[2]李运.机器学习算法在数据挖掘中的应用[d].北京邮电大学,.
数据挖掘论文五：题目：软件工程数据挖掘研究进展
摘要：数据挖掘是指在大数据中开发出有价值信息数据的过程。计算机技术的不断进步,通过人工的方式进行软件的开发与维护难度较大。而数据挖掘能够有效的提升软件开发的效率,并能够在大量的数据中获得有效的数据。文章主要探究软件工程中数据挖掘技术的任务和存在的问题,并重点论述软件开发过程中出现的问题和相关的解决措施。
关键词：软件工程;数据挖掘;解决措施;
在软件开发过程中,为了能够获得更加准确的数据资源,软件的研发人员就需要搜集和整理数据。但是在大数据时代,人工获取数据信息的难度极大。当前,软件工程中运用最多的就是数据挖掘技术。软件挖掘技术是传统数据挖掘技术在软件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征,体现在以下三个方面:
(1)在软件工程中,对有效数据的挖掘和处理;
(2)挖掘数据算法的选择问题;
(3)软件的开发者该如何选择数据。
1在软件工程中数据挖掘的主要任务
在数据挖掘技术中,软件工程数据挖掘是其中之一,其挖掘的过程与传统数据的挖掘无异。通常包括三个阶段:第一阶段,数据的预处理;第二阶段,数据的挖掘;第三阶段,对结果的评估。第一阶段的主要任务有对数据的分类、对异常数据的检测以及整理和提取复杂信息等。虽然软件工程的数据挖掘和传统的数据挖掘存在相似性,但是也存在一定的差异,其主要体现在以下三个方面:
1.1软件工程的数据更加复杂
软件工程数据主要包括两种,一种是软件报告,另外一种是软件的版本信息。当然还包括一些软件代码和注释在内的非结构化数据信息。这两种软件工程数据的算法是不同的,但是两者之间又有一定的联系,这也是软件工程数据挖掘复杂性的重要原因。
1.2数据分析结果的表现更加特殊
传统的数据挖掘结果可以通过很多种结果展示出来,最常见的有报表和文字的方式。但是对于软件工程的数据挖掘来讲,它最主要的职能是给软件的研发人员提供更加精准的案例,软件漏洞的实际定位以及设计构造方面的信息,同时也包括数据挖掘的统计结果。所以这就要求软件工程的数据挖掘需要更加先进的结果提交方式和途径。
1.3对数据挖掘结果难以达成一致的评价
我国传统的数据挖掘已经初步形成统一的评价标准,而且评价体系相对成熟。但是软件工程的数据挖掘过程中,研发人员需要更多复杂而又具体的数据信息,所以数据的表示方法也相对多样化,数据之间难以进行对比,所以也就难以达成一致的评价标准和结果。不难看出,软件工程数据挖掘的关键在于对挖掘数据的预处理和对数据结果的表示方法。
2软件工程研发阶段出现的问题和解决措施
软件在研发阶段主要的任务是对软件运行程序的编写。以下是软件在编码和结果的提交过程中出现的问题和相应的解决措施。
2.1对软件代码的编写过程
该过程需要软件的研发人员能够对自己需要编写的代码结构与功能有充分的了解和认识。并能够依据自身掌握的信息,在数据库中搜集到可以使用的数据信息。通常情况下,编程需要的数据信息可以分为三个方面:
(1)软件的研发人员能够在已经存在的代码中搜集可以重新使用的代码;
(2)软件的研发人员可以搜寻可以重用的静态规则,比如继承关系等。
(3)软件的开发人员搜寻可以重用的动态规则。
包括软件的接口调用顺序等。在寻找以上信息的过程中,通常是利用软件的帮助文档、寻求外界帮助和搜集代码的方式实现,但是以上方式在搜集信息过程中往往会遇到较多的问题,比如:帮助文档的准确性较低,同时不够完整,可利用的重用信息不多等。
2.2对软件代码的重用
在对软件代码重用过程中,最关键的问题是软件的研发人员必须掌握需要的类或方法,并能够通过与之有联系的代码实现代码的重用。但是这种方式哦足迹信息将会耗费工作人员大量的精力。而通过关键词在代码库中搜集可重用的软件代码,同时按照代码的相关度对搜集到的代码进行排序,该过程使用的原理就是可重用的代码必然模式基本类似,最终所展现出来的搜索结果是以上下文结构的方式展现的。比如:类与类之间的联系。其实现的具体流程如下:
