粤教版普通高中信息技术必修1《数据与计算》《算法基础》

粤教版普通高中信息技术必修1《数据与计算》《算法基础》汇报人：AA2024-01-20BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA目录CONTENTS课程介绍与目标数据与计算基础知识算法基础概念与思想编程实现能力培养数据结构基础知识介绍经典算法案例剖析与实战演练总结回顾与拓展延伸BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA01课程介绍与目标该教材注重理论与实践相结合，通过丰富的案例和实践活动，帮助学生掌握信息技术基础知识与技能。教材内容涵盖数据与计算、算法基础等领域，旨在培养学生的计算思维和信息素养。粤教版普通高中信息技术必修1教材是广东省教育厅根据《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》编写的。教材背景及特点

教学目标与要求知识与技能目标学生应掌握数据与计算的基本概念、算法的基本思想和方法，具备运用所学知识解决实际问题的能力。过程与方法目标通过案例分析、实践操作等学习方式，学生应学会分析问题、设计解决方案和实施解决方案的过程和方法。情感态度与价值观目标培养学生对信息技术的兴趣和热情，树立正确的信息伦理道德观念，提高信息安全意识。本课程共分为若干单元，每个单元包含若干节内容。每节内容均围绕一个主题展开，通过讲解、示范、实践等环节帮助学生掌握相关知识和技能。本课程建议安排在高中一年级第一学期进行，每周2课时，共36课时。具体课时安排可根据学校实际情况进行调整。课程安排与时间课程时间课程安排BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA02数据与计算基础知识数据类型及表示方法浮点数类型布尔类型用于表示实数，即带有小数点的数字。用于表示逻辑值，即真或假。整数类型字符类型复合类型用于表示整数，包括正整数、零和负整数。用于表示单个字符，例如字母、数字或标点符号。由基本类型组合而成，例如数组、结构体等。计算机内部使用二进制数表示数据，即0和1。二进制表示法字节是计算机存储容量的基本单位，通常由8位组成；位是二进制数的基本单位。字节与位数据宽度指数据类型所占用的位数；数据对齐是指将数据存储在计算机内存中的特定位置，以便快速访问。数据宽度与对齐指令是计算机执行某种操作的命令；寻址方式是指确定操作数所在地址的方法。指令与寻址方式计算机内部数据表示与处理常见数值计算方法及应用四则运算加、减、乘、除是数学中最基本的运算，也是计算机编程中经常使用的运算。幂运算与开方运算幂运算是指数的乘方运算；开方运算是求一个数的平方根或立方根等。三角函数与反三角函数三角函数包括正弦、余弦和正切等；反三角函数是三角函数的反函数，用于求解角度值。数值逼近与插值方法数值逼近是用一个简单函数近似代替复杂函数的方法；插值方法是通过已知点构造一个函数来估计未知点的方法。BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA03算法基础概念与思想算法定义算法是一系列解决问题的清晰指令，代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。输入项一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件。有限性算法必须能在执行有限个步骤之后终止。输出项一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的。确定性算法的每一步骤必须有确切的定义。可行性算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步骤，即每个计算步骤都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。算法定义及特性分析分治策略把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。贪心算法在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。回溯算法一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择。动态规划每次只解决一个问题，将复杂问题拆解成简单的子问题，通过解决子问题进而得到原问题的解。常见算法设计策略探讨动态规划问题通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题。常见的动态规划问题有背包问题、最长公共子序列、最大子段和等。排序问题通过比较元素大小，将一组数据按照升序或降序排列。常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等。查找问题在一组数据中查找指定元素的位置或是否存在。常见的查找算法有顺序查找、二分查找、哈希查找等。图论问题通过图的数据结构表示问题，利用图的性质和算法求解问题。常见的图论算法有深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法、最小生成树算法等。经典问题解决方法展示BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA04编程实现能力培养安装Python解释器学生需要在自己的计算机上安装Python解释器，推荐使用Anaconda或Miniconda等发行版，以便管理Python环境和库。