資料結構心得 

參加由助教舉辦的資料結構補救教學，對於我來說是一個重要的學習契機。這學期持續的參加補救中，不僅幫助我補足了對資料結構的不足理解，還讓我體會到如何將不同觀念靈活搭配來解決實際的程式題目，同時，我也學會從不同角度思考問題，從而找到最適合的解法，這讓我的學習過程更加豐富而立體，在補救教學中，助教從基礎開始講解了資料結構的重要概念，包括陣列、鏈結串列、堆疊與佇列、樹、圖，以及雜湊表等結構的特性與應用，這次教學是讓我清楚理解了每種結構的適用場景，例如，陣列適合隨機訪問但在插入或刪除元素時效率較低，而鏈結串列則在動態插入與刪除中表現更佳，在這兩者的比較中，我學會了如何根據需求選擇合適的結構，另外我發現助教會特別針對堆疊與佇列進行了深入講解，並配合實際題目，像是如何利用堆疊實現括號匹配的檢查，或是如何透過佇列模擬一個列車站的運行過程，這些例子不僅幫助我鞏固了基礎，也讓我了解到資料結構在現實問題中的應用價值，而在實際學習中，我發現資料結構的使用往往需要從多個角度來思考，就像是當處理一個運動比賽分數排名的問題時，可以使用陣列來儲存分數，但當需要動態地插入或刪除選手時，改用平衡二元搜尋樹可能更具效率，助教在這方面的講解讓我理解到，資料結構的選擇並非一成不變，而是需要根據問題的特性進行權衡，令我印象深刻的一次補救中，助教分享了一個經典問題——迷宮求解，這需要用到圖的表示與遍歷演算法，在這題中，助教首先介紹了如何用鄰接矩陣與鄰接串列來表示迷宮，並討論了深度優先搜尋DFS與廣度優先搜尋BFS的差異，透過比較這兩種演算法的特點，我了解到DFS適合探索整個迷宮的所有可能路徑，而BFS則能更快地找到最短路徑，這讓我了解到同一個問題可能有多種解法，而選擇合適的演算法和資料結構是解題的關鍵，另外，助教還特別強調了如何將不同的資料結構和演算法結合起來，應對複雜的題目，例如，講解了如何利用堆疊模擬樹的非遞迴遍歷，或者如何用優先佇列實現Dijkstra最短路徑演算法。在這部分的學習中，我感受到資料結構與演算法的深度融合，也體會到兩者之間密不可分的關係，助教還提到，當面對時間複雜度與空間複雜度的權衡時，可以適當地進行優化，在排序問題中，當資料量較小時，可以使用插入排序，因為其實作簡單且對小規模資料效率較高，但當資料量較大時，則需要選擇更高效的排序演算法如快速排序或合併排序。這些建議讓我理解到，找到最方便的解法並不意味著選擇最簡單的工具，而是需要綜合考慮問題的規模與需求，做出最明智的選擇，透過這次補救教學，我對資料結構有了更深入的理解，還學會了如何從多角度思考問題，以及如何靈活地將各種觀念結合起來解決實際問題，資料結構的學習不僅僅是一門技術能力的提升，更是一種思維方式的培養。