在当下社会，接触并使用报告的人越来越多，不同的报告内容同样也是不同的。那么，报告到底怎么写才合适呢？下面我给大家整理了一些优秀的报告范文，希望能够帮助到大家，我们一起来看一看吧。
数据结构实验查找实验报告篇一
作为计算机科学与技术专业的学生，对于数据结构的学习是十分重要的。数据结构作为计算机科学的基石，对于我们理解和掌握计算机的工作原理以及如何有效地解决问题具有重要意义。在这门课程中，我通过理论学习、实践编程以及与同学的讨论交流，获得了很多宝贵的经验，并形成了自己的学习心得。
学习数据结构需要从基础知识入手。在课程开始的时候，我们首先学习了数据结构的基本概念和分类。我从最简单的线性结构开始学习，如数组和链表。通过理论学习和教材的例题分析，我了解了它们的特点，以及它们在不同场景下的应用。然后，我逐渐深入学习了其他常用的数据结构，如栈、队列和树等。通过逐渐扩大知识面，我建立了自己对不同数据结构之间联系和差异的认识，为后续的学习奠定了基础。
学习数据结构的过程中，除了理论学习，还需要进行实践编程。通过编写代码来实现不同的数据结构和相关算法，可以加深对理论知识的理解，同时也提高了我的编程能力。我喜欢通过自己动手的方式，来巩固所学的知识。在实践中，我掌握了不同数据结构的实现方式，学会了如何优化代码以提高效率。通过编写代码，我能够更深入地理解所学的数据结构和算法，也更容易记忆和掌握相关内容。因此，我认为实践是学习数据结构不可或缺的一环。
在学习过程中，与同学的讨论交流也是我提高的重要途径之一。数据结构这门课程，不仅有一些基本的概念和算法，还有着很多细节和技巧需要注意。与同学的讨论交流可以帮助我更好地理解和消化课程中的内容。在与同学讨论的过程中，我发现不同人学习的思路和方式有所不同，这让我开阔了视野。通过听取不同的观点和思路，我不断完善自己的学习方法，并且有机会借鉴一些优秀同学的学习心得。与同学的交流是一种相互促进的过程，它提高了我的学习效果，同时也帮助了同学们更好地理解难点。
总结整个学习过程，除了基础知识的学习、实践编程以及与同学的交流之外，自主学习也是非常重要的。数据结构这门课程的任务包括课堂学习、实验设计和课后复习。自主学习需要自己合理安排时间，制定学习计划，并且自觉坚持。在自主学习过程中，我不仅要掌握代码的实现，还需要理解其背后的原理和思想。通过自主学习，我能够更好地理解数据结构的应用领域和意义，同时也让我掌握了更多的知识。
综上所述，数据结构的学习过程是一个渐进的过程，需要从基础知识入手，通过实践编程提高能力，与同学交流和学习，自主学习等多方面的努力相结合。数据结构不仅是计算机科学专业学生的必修课，也是有助于我们开拓思维、培养逻辑思维能力以及解决实际问题的重要工具。通过不断学习与实践，我相信我会在数据结构这门课程中不断进步，为将来的学习和实践奠定更坚实的基础。
数据结构实验查找实验报告篇二
算法与数据结构这一门课程，就是描述了数据的逻辑结构，数据的存储结构，以及数据的运算集合在计算机中的运用和体现。数据的逻辑结构就是数据与数据之间的逻辑结构；数据的存储结构就包含了顺序存储、链式存储、索引存储和散列存储。在这学期当中，老师给我们主要讲了顺序存储和链式存储。最后数据的运算集合就是对于一批数据，数据的运算是定义在数据的逻辑结构之上的，而运算的具体实现依赖于数据的存储结构。
通过这学期的学习，让我在去年c语言的基础上对数据与数据之间的逻辑关系有了更深的理解和认识。以前在学matlab这一课程的时候，我们如果要实现两个数的加减乘除，或者一系列复杂的数据运算，就直接的调用函数就行，套用规则符号和运算格式，就能立马知道结果。在学习c语言这一课程时，我们逐渐开始了解函数的调用的原理，利用子函数中包含的运算规则，从而实现函数的功能。现今学习了算法，让我更深层次的知道了通过顺序表、指针、递归，能让数据算法的实现更加的简洁，明了，更易于理解。摒弃了数据的冗杂性。