(1)软件的开发人员创建同时具备例程和上下文架构的代码库;
(2)软件的研发人员能够向代码库提供类的相关信息,然后对反馈的结果进行评估,创建新型的代码库。
(3)未来的研发人员在搜集过程中能够按照评估结果的高低排序,便于查询,极大地缩减工作人员的任务量,提升其工作效率。
2.3对动态规则的重用
软件工程领域内对动态规则重用的研究已经相对成熟,通过在编译器内安装特定插件的方式检验代码是否为动态规则最适用的,并能够将不适合的规则反馈给软件的研发人员。其操作流程为:
(1)软件的研发人员能够规定动态规则的顺序,主要表现在:使用某一函数是不能够调用其他的函数。
(2)实现对相关数据的保存,可以通过队列等简单的数据结构完成。在利用编译拓展中检测其中的顺序。
(3)能够将错误的信息反馈给软件的研发人员。
3结束语
在软件工程的数据挖掘过程中,数据挖掘的概念才逐步被定义,但是所需要挖掘的数据是已经存在的。数据挖掘技术在软件工程中的运用能够降低研发人员的工作量,同时软件工程与数据挖掘的结合是计算机技术必然的发展方向。从数据挖掘的过程来讲,在其整个实施过程和周期中都包括软件工程。而对数据挖掘的技术手段来讲,它在软件工程中的运用更加普遍。在对数据挖掘技术的研究过程中可以发现,该技术虽然已经获得一定的效果,但是还有更多未被挖掘的空间,还需要进一步的研究和发现。
参考文献
[1]王艺蓉.试析面向软件工程数据挖掘的开发测试技术[j].电子技术与软件工程,(18):64.
[2]吴彦博.软件工程中数据挖掘技术的运用探索[j].数字通信世界,2017(09):187.
[4]刘桂林.分析软件工程中数据挖掘技术的应用方式[j].中国新通信,2017,19(13):119.
数据结构的论文题目篇四
一、培养大数据高端人才
大数据管理与大数据应用都离不开大数据技术，但更离不开大数据人才。没有人才，再先进的设备只能是“豪华摆设”;没有人才，再先进的技术也只能是“纸上谈兵”。因此，推进大数据管理，除了需要培养一大批优秀的it人才外，还迫切需要培养一大批大数据人才———数据管理师、数据分析师，造就一批数据科学家等高端人才。因为只有他们才能驾轻就熟处理海量的信息，并从中挖掘出“数据财富”。此外，面对全体员工传播大数据知识，普及大数据技术，培训大数据技能，奠定推进大数据管理的群众基础和技术基础，同样也是一项长期而艰巨的任务。
二、构筑大数据管理“一站式”工程，建设“大数据管理智库”新平台
1．加强内、外部数据的“一站式”管理。对企业来说，数据无处不在，无时不有，究其来源，无非企业内部和外部两个渠道。内部数据的活水源头是各单位、各部门、各专业的统计报表提供的数据;外部数据一方面是国家管理部门、行业管理部门、权威机构等发布的统计数据，另一方面是来自互联网、移动互联网、各种传感器等信息感知和采集终端采集的数据。这些数据，日积月累，最终“百川归海”，汇成大数据的.海洋。大数据时代，企业通过建立“大数据管理智库”，打破渠道的边界，把不同来源的数据整合在一起，实施一站式管理，让数据时时刻刻为企业提供服务。
2．注重数据挖掘环节的“一站式”管理。企业数据挖掘过程也是数据发现和梳理的过程，其有4个重要环节:采集、存储、分析、预测。企业建立了“大数据管理智库”，对这4个环节实施一站式管理，可以大大“提纯”数据价值。首先是尽可能采集异源甚至是异构的数据，去伪存真，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是要用到冗余配置、分布化和云计算技术，分类、过滤和去重，减少存储量，同时加入便于检索的标签。第三是将高维数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，导出可理解的内容。第四是将数据分析后预测出的结论应用到企业中去。