选择合适的开发环境推荐使用PyCharm、VisualStudioCode等集成开发环境（IDE），提高编程效率。推荐使用Python语言Python语言简洁易懂，适合初学者入门，同时功能强大，可以满足高中信息技术课程的要求。编程语言选择及环境搭建指导学习如何定义变量、使用数据类型和运算符进行基本的数学运算和逻辑判断。变量、数据类型和运算符控制结构函数数据结构掌握条件语句（if-else）和循环语句（for、while）的使用，实现程序的流程控制。学习如何定义和调用函数，实现代码的模块化和复用。了解列表、元组、字典等数据结构的使用，提高数据处理能力。基本编程技能训练算法基础问题建模递归与分治策略动态规划复杂问题求解能力提升01020304学习算法的概念、分类和设计方法，了解常见算法的实现原理和应用场景。培养学生将实际问题抽象为计算机可处理的问题模型的能力，提高解决问题的能力。掌握递归和分治策略的基本思想和实现方法，能够处理一些复杂的问题。了解动态规划的基本思想和实现方法，能够解决一些优化问题。BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA05数据结构基础知识介绍线性表由零个或多个数据元素组成的有限序列。线性表中的数据元素可以是各种各样的数据类型，同一线性表中的元素必定具有相同的数据类型。线性表是一种相当灵活的数据结构，它的长度可根据需要增长或缩短，即对数据元素的插入和删除操作。栈一种特殊的线性表，其只允许在固定的一端进行插入和删除元素操作。进行数据插入和删除操作的一端称为栈顶，另一端称为栈底。栈中没有元素时，称为空栈。栈又称为后进先出（LastInFirstOut）的线性表，简称LIFO结构。队列也是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作。和栈一样，队列中没有元素时，称为空队列。队列又称为先进先出（FirstInFirstOut）的线性表，简称FIFO结构。线性表、栈和队列等基本概念讲解树一种非线性数据结构，由n（n>=0）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。树中的元素具有一对多的关系，即一个元素可以关联到多个子元素，但一个元素只能有一个父元素。图由顶点（Vertex）的集合和边（Edge）的集合组成。顶点表示对象，边表示对象间的关系。图是一种复杂的数据结构，可以表示现实世界中许多事物之间的关系。与树不同，图中的元素可以具有多对多的关系。树、图等非线性结构初步认识排序问题使用不同的数据结构（如数组、链表、堆等）和排序算法（如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等）来解决排序问题。在图论中，最短路径问题是一个经典的问题。可以使用不同的数据结构（如邻接矩阵、邻接表等）和算法（如Dijkstra算法、Floyd算法等）来解决最短路径问题。在数据结构中，查找问题也是一个常见的问题。可以使用不同的数据结构（如二叉搜索树、哈希表等）和算法（如二分查找、哈希查找等）来解决查找问题。在实际生活中，资源分配问题是一个常见的问题。可以使用不同的数据结构（如优先队列、堆等）和算法（如贪心算法、动态规划等）来解决资源分配问题。最短路径问题查找问题资源分配问题数据结构在解决实际问题中应用举例BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA06经典算法案例剖析与实战演练通过相邻元素比较和交换，使较大元素逐渐“冒泡”至数组末端。时间复杂度为O(n^2)，适用于小规模数据排序。冒泡排序每次从未排序部分选择最小（或最大）元素，放到已排序部分的末尾。时间复杂度为O(n^2)，适用于小规模数据排序。选择排序将未排序元素插入到已排序部分的合适位置，类似扑克牌排序。时间复杂度为O(n^2)，适用于部分有序数据排序。插入排序采用分治策略，选取一个基准元素，将数组分为两部分，一部分小于基准，一部分大于基准，然后递归处理两部分。时间复杂度为O(nlogn)，适用于大规模数据排序。快速排序排序算法原理剖析及性能比较从数组的一端开始，逐个比较元素，直到找到目标元素或遍历完整个数组。时间复杂度为O(n)，适用于小规模数据查找。顺序查找针对有序数组，每次取中间元素与目标元素比较，缩小查找范围。时间复杂度为O(logn)，适用于大规模有序数据查找。二分查找通过哈希函数将目标元素映射到哈希表中，实现快速查找。时间复杂度接近O(1)，但需要处理哈希冲突问题。哈希查找查找算法原理剖析及性能比较最短路径问题Dijkstra算法和Floyd算法是求解最短路径问题的常用方法，前者适用于无负权图，后者适用于任意图。通过不断迭代更新节点间的最短路径，最终得到最短路径树。最小生成树问题Prim算法和Kruskal算法是求解最小生成树问题的常用方法。前者通过逐步构建生成树，后者通过并查集实现边的合并。两种方法都能得到一棵包含所有节点的最小权重树。拓扑排序问题针对有向无环图（DAG），通过不断删除入度为0的节点并更新相关节点的入度，最终得到一个线性序列，满足对于任意一条有向边(u,v)，u在序列中都出现在v之前。图论相关经典问题解决方法探讨BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA07总结回顾与拓展延伸关键知识点总结回顾算法的概念与特性算法是解决问题的步骤和方法，具有明确性、有限性、输入项、输出项和有效性等特性。计算机内部数据的表示包括二进制、十六进制等数制转换，以及字符编码等。数据与信息的概念及关系数据是信息的载体，信息是对数据的解释和含义。程序设计基础包括程序的基本结构、数据类型、变量