在本书第二章中，主要介绍了顺序表的实现以及运用。顺序表中我认为最重要的是一个实型数组，和顺序表的表长，不论是在一个数据的倒置、插入、删除以及数据的排序过程中，都能将数据依次存入数组当中，利用数组下标之间的关系，就能实现数据的一系列操作了。在存储栈中，给我留下最深刻的映像就是“先进后出”，由于它特殊的存储特性，所以在括号的匹配，算术表达式中被大量应用。在存储队列之中，数据的删除和存储分别在表的两端进行操作，所以存储数据很方便。为节省队列浪费闲置空间的这一大缺点，所以引入了循环队列这一概念，很好用。
在第三章中，主要讲的是链式存储特性。它最突出的优点就是可以选择连续或者不连续的存储空间都行。所以，不管是数据在插入或者删除一个数据时，会很方便，不会像顺序表那样，要移动数组中的诸多元素。所以链表利用指针能很方便的进行删除或者插入操作。而链式在栈和队列的基础上，也有了多方面的应用，所以在这些方面有了更多的应用。
第四章字符串中，基本的数组内部元素的排序和字符串的匹配大部分代码自己还是能够理解，能够看懂，如果真的要将所学的大量运用于实践的话，那就要多花些功夫和时间了。在对称矩阵的压缩，三角矩阵的压缩，稀疏矩阵在存储中能够合理的进行，能大大提高空间的开支。
在第五章递归当中，就是在函数的定义之中出现了自己本身的调用，称之为递归。而递归设计出来的程序，具有结构清晰，可读性强，便于理解等优点。但是由于递归在执行的过程中，伴随着函数自身的多次调用，因而执行效率较低。如果要在追求执行效率的情况下，往往采用非递归方式实现问题的算法程序。
在第六章数型结构当中，这是区别于线性结构的另一大类数据结构，它具有分支性和层次性。它是数据表示，信息组织和程序设计的基础和工具。在本章中，映像深刻的是树的存储结构。有双亲表示法，孩子表示法，以及孩子兄弟表示法。在表示怎样存储数据之后，接着要从数型结构中将数据读取出来，于是，有了树的遍历，在遍历当中，又分为前序、中序和后序遍历，这三种遍历各有各的特点。
在第七章中，说到了树的扩展---二叉树。二叉树不同一般的树型结构的另一种重要的非线性结构，它是处理两种不同的数据结构，许多涉及树的算法采用二叉树表示和处理更加便捷和方便。其他的也是和一般的二叉树差不多。还多了一个树、森林和二叉树之间的转换。
第八章的围绕着图来展开，它是一种复杂的非线性结构，在人工智能、网络工程、数学、并行计算和工业设计有着广泛的应用。图最重要的由一个非空的顶点集合和一个描述顶点之间的多对多关系的边集合组成的一种数据结构。图的存储室通过邻接矩阵老存储图的信息。而图的读取是通过深度优先遍历和广度优先遍历实现。生成最小生成树有prim算法和kruskal算法，相对于这两种算法，后一种算法要更加易于理解。
在考试的时候，我以为老师只会出题作业部分。然后书中有一小部分就没看，但是题中出现了一个二叉树转换为森林的时候，我有印象，但就是没思路想法了，就没做。从中我真的理解了老师说的，考试不代表学习的结束。或者你现在看的内容在生活中学习中暂时没有太大的作用，但是到了某一特定的环境条件下，总会有作用。所以，学习是一个积累的过程，不懈怠，踏实的走下去，你才会有所收获。
-->数据结构实验查找实验报告篇三
070401301507计本（3）班张浩
本学期开设的《数据结构与算法》课程已经告一段落，现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。
一、《数据结构与算法》知识点
在课本的第一章便交代了该学科的相关概念，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。紧接着介绍了一些常用的数据运算。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。
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。
堆栈与队列是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。
