（问题） 近期，一份围绕数据结构与算法课程期末测评的“考后回忆”学生群体中流传。内容显示，试卷在两小时内设置选择题、填空题、简答题与算法设计题等模块，重点覆盖排序与查找（如希尔排序、基数排序稳定性判断、AVL平衡树、B树操作）、树与图（如线索二叉树指针含义、关键路径、卡特兰数）、经典图算法（如Prim、Dijkstra、Floyd等步骤），以及字符串匹配中的KMP与next数组推导等。 从考查方式看，客观题更多聚焦算法细节与术语辨析，主观题则要求写出流程、给出复杂度并完成一定程度的设计推导。多名学生表示，题目覆盖面广、细节密集，容易出现“写得出名字但说不清理由”“记得步骤但不会落地”的情况。 （原因） 分析认为，这类现象与课程特点及评价方式密切涉及的。数据结构与算法涉及抽象模型、形式化表达与复杂度分析，概念之间关联紧密，一旦基础不牢便容易在考场暴露。同时，部分测评题目长期围绕经典结论与固定套路展开，客观题偏重“是否记得某一性质、某一步骤”，简答题偏重“是否能复述算法流程”，在一定程度上诱导学生采取短期记忆与模板化训练。 从学习路径看，学生普遍面临三重压力：其一，知识点碎片化且跨章节迁移要求高，例如排序稳定性、树的旋转、图的最短路与拓扑序之间常被分散学习，难以形成统一的“问题—建模—求解—验证”框架；其二，练习以手算与伪代码为主，缺少面向真实数据规模的实验对比，导致对复杂度、空间开销与边界条件理解不足；其三，面对设计题时，部分学生仍倾向采用低效暴力思路，如用双层循环比对数组，未能熟练将哈希、堆、拓扑排序等工具转化为可复用的解题组件。 （影响） 若考查与训练长期停留在“背题型、背步骤”，可能带来三上影响：一是削弱算法学习的核心价值。算法课程本质于抽象与构造能力，若仅停留在记忆层面，学生难以在新问题上迁移应用。二是加剧“会考试不一定会做工程”的落差。排序、查找、图算法在数据库索引、检索系统、路由与调度优化等领域都有直接应用，但缺乏实践支撑会让知识停留在纸面。三是影响人才培养质量。面对更高阶的系统设计、性能优化与数据处理任务，缺少算法思维与复杂度意识将成为明显短板。 （对策） 受访教师与业内人士建议，围绕“教、学、考”联动推进改进。 在教学端，应强化“概念—例题—反例—应用场景”的闭环讲授。以排序为例，不仅讲步骤，更要通过数据分布、稳定性需求、内存约束等条件引导选择算法；以树与图为例，强调从结构性质推导操作正确性，避免单纯背旋转与步骤。 在学习端，应从“背模板”转为“建框架”。建议学生以线性表、树、图三大结构为主线，配套掌握KMP、堆、并查集、最短路、最小生成树、拓扑排序等常用工具，形成可组合的解题库；同时通过手写伪代码与小规模实验对照，巩固边界条件、复杂度变化与空间开销来源。对设计题，可训练“先识别问题类型—再选数据结构—最后写出关键不变量”的方法，减少现场临时拼凑。 在评价端，可适度提高开放性与综合性比例，降低单纯记忆型细节的权重。例如同一知识点可通过“给定约束条件选择算法并说明理由”“对比两种方案复杂度并给出适用场景”等方式考查，促使学生从“会背”走向“会用”。同时，建立与实验报告、代码实现、性能分析相结合的过程性评价，引导持续学习。 （前景） 随着数字化产业对高质量软件与高性能计算需求上升，算法与数据结构的基础地位将更凸显。未来课程改革的方向，预计将更多聚焦能力导向与真实问题驱动：一上，以项目与案例贯通知识模块，让学生检索、推荐、路径规划、数据压缩等场景中理解算法价值；另一上，推动考试从“记忆正确答案”转向“阐明推理过程”，通过更贴近工程约束的题目检验学生的抽象、建模与验证能力。业内普遍认为，只要评价机制与教学方式同步调整，算法课程“难而有用”的特征将更清晰地转化为学习获得感与人才竞争力。
试卷不仅检验知识掌握，也反映教学与学习的效果。数据结构与算法的核心在于运用清晰的模型和合适的结构解决问题。推动课程从“刷题”转向“能力导向”——需要学生改进学习方法——也需要学校优化教学与评价机制，为未来技术人才培养奠定基础。