3．突出价值链上数据的“一站式”管理。企业价值链可以分为基本增值活动和辅助性增值活动两大部分。基本增值活动，即一般意义上的“生产经营环节”，如材料供应、成品开发、生产运行、成品储运、市场营销和售后服务。这些活动都与商品实体的加工流转直接相关;辅助性增值活动，包括组织建设、人事管理、技术开发和采购管理。价值链的每一个环节都有相伴而生的数据。过去这些数据处在分散状态。大数据时代，企业通过“大数据管理智库”平台，对这些数据实施一站式管理，有利于每一个环节的价值再创造和价值链的增值。
三、构筑大数据管理“一体化”工程，打造“大数据管理融合”新生态
1．大数据与云计算技术融合。大数据作为非结构化和电子化的海量数据，数量之大、类型之多、变化之快，前所未有。以云计算为代表的计算技术的不断进步，为我们提供了强大的计算能力，从而构建起了一个与物质世界相平行的数字世界。国有企业推进大数据管理，就必须建立和完善自己的云计算系统，否则，就是“巧妇难为无米之炊”。
2．大数据与市场调研的融合。大数据时代，没有数据是不能的，但数据也不是万能的。比如:数据不懂社交、不知道背景;数据不能反映客户的心理;数据分析擅长的是“量”而非“质”等。因此，国有企业在推进大数据管理时，如果将传统的市场调研智慧与大数据的巨大威力相结合，可能会在定性分析和定量分析方面产生巨大的优势。尤其在背景分析、心理分析方面，可以弥补大数据的短板。大数据时代，没有调查研究、没有大数据，就没有发言权，就没有决策权。
3．大数据与信息化建设融合。大数据发轫于信息化建设，伴随着信息化建设的进程同步成长，但同时又遵循自身发展的规律，自成一体。改革开放以来，国有企业在信息化建设方面迈出了坚实的步伐，这为推进大数据管理奠定了扎实的基础和一个高的起点。大数据时代，可以真正实现大数据管理与信息化“一体化建设”，相互促进，共同发展。
4．大数据与电子商务的融合。大数据与电子商务是“前店后厂”的关系。电子商务在前台直接面对客户，大数据则在后台充当“幕后英雄”，默默无闻为前台提供强大支撑和优质服务。电子商务作为一个新的商业模式从真正的兴起、发展，也仅仅只有短短十多年的时间。实践证明，电子商务相较传统的钢铁贸易交易，能够极大节约时间、人力、资金和渠道成本，能够更快速、更深入、更广泛的开发消费市场，同时，也能够密切联系供应商、采购商、服务商等产业链上的各个环节，不断拓展企业的发展空间。当前，由于制约钢铁企业电子商务发展的因素还很多，因此，钢铁企业电子商务发展非常缓慢，这显然落后于时代前进的步伐。相信在大数据时代，电子商务将焕发出勃勃生机，成为钢铁企业独领风骚的新的商业模式。
数据结构的论文题目篇五
数据结构与算法（data structures）
计算机技术已成为现代化发展的重要支柱和标志，并逐步渗透到人类生活的各个领域。随着计算机硬件的发展，对计算机软件的发展也提出了越来越高的要求。由于软件的核心是算法，而算法实际上是对加工数据过程的描述，所以研究数据结构对提高编程能力和设计高性能的算法是至关重要的。
非数值计算问题的数学模型不再是传统的数学方程问题，而是诸如表、树、图之类的数据结构。因此，简单地说，数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题的学科，主要研究数据的逻辑结构、存储结构和算法。
一、教学目的与要求---了解数据的逻辑结构和物理结构；
教学要求在每章教学内容给出，大体上为三个层次：了解、掌握和熟练掌握。他们的含义大致为：了解是正确理解概念，掌握是学会所学知识，熟练掌握就是运用所学知识解决实际问题。
