在计算机学科中，“数据结构与算法”是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象（数据元素）以及它们之间的关系和基本操作的学科，是人工智能（AI）的底层支撑。

AI系统需要处理大量数据（如图像、文本、音频等），高效的数据结构（如哈希表、树、图）能够优化数据的存储与检索，提升算法效率。例如：图结构用于知识图谱，树结构用于决策树算法。

许多经典AI算法（如搜索、排序、动态规划）直接依赖于数据结构与算法课程中的知识。例如：A*算法（路径规划）依赖于优先队列，KNN算法（分类）依赖于距离计算与搜索。

该慕课旨在将复杂的知识点简单化处理，运用通俗易懂的实例，采取文字、图片动态展现数据结构与算法执行过程，向学习者介绍基础的数据组织、算法设计、时间和空间效率的概念和通用分析方法。帮助学员学会数据的组织方法和一些典型算法的实现，能够针对问题的应用背景分析，选择合适的数据结构，从而培养高级程序设计的技能。

在课程教学过程中，坚持立德树人，挖掘课程的思政元素（比如：“一带一路”、“工匠精神”、”抓主要矛盾”），并将其融入教学过程，实现“知识传授与价值引领相结合”的课程教学目标。

课程分为四大模块：基本概念、线性结构、非线性结构、基本技术（排序和查找）。44个知识点，68个长度为10分钟左右的视频。基本概念部分重点讲述数据结构定义及相关术语、研究内容、算法评价方法，使学员明白数据结构是什么、学什么、怎么学数据结构；线性结构中重点讲述线性表、栈、队列、数组、广义表的逻辑特性、存储方法、基本操作的实现技巧及算法分析；非线性结构介绍树、图的逻辑特性、存储结构、基本算法的实现策略以及算法设计与分析；基本技术部分包括查找和排序两类经典技术。每个视频均附有相应的学习资料，每章均有典型题例，便于总结提高。