هياكل البيانات: تعلّم نشط

يستخدم هذا المقرر نصًا تفاعليًا كُتب بهدف تعليم طلاب علوم الحاسوب مجموعة متنوعة من هياكل البيانات، وشرح التطبيقات والمواقف التي يكون فيها كل هيكل بيانات هو الخيار الأنسب للاستخدام. يركّز المحتوى على فهم الفكرة وراء كل بنية، وكيف تؤثر خصائصها على الأداء، وما الذي يجعلها مناسبة لحل نوع معيّن من المشكلات. يُدرَّس هذا المقرر حاليًا في جامعة كاليفورنيا، سان دييغو (UCSD)، وجامعة سان دييغو (USD)، وجامعة بورتوريكو (UPR). ويعتمد العمل الدراسي على منهج «التعلّم النشط»، أي أن النص يتضمن أنشطة مدمجة على امتداد الدروس لتحفيز تعلّمك وتعزيز فهمك للمواد التي سيتم تناولها. خلال تقدّمك في المحتوى ستواجه أسئلة من نوع «توقّف وفكّر» تساعدك على التأمل في المفاهيم وربطها بما تعلمته، و«استراحات تمارين» لاختبار معرفتك واستيعابك للأفكار المطروحة، إضافة إلى تحديات برمجية تساعدك على تطبيق ما تتعلمه عمليًا. يهدف هذا الأسلوب إلى جعل التعلّم تفاعليًا بدل الاكتفاء بالقراءة، بحيث تبني فهمًا أعمق لهياكل البيانات والخوارزميات الداعمة لها، وتطوّر قدرتك على تحليل الأداء والتفكير المنهجي عند اختيار البنية المناسبة لكل مشكلة.

• فهم الخوارزميات الكامنة وراء هياكل البيانات الأساسية مثل المصفوفات الديناميكية، والبنى المرتبطة، والأشجار/المحاولات المتوازنة وغير المتوازنة، وخوارزميات الرسوم البيانية، وجداول ودوال التجزئة
• القدرة على اختيار هيكل البيانات الأنسب لحل المشكلات عبر تقييم نقاط القوة والضعف لكل بنية
• تحليل الخوارزميات نظريًا وفق أسوأ حالة ومتوسط الحالة والتحليل المُطفّأ (Amortized)
• تمييز الفروق والعلاقات الأساسية بين «أنواع البيانات المجرّدة» (Abstract Data Types) و«هياكل البيانات»
• اكتساب أساسيات نظرية المعلومات وضغط البيانات بالاستفادة من هياكل البيانات التي يغطيها المقرر

• قراءة وفهم الشيفرة الكاذبة (Pseudocode)
• إجراء تحليل التعقيد الزمني باستخدام ترميز Big-O
• التعامل مع أساسيات الاحتمالات