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山东大学软件学院的数据结构课程历年试题

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简介:
期间13-20年期间观察到的数据不够完整

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    期间13-20年期间观察到的数据不够完整
  • 2018-2019
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    本资料为山东大学软件学院在2018至2019学年度使用的数据结构课程考试题,涵盖算法设计与分析、树和图等核心内容。适合用于复习备考及教学参考。 山东大学软件学院2018-2019学年数据结构考试内容包括:一、线性结构;二、层次结构;三、网状结构。
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    山东大学软件学院的软件测试课程旨在培养学生掌握先进的软件质量保障技术与方法,通过理论学习和实践操作相结合的方式,使学生具备独立完成复杂软件系统的测试任务的能力。 标题“山东大学软件学院软件测试”表明这是一组与软件测试相关的学习资料,源自山东大学软件学院的教学课程。描述简洁,但标签“软件插件 测试工具”暗示了内容可能涵盖了各种技术和工具。 压缩文件列表中包含了一系列文档和幻灯片,这些构成了一个关于软件测试的完整课程大纲或讲义。下面详细阐述各部分内容: 1. **测试技术复习大纲2021.doc**:这份文档可能是课程的复习材料,包含了主要的测试技术,包括基础理论、方法及过程等。 2. **Ch1-引论-STMT-2014.pdfpptx**:这部分内容可能介绍了软件测试的基础概念和重要性,并定义了基本术语。它还涵盖了在软件开发生命周期中的各个阶段进行测试的重要性。 3. **Ch2-软件测试基本概念-STMT-2014.pdfpptx**:该部分深入讲解了软件测试的基本理念,包括策略、类型(如功能测试、性能测试等)、用例设计和缺陷管理等方面的内容。 4. **Ch3-软件测试方法-STMT-2014.pdfpptx**:这部分详细介绍了各种不同的测试方式,例如静态与动态测试的方法及基于模型的测试技术。 5. **Ch4-软件测试流程和规范-STMT-2014.pptx**:此部分可能涵盖了软件开发过程中的不同阶段如何进行有效的测试,并讨论了遵循的标准和最佳实践。 6. **Ch5-单元测试与集成测试-STMT-2014.pptx**:这部分内容深入探讨了单元测试的概念及其执行方式,以及各种类型的集成测试方法和技术。 7. **Ch6-系统测试-STMT-2014.pptx**:这里讨论的是整个软件系统的验证工作,包括不同种类的系统级测试如压力、性能和安全性评估等。 8. **Ch9-软件测试自动化及其框架-STMT-2014.pptx**:这部分可能介绍了自动化的基础概念,并探讨了选择合适工具及使用流行自动化测试框架(例如Selenium, JUnit)的方法。 通过这些资料,学习者可以全面掌握从理论到实践的各个方面知识,包括策略、方法论以及如何实施有效的软件测试。这对于提高个人技能和理解执行有效策略至关重要。
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    本课程件为山东大学数据结构教学专用资料,涵盖基础概念、算法设计与分析等核心内容,并提供丰富的实践案例和习题解析。 这是山东大学著名讲师的数据结构PPT,对学习数据结构的同学来说非常有用,希望可以帮助到大家。
  • 18级设计扫雷.zip
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    这段内容是山东大学软件学院2018级学生在数据结构课程中完成的设计项目——扫雷游戏的源代码和相关文件集合。该压缩包内含开发过程中的重要资料,有助于学习者理解和掌握数据结构的实际应用。 扫雷课设主要是设计一个经典的计算机游戏——扫雷的程序实现。这个项目要求学生掌握基本的数据结构、算法以及图形用户界面的设计技巧。通过完成该项目,学生们能够更好地理解如何将理论知识应用到实际编程中,并且提高问题解决的能力和代码编写能力。
  • 2018期末考含简答
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    本资料汇集了山东大学软件学院自2018年以来软件工程课程期末考试中的历届试题,特别是简答题部分,旨在帮助学生全面复习和掌握课程核心内容。 第一份作业忘记写简答题了...重新上传一下。这个版本更完整,包含了所有类型的题目。
  • 挖掘期末总
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    本段落是对山东大学软件学院数据挖掘课程的学习成果进行回顾与总结,涵盖了理论知识、实践项目及团队合作等方面。 数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息的过程。其基本步骤包括明确目的、收集与处理数据、进行数据分析,并最终撰写报告展现结果。其中,数据处理环节尤为重要,它涵盖了清理、集成、变化及归约等多种任务。 大数据的4V理论指出了数据四个主要特征:量大(Volume)、种类多(Variety)、速度快(Velocity)和价值密度低(Value)。在数据分析中涉及多种度量尺度,如定类尺度、定序尺度等。每种尺度都有相应的集中趋势及离散度量方法。 相似性和相关性是数据挖掘中的两个重要概念。常见的相似性度量包括余弦相似度、Jaccard系数和闵可夫斯基距离;而皮尔森与斯皮尔曼等级相关系数则用于衡量属性间的关联程度。 在进行数据预处理阶段,主要任务为清理脏数据并解决缺失值问题。脏数据通常表现为不完整、噪音或不一致等类型,并可能由多种原因造成如错误的数据收集工具和命名惯例的差异等。对于此类问题,常见的解决方案包括使用统计分析方法检测异常点以及采用回归与聚类技术处理噪声。 综上所述,数据挖掘是一项复杂的工作,需要全面地对原始信息进行深入剖析及整理加工才能提炼出关键洞察力。
  • 设计——马
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    本项目为山东大学数据结构课程设计作品,聚焦“马的遍历”问题,运用深度优先搜索算法探讨棋盘上马的移动路径规划,旨在提升学生在实际编程中解决问题的能力。 山东大学数据结构课程设计探讨了马的遍历问题。报告详细描述了如何实现这一算法,并使用Qt C++编写完成。文中不仅提供了解决问题的基本思路,还分享了实际操作中遇到的问题及解决方案。
  • 面向对象.zip
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    本资料集为山东大学软件学院面向对象课程历年来的考试真题合集,旨在帮助学生复习和准备相关课程的考试内容。 包含2012年至2020年的真题及真题回忆版。
  • PPT
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    本资料为山东大学《数据结构》课程配套PPT,涵盖基础概念、算法设计与分析等内容,适用于计算机专业学生学习和复习使用。 2017年山东大学数据结构课程PPT由授课教师侯孟波提供。