第六章介绍了特殊矩阵和广义表的概念与应用。其中，特殊矩阵包括对称矩阵、三角矩阵、对角矩阵和稀疏矩阵，书中分别详细介绍了它们的存储结构。稀疏矩阵的应用包括转置和加法运算等。最后介绍了广义表的相关概念及存储结构，关于它的应用，课本中举了m元多项式的表示问题。
第七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。散列结构是一种查找效率很高的一种数据结构。本章的主要知识点有：散列结构的概念及其存储结构、散列函数、两种冲突处理方法、线性探测散列和链地址散列的基本算法以及散列结构的查找性能分析。
最后一章介绍了图的概念及其应用，是本书的难点。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。
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。
三、学习体会
在学习伊始，老师就明确提出它不是一种计算机语言，不会介绍新的关键词，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。
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。
四、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。
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！
数据结构实验查找实验报告篇四
数据结构作为计算机科学的基石之一，是每个计算机科学专业学生必须掌握的重要知识。在我学习数据结构的过程中，我深刻体会到了它的重要性和应用价值。以下是我个人对于学习数据结构的心得体会。
首先，数据结构的学习需要深入理解概念和原理。在开始学习数据结构之前，我曾经犯过一个错误，就是只关注各种数据结构的具体实现，而忽视了它们背后的数学原理和逻辑思维。然而，随着学习的深入，我意识到只有深入理解了数据结构的概念和原理，才能真正灵活地应用它们解决实际问题。因此，在学习数据结构时，我努力把握每个概念和原理的本质，而不仅仅是机械地记住它们。
其次，编程实践是巩固和应用数据结构知识的有效途径。数据结构并不是一种孤立的知识，它需要和具体的编程语言相结合，才能发挥应有的作用。我发现通过编写代码，特别是实现各种常用的数据结构，可以加深对它们的理解。同时，还可以通过编码实践，更好地理解各种数据结构之间的联系和区别。通过不断地在编程中运用数据结构，我逐渐体会到了数据结构在实际工程中的作用和价值。
第三，掌握数据结构的选择和应用是解决问题的关键。不同的问题需要不同的数据结构来解决，因此，掌握如何选择和应用数据结构是非常重要的。在学习数据结构的过程中，我通过大量的例题和实践，学会了如何根据问题的特点选择最合适的数据结构。我认识到，在实际问题解决中，数据结构的选择往往决定了算法的效率和解决问题的质量。只有掌握了数据结构的选择和应用，才能更好地解决实际问题。
第四，数据结构学习需要坚持不懈地进行。数据结构是一门需要不断练习和重复的学科。由于它的抽象性和复杂性，很多时候我们可能会遇到困难或者迷茫。然而，我相信只有坚持不懈地进行学习，不断地进行练习和实践，才能真正掌握数据结构。学习数据结构是一个渐进的过程，需要通过不断地积累和总结，才能逐渐形成自己的思维框架和解决问题的能力。
最后，数据结构学习需要不断拓展和深入学习。数据结构作为计算机科学的核心内容之一，它的发展和应用是持续不断的。在学习数据结构的过程中，我明白了只有不断拓展和深入学习，才能与时俱进并掌握更多的知识和技能。我会继续关注最新的数据结构发展和应用案例，不断丰富和完善自己的知识体系。
总结起来，学习数据结构需要深入理解概念和原理，通过编程实践巩固和应用知识，掌握数据结构的选择和应用方法，坚持不懈地进行学习，并不断拓展和深入学习。我相信只有在不断地学习和实践中，才能真正掌握数据结构，并将其运用到实际问题解决中。数据结构的学习是一个挑战和机遇并存的过程，我相信只要坚持不懈地学习和努力，必将取得更好的成果。
