COMP9123课程将教授一些强大的思想，这些思想对于以比朴素方法更有效的方式解决算法问题至关重要。特别是，学生将学习数据集如何支持高效访问，例如，字典或映射如何允许基于键的查找，而不会随着集合大小的增加而线性减慢。本单元涵盖的数据结构包括列表、堆栈、队列、优先队列、搜索树、哈希表和图。学生还将学习经典任务的高效技巧，例如对集合进行排序。渐近符号的概念将被介绍，并用于描述各种数据访问操作和算法的成本。
1.数据结构
们将从最基础的数据结构开始，那就是线性表。线性表是最简单也是最常用的数据结构，包括了数组、链表等基本形式。学习线性表的存储方式、操作方法和应用场景，能够帮助我们更好地理解数据的组织和管理。
接下来，我们进入稍微复杂一些的非线性结构，如栈和队列。这两种数据结构虽然相对简单，但却有着广泛的应用，比如在操作系统的任务调度、网络通信等方面。通过学习它们的特性和使用场景，我们能够对程序的运行机制有更深入的理解。
然后，我们将探讨树形结构和图。这两种数据结构在解决实际问题中具有重要的意义，比如文件系统的管理、社交网络的关系表示等。在这一部分，我们将学习它们的构建方法、遍历算法和相关应用。
2.算法
当然，数据结构的学习离不开算法。在学习数据结构的同时，我们也会研究基本的算法思想，包括递归、分治、动态规划、贪心算法等。这些算法思想不仅能够帮助我们更好地理解和使用数据结构，也能够提高我们解决问题的能力。
3.更高级的内容
除了上述内容，我们还会学习一些高级的数据结构和算法，如B树、红黑树、堆、排序算法等。这些内容虽然比较复杂，但是在处理大数据量、提高数据处理效率方面有着重要的作用。
在课程的学习过程中，我们不仅仅关注理论知识的学习，更注重实践能力的培养。Highmark课程导师会辅导学生会通过编写代码，实现各种数据结构和算法，加深对它们的理解。同时，导师也会通过分析和解决实际问题，提高学生的编程能力和解决问题的能力。
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