怎么教通信工程专业学生学习《数据结构与算法》？

我们学校给通信工程专业学生开设了《数据结构与算法》（选修课），这门课和专业有什么联系吗？很多人会说这是计算机的必修课，那是不是会按照计算机的课程要求讲呢？肯定有差异。老师要结合自身专业的特点去讲课，因为大部分学生未来的发展方向肯定还是在通信领域。那么通信领域中的《数据结构与算法》课程会有哪些特色呢？首先，通信领域里面用到的重要工具是MATLAB语言和C语言，所以大一学过《C语言程序设计》课程之后，学生在大二的时候就需要接触MATLAB语言，为以后的专业学习打好基础。那么在学这门课时正好可以利用MATLAB语言进行一些实践操作。在我们学院，这门课程就是为大二学生设置的。2025年8月，在家修订教学大纲，加入了一些新的内容，比如数据分析常用的算法，增加了程序“实战”内容，之前以数组和串为主，这次增加了表的操作。每种实战都有很多应用场景，比如大家一定期待股票实战的数据分析过程吧。说句题外话，学好数据分析对股票操作肯定有帮助，我已经这么干了好几年，收益还不错，这么直白的讲会不会刺 激到学生？不过我不劝学生炒股，因为他们没有收入，而且还会因此而心神不宁，但希望学生通过学知识来提升眼界，可以靠知识赚钱。不过要想实现靠知识赚钱，可不是仅靠这门课程就能兑现的，还有其他方面的知识要学。

通信工程专业的《数据结构与算法》教学有其特殊性，在于需要与信号处理、网络传输和硬件资源等核心问题紧密结合，而非讲授纯粹的计算机理论。课程实践会深度利用MATLAB和C语言这两大工具，凸显专业特色，这两个工具会随时出现在其他专业课的课堂上，前者会在《信号与系统》、《通信原理》、《数字信号处理》出现，后者会在《微机原理》和《数字信号处理》出现。

在讲解队列时，可以超越“打印任务”的通用案例，重点剖析其在通信中的经典应用：数据包缓冲。可以引导学生使用C语言实现一个循环队列，模拟路由器接收和转发数据包的过程。这能让学生直观理解队列在解决数据突发、避免丢包中的关键作用。

在讲解树结构时，可以结合MATLAB的强大矩阵运算和绘图功能，实现哈夫曼编码。学生不仅能理解贪心算法的思想，更能通过MATLAB可视化编码树的生成过程，并计算其平均编码长度，从而深刻体会这种数据结构在数据压缩中的应用价值——这是图像、视频传输的基石。

本学期的课堂上会新增的“表”的实际操作（如链表），是绝佳的实践切入点。通信协议栈（如TCP/IP）的核心就是由多种“表”结构驱动的。可以设计一个实验，用C语言构建一个ARP缓存表（本质上是哈希表或链表），模拟IP地址到MAC地址的查询、更新和老化机制。这能将抽象的数据结构瞬间转化为学生能感知的网络底层逻辑。

同样，新增的数据分析算法内容，正与通信领域的大数据分析趋势契合。比如引导学生使用MATLAB读取一组真实的无线信号强度数据（RSSI），并利用排序、查找、聚类（如K-Means） 等算法对其进行处理和分析，例如定位数据异常点或对终端设备进行分簇，为后续学习《无线通信》等课程打下基础。

总之，为通信工程专业讲授这门课，精髓在于“转化”！将每一种经典的数据结构，都转化为解决某个特定通信问题的工具或模型。通过MATLAB和C语言的项目实践，让学生不再觉得这是计算机专业的“必修课”，而是自身专业发展的“核心工具课”，从而提升学习动力和课程认同感。

这门课所培养的能力，也是迈向数据科学与大数据分析领域的核心桥梁。对通信工程专业的学生而言，这是将自身专业优势变现的绝佳路径，跨学科融合学习的优势一览无遗。

1. 从“信号处理”到“数据预处理”的能力迁移

通信学生精通处理“信号”，而数据分析的第一步就是处理“数据”，两者在方法论上高度同构。课程中的排序、查找、哈希等算法，是数据清洗、特征提取的基石。例如，在通信中用于同步的相关算法，其思想本质上与数据分析中衡量特征相关性的计算如出一辙。学生利用MATLAB对信号进行滤波、降噪、特征提取的实践经验，可以无缝迁移到数据分析中的数据清洗、特征工程环节，这种对“数据”的敏感度和处理能力是其他专业学生难以比拟的。

2. 复杂网络数据与图算法的天然契合

通信网络本身就是一张巨大的“图”。学生未来从事通信网络优化（如5G/6G基站布局、链路预测）或互联网数据分析（如社交网络分析、用户关系挖掘）时，图算法的重要性不言而喻。《数据结构与算法》中学习的图遍历（BFS/DFS）、最短路径（Dijkstra）、最小生成树等算法，不再是抽象概念，而是分析网络拓扑、识别关键节点、优化信息传播路径的直接工具。通信专业学生对网络结构的深刻理解，使得他们在应用图算法时拥有更直观的竞争优势。在我们学校的教学大纲中，这部分知识属于自学内容，课时数不能支撑这么多内容，它属于非线性的数据结构类型，复杂度也高。

3. 为高级机器学习模型打下坚实基础

很多通信“老人”都转行干这个，年青人更要先学点基础知识，提前做好准备。数据分析的巅峰是构建预测模型。而几乎所有高效的机器学习算法底层都是对特定数据结构的极致优化。例如：

• 决策树本身就是一棵树结构，其构建过程涉及大量的数据分割与查找。

• 梯度提升树（如XGBoost） 更是多棵决策树的集成，对其性能的追求催生了对缓存优化、数据压缩（如块结构）等底层算法的深度应用。

• K-Means聚类算法大量依赖于距离计算和簇中心点的迭代查找，其效率直接取决于数据结构的设计。
  通信专业的学生若能在学习阶段就理解这些模型的底层数据运作机制，将来在调参、优化乃至自研模型时，将能避免“黑箱”操作，从根本上提升解决复杂问题的能力。

4. 培养面向大规模数据的算法思维：

通信领域天生处理海量数据（如信令数据、流量数据）。课程中学习的时间/空间复杂度分析能力，是区分数据工程师与普通程序员的关键。当面对TB级的通信日志时，选择一个O(nlogn)的算法而非O(n²)的算法，可能意味着任务从“无法完成”到“小时级完成”的质变。这种对算法效率的苛刻追求，与互联网大数据分析的需求完全一致。

最后要强调一下：老师的出发点是为了学生多学知识，但是很多想法太过完美不易实现，要因人而异，切莫拔苗助长。如果学生自身没有学习的动力，那讲课的时候就要适可而止，一味的“压迫”他们学习只会适得其反。2025年开始，不再像之前那么有“强迫症”似的的上课了，无奈之举，确实想安稳退休了。

其实学好通信工程专业的相关课程，学生们不仅能在传统的通信设备研发、网络优化岗位上游刃有余，更能凭借其对“数据”的深度理解，强势切入金融科技、互联网大数据、人工智能等新兴领域，真正实现“宽口径、厚基础”的培养目标，在就业市场上脱颖而出。最近我就在帮江苏一家不良资产处置公司进行数据分析，小有收获，还在不断摸索。

我在课堂上一直强调工科生就业看的是能力，真的有能力，确实很好就业。学生们不听不作为，只能生闷气直到憋出“内伤”。就此打住，期待这学期涌现出更多爱学之人。