数据结构实验查找实验报告篇五
输出二叉树
二叉树的先序、中序、后序遍历
二叉树的按层遍历
统计二叉树的叶子结点、计算二叉树的深度
设计主函数测试该类。2.猴子选大王（约瑟夫环）
6.顺序结构、动态链表结构下的一元多项式的加法，减法的实现 问题描述：先建立一元多项式am（x）和bn（x）
要求：完成两个多项式的加法，减法；按照降幂排列显示。
7.二叉平衡树
问题描述：从一颗空树开始创建，保证数的有序性，同时要针对数的平衡性做些微调。最终要把创建的二叉排序树转换成二叉平衡树。基本要求：创建（插入，调整），输出。
参考资料：1．《数据结构
列出对于给定的输入所产生的输出结果。4.源程序及系统文件使用说明
附上关键数据结构的定义及关键算法的源代码。5.心得体会
参考文献要注明作者，出版社，出版日期。
课程设计报告
题目：
班级：
学号：
姓名：
数据结构实验查找实验报告篇六
数据结构是计算机科学中的重要基础知识，它能帮助我们有效地组织和存储数据，以便更高效地进行操作和访问。在学习数据结构的过程中，我逐渐认识到了它的重要性和实际应用价值。下面我将结合自己的学习经历，分享一些关于数据结构的心得体会。
首先，在学习数据结构时，我意识到了算法和数据结构之间的紧密联系。算法是解决问题的步骤序列，在实际应用中，算法的效率取决于所选择的数据结构。不同的数据结构适用于不同类型的问题，如栈适用于括号匹配、队列适用于广度优先搜索等。因此，在解决问题时，选择合适的数据结构对算法的效率起着至关重要的作用。
其次，学习数据结构也让我明白了程序的内存管理问题。在不合理的内存分配和释放下，程序可能产生内存泄漏和内存溢出等问题，导致程序崩溃。而数据结构的设计和实现往往直接涉及到内存的使用和管理。比如，链表节点的申请和释放，树的遍历时需要大量的递归调用等。因此，合理地设计和使用数据结构可以避免这些内存管理问题，提高程序的稳定性和性能。
另外，数据结构的设计还能够帮助我们解决实际的问题。在现实生活中，我们经常会遇到需要处理大量数据的情况，如图书馆的借书管理系统、电商平台的订单处理等。如果不使用适当的数据结构，这些问题将会变得异常困难。而数据结构提供了一种抽象的方法来解决这些问题，比如使用栈来模拟函数调用，使用哈希表来查询数据等。掌握了数据结构，我们就可以更好地设计和实现这些系统，提高程序的效率和可靠性。
此外，学习数据结构还促使我反思程序设计的灵活性和可扩展性。在实际项目中，需求的变更和程序的扩展是常见的。而数据结构的设计和实现往往也会受到这些变化的影响。因此，一个好的数据结构应该具备良好的灵活性和可扩展性。比如，我曾经在一个项目中使用了动态数组，当数据量变得很大时，动态数组的性能就会变得很差。后来，我使用了链表来替代动态数组，大大提高了程序的性能。这个经历让我认识到，在设计数据结构时，要考虑到未来的扩展和变化，选择合适的数据结构来满足需求。
综上所述，数据结构是计算机科学中的重要学科，它在我们的日常开发工作中起着至关重要的作用。通过学习数据结构，我深刻认识到算法与数据结构的关联，程序的内存管理，实际问题的解决以及程序设计的灵活性与可扩展性。数据结构不仅是计算机科学的基础，更是实际应用中解决问题的重要工具。通过不断学习和实践，我相信自己在数据结构方面的能力将不断提高，为解决实际问题提供更好的解决方案。
数据结构实验查找实验报告篇七
数据结构是计算机科学中最基础的知识之一，它在软件开发中起着重要的作用。学习数据结构是每位计算机科学学生的必修课程。在学习数据结构的过程中，我有着种种体会和心得。本文将会从学习的困难、学习的重要性、学习的方法、学习的技巧以及学习的应用五个方面来谈谈我的学习心得。
一、学习数据结构并不容易。在我刚开始学习数据结构的时候，我发现它是非常抽象和复杂的。数据结构不同于其他学科，它不仅仅是理论上的知识，更重要的是要结合实践进行编程实现。这要求我们具备很高的抽象思维能力和编程实践能力。对于初学者来说，这无疑是一项巨大的挑战。同时，数据结构的学习也需要大量的时间和精力投入，我们需要不断地思考和实践来巩固所学的知识。