教学目的为：了解算法对于程序设计的重要性 ； 学习掌握基本数据结构的描述与实现方法，熟练掌握典型数据结构及其应用算法的设计。了解算法分析方法。
二、教学重点与难点--数据结构中基本概念和术语，算法描述和分析方法。
1、链表插入、删除运算的算法。算法时间复杂度
2、后缀表达式的算法，数制的换算
利用本章的基本知识设计相关的应用问题
3、循环队列的特点及判断溢出的条件
利用队列的特点设计相关的应用问题
4、串的模式匹配运算算法
5、二叉树遍历算法的设计
利用二叉树遍历算法，解决简单应用问题 哈夫曼树的算法
6、图的遍历
最小生成树
最短路径
7、二叉排序树查找
平衡树二叉树
8、堆排序
快速排序 归并排序
四、教学内容、目标与学时分配
教学内容 教学目标 课时分配
1、绪论
数据结构的内容
逻辑结构与存储结构
算法和算法分析
2、线性表
线性表的定义与运算
线性表的顺序存储
线性表的链式存储
3、栈
栈的定义与运算
栈存储和实现
栈的应用举例
4、队列
队列的定义与基本运算
队列的存储与实现
队列的应用举例
5、串
串的定义与基本运算
串的表示与实现
串的基本运算
6、树和二叉树
树的定义和术语
二叉树树的基本概念和术语 遍历二叉数和线索二叉树
二叉树的转换
二叉树的应用
哈夫曼树及其应用
7、图
图的定义和术语
图的存储结构
图的遍历算法
图的连通性
8、查找
查找的基本概念与静态查找 动态查找
哈希表
了解
了解
掌握
熟练掌握顺序表存储地址的计算
掌握单链表的结构特点和基本运算
掌握双链表的结构特点和基本运算
掌握栈的定义与运算
掌握栈的存储与实现
熟练掌握栈的各种实际应用
掌握队列的定义与基本运算
熟练掌握队列的存储与实现
掌握循环队列的特征和基本运算
了解串的逻辑结构
掌握串的存储结构
熟练掌握串的基本运算
了解
了解二叉树
熟练掌握二叉树定义和存储结构
了解二叉树的遍历算法
掌握
掌握哈夫曼的建立及编码
了解
了解
熟练掌握
熟练掌握
了解
熟练掌握
了解哈希表与哈希方法
4学时
1学时
1学时
2学时
8学时
2学时
2学时
4学时
8学时
2学时
2学时
4学时
6学时
2学时
2学时
2学时
6学时
2学时
2学时
2学时
12学时
2学时
2学时
2学时
2学时
2学时
2学时
8学时
2学时
2学时
2学时
2学时
8学时
4学时
2学时
2学时
9、排序
12学时 插入排序
熟练掌握基本思想
3学时 快速排序
了解各种内部排序方法和特点
3学时 选择排序
掌握
2学时 各种排序方法比较
掌握
2学时
实验内容 实验目标 课时分配 算法编程实验：
1、用指针方式编写程序 复习c（c++）语言指针、结构体等的用法
2、对单链表进行遍历
链表的描述与操作实现
3、栈及其操作
描述方法及操作
4、编写串子系统1 串的特点及顺序定长存储、操作、查找
5、编写串子系统 2 串的特点及顺序定长存储、操作、查找
6、编写树子系统1 二叉树的特点及存储方式、创建、显示、遍历等
7、编写树子系统2 二叉树的特点及存储方式、创建、显示、遍历等
8、图子系统
图的邻接矩阵的存储、遍历、广度/深度优先搜索
9、查找子系统
理解查找基本算法、平均查找长度、静态、动态查找等
五、考试范围与题型
1、考试范围与分数比例
1)绪论
12% 2)线性表
17% 3)栈
7% 4)队列
6% 5)串
4% 6)树和二叉树
14% 7)图
15% 8)查找
4% 9)排序
21%
2、考试题型与分数比例
1)名词解释
18% 2)判断对错
16% 3)填空
16% 4)单项选择
18% 5)应用
32%
六、教材与参考资料
1、教材： 实用数据结构基础（谭浩强）中国铁道出版社
2、参考资料： 数据结构（严蔚敏）清华大学出版社
数据结构实用教程（徐孝凯）清华大学出版社
（撰写人：
，审核人： 2学时 2学时 2学时 2学时 2学时 2学时 2学时 2学时 2学时）