軟體工程為什麼學不會數據結構

1. 數據結構到底難在哪裡

（1）無法接受它的描述方式。數據結構的描述大多是抽象的形式，我們習慣了使用自然語言表達，難以接受數據結構的抽象表達。不止一個學生問我，書上的「ElemType」到底是什麼類型？運行時怎麼經常提示錯誤。它的意思就是「元素類型」，只是這樣來描述，你需要什麼類型就寫什麼類型，例如int。這樣的表達方式會讓不少人感到崩潰。

（2）不知道它有什麼用處。盡管很多人學習數據結構，但目的各不相同。有的人是應付考試，有的人是參加演算法競賽需要，而很多人不太清楚學習數據結構有什麼用處，迷迷糊糊看書、做題、考試。

（3）體會不到其中的妙處。由於教材、教師等各種因素影響，很多學生沒有體會到數據結構處理數據的妙處，經常為學不會而焦頭爛額，學習重在體會其中的樂趣，有樂趣才有興趣，興趣是最好的驅動力。

2. 學軟體工程專業，難嗎

不簡單但也不難學（作為一個學習了四年的軟體工程學生如是說道）

大一的時候課程主要有高等數學、計算機導論、信息技術基礎、離散數學、C語言程序設計、數據結構和演算法、以及馬克思、思修等公共課。大二的課程：線性代數、概率論等基礎課、C++、演算法分析與設計、操作系統。大三課程：Java程序設計、編譯原理、計算機組成與結構、軟體工程、資料庫原理、計算機網路與安全、軟體項目管理、微機原理。大四課程：軟體測試、軟體體系結構。

有了C語言作為基礎，其他編程語言的邏輯和方法都類似，對我來說學編程就比大一簡單多了，再加上我本身在一次次的課程設計里漸漸體會到了實踐出成果的成功，對本專業的興趣越來越濃了。興趣真的是最好的老師，其他的基礎類學科也是如此，是一個相互促進的過程。但是回顧大學四年來說，我的基礎並不是特別好，數學方面依舊不扎實，編程算是日常過關的水平，也參加了一次比賽漲了點經驗，但是對於當前熱門的技術的了解太少了，感覺自己的水平還是不足。

軟體工程專業，學懂專業規定的課程並不是太難，但是要綜合提升自己各方面的能力，做一個技術大牛，需要多多磨煉，還是很難的。

以上，如果你對計算機軟體方面非常感興趣，基礎好思維邏輯強並且有信心能學好的，非常建議你選擇。如果數理邏輯比較弱又不夠沉下心來學習思考的話，還是慎重學起來會比較吃力。加油！