二、学习数据结构的重要性。数据结构对于计算机科学学生来说是非常重要的，它是计算机程序设计的基础。一个好的数据结构能够优化程序的性能，提高代码的可读性和可维护性。数据结构的选择和设计直接影响程序的效率和质量。在实际工作中，我们经常需要处理大量数据，如果我们没有良好的数据结构知识，将会大大影响我们的工作效率。因此，学习数据结构是我们必须要重视的。
三、学习数据结构的方法。在学习数据结构的过程中，我们一定要注重理论和实践相结合。我们可以通过阅读专业书籍来了解和掌握数据结构的基本概念和原理。同时，还要进行大量的编程实践，实践是检验理论的有效方式。通过编写程序来实现各种数据结构的功能，我们能够更加深入地理解和掌握各种数据结构的特点和用途。此外，对于一些难以理解的数据结构，我们可以尝试从具体的实例入手，通过解决实际问题来理解抽象的概念。
四、学习数据结构的技巧。学习数据结构时有一些技巧是非常有用的。首先，我们要注重思维方式的转变，从过程导向到对象导向。在传统的过程式编程中，我们主要关注程序的流程和过程。而在对象导向编程中，我们要关注的是数据和对象之间的关系。这一转变对于理解数据结构的特点和设计很有帮助。其次，我们要善于总结归纳和比较分析。数据结构有很多种，它们各有特点和适用场景，我们要通过比较和分析，找到最适合解决问题的数据结构。最后，我们要善于思考和提问。在学习过程中，我们可能会遇到一些难以理解的问题，我们要积极思考和提问。通过与他人的讨论和交流，我们能够更好地理解和掌握数据结构的相关知识。
五、学习数据结构的应用。学习数据结构并不仅仅是为了应付课程，它也有着广泛的应用。数据结构在软件开发、算法设计、数据库管理等领域都有着重要的作用。掌握数据结构的知识，我们能够更好地设计和实现复杂的软件系统，提高程序的性能和质量。同时，数据结构的应用还能让我们更好地理解和使用现有的技术和工具。
总之，学习数据结构是一项具有挑战性但又非常重要的任务。我们需要面对困难，勇于挑战，通过理论和实践相结合的方式来学习和掌握数据结构的知识。同时，我们还要注重思维方式的转变、总结归纳和比较分析的技巧以及应用的拓展。只有这样，我们才能够真正地理解和掌握数据结构的精髓，并能够灵活运用于实际工作中。
数据结构实验查找实验报告篇八
2013年以来，“中国梦、南网梦、我的梦”一度成为公司上下热议的话题，阳蓄项目部组织过学习、进行过座谈、开展过专题讲座，员工们热血澎湃、慷慨激言。4月3日，阳蓄党支部再次组织学习了有关中国梦的论述，温故而知新，对中国梦有了一些新的认识和理解。
中国梦是中华民族的梦，更是每一个中国人的梦。中国是一个拥有近五千年文明历史的民族;唐强宋富，我们曾经有过辉煌的时代;落后挨打，我们曾经遭受世界罕见的磨难;改革开放，我们摸索到了一条新的复兴之路。历史需要铭记，更需正视未来，“两个一百年”的奋斗目标已经确定，这不仅是党中央的梦想，也是一个民族的梦想，更应该扎根在每一个中国人，尤其是年青人的梦想之中，只有这样，中国梦这座高楼大厦才有基础，才有可能建成，两岸的统一才有更广阔的前景。
幸福不会从天而降，梦想不会自动成真。有梦固然是好事，但如何把梦想变为实现，还有很长的路需要走，且道路不会平坦;还需要长期艰苦的努力，且任务艰难繁重。对于每一个中国人，首先要有坚定的梦想，梦想可能不是那么伟大高尚，但必须是正能量的，体现你对国家、社会，乃至家庭的一份责任，是有益于这个社会的;其次要有过硬的本领，无论是你是大厦的设计师，还是建筑小工，必须要有相应岗位的技能，不能无一技之长，更不能竽滥充数;最后，要勇于实践，勇于创新，有梦就要远行，有本事就要拿出来亮亮，不然梦想就是空想，有本领也只是花架子，要立足于本职工作的点点小事，用负责任的态度把事情做正确了、做扎实了，并结合实践经验，加强理论知识学习，创新工作流程或产品工艺，这样无论你岗位多么不起眼，成就多么不伟大，但是你做到了、做好了，你就是一个有益于时代的人。
青年兴则国家兴，青年强则国家强。国家如此，单位也是如此。阳蓄项目部是一个以青年员工为主的团队，工程建设的好不好，工作进展的顺不顺，关键在人，尤其是年青人。作为项目部的主要负责人之一，重要的使命就是如何引导、帮助青年员工，在阳蓄的舞台上，放飞梦想、绽放青春。要身先士卒，利用党政工团组织引导青年员工树立正确的价值取向，打造一支和谐团结的队伍;要科学引导他们去做事，不要因为他们不会做而让他们少做甚至无事可做，让他们经历一点摔打、挫折、考验，历练他们的心理素质和坚强意志;要注重提高他们的技能，因材施教，有计划、有目的地引导他们去学习或培训，鼓励和监督他们在实践中吸取教训、总结提高，逐步成长和成熟起来。
数据结构实验查找实验报告篇九
数据在多维空间中的分布总是稀疏的、不均匀的，在事件发生的位置，数据聚合在一起，其密度很大。因此，olap系统的开发者要设法解决多维数据空间的数据稀疏和数据聚合问题。事实上，有许多方法可以构造多维数据。
1．超立方结构
超立方结构（hypercube）指用三维或更多的维数来描述一个对象，每个维彼此垂直。数据的测量值发生在维的交叉点上，数据空间的各个部分都有相同的维属性。
这种结构可应用在多维数据库和面向关系数据库的olap系统中，其主要特点是简化终端用户的操作。
超立方结构有一种变形，即收缩超立方结构。这种结构的数据密度更大，数据的维数更少，并可加入额外的分析维。
2．多立方结构
在多立方结构（multicube）中，将大的数据结构分成多个多维结构。这些多维结构是大数据维数的子集，面向某一特定应用对维进行分割，即将超立方结构变为子立方结构。它具有很强的灵活性，提高了数据（特别是稀疏数据）的分析效率。
一般来说，多立方结构灵活性较大，但超立方结构更易于理解。终端用户更容易接近超立方结构，它可以提供高水平的报告和多维视图。但具有多维分析经验的mis专家更喜欢多立方结构，因为它具有良好的视图翻转性和灵活性。多立方结构是存储稀疏矩阵的一个更有效方法，并能减少计算量。因此，复杂的系统及预先建立的通用应用倾向于使用多立方结构，以使数据结构能更好地得到调整，满足常用的应用需求。
3．活动数据的存储
用户对某个应用所提取的数据称为活动数据，它的存储有以下三种形式：
（1）关系数据库
如果数据来源于关系数据库，则活动数据被存储在关系数据库中。在大部分情况下，数据以星型结构或雪花结构进行存储。
（2）多维数据库
在这种情况下，活动数据被存储在服务器上的多维数据库中，包括来自关系数据库和终端用户的数据。通常，数据库存储在硬盘上。有些数据被提前计算，计算结果以数组形式进行存储。
（3）基于客户的文件
在这种情况下，可以提取相对少的数据放在客户机的文件上。这些数据可预先建立，如web文件。与服务器上的多维数据库一样，活动数据可放在磁盘或ram上。
这三种存储形式有不同的性能，其中关系数据库的处理速度大大低于其他两种。
4．olap数据的处理方式
olap有三种数据处理方法。事实上，多维数据计算不需要在数据存储位置上进行。
（1）关系数据库
即使活动的olap数据存储在关系数据库中，采用在关系数据库上完成复杂的多维计算也不是较好的选择。因为sql的单语句并不具备完成多维计算的能力，要获得哪怕是最普通的多维计算功能也需要多重sql。在许多情况下，一些olap工具用sql做一些计算，然后将计算结果作为多维引擎输入。多维引擎在客户机或中层服务器上做大部分的计算工作，这样就可以利用ram来存储数据，提高响应速度。
（2）多维服务引擎
大部分olap应用在多维服务引擎上完成多维计算，并且具有良好的性能。因为这种方式可以同时优化引擎和数据库，而服务器上充分的内存为有效地计算大量数组提供了保证。
（3）客户机
在客户机上进行计算，要求用户具备性能良好的pc机，以此完成部分或大部分的多维计算。对于日益增多的瘦型客户机，olap产品将把基于客户机的处理移到新的web应用服务器上。
数据结构实验查找实验报告篇十
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。