第2章算法与程序实现2.4常见算法的程序实现 教案 高中教学同步《信息技术-数据与计算》（人教-中图版2019）

第2章算法与程序实现2.4常见算法的程序实现教案高中教学同步《信息技术-数据与计算》（人教-中图版2019）授课内容授课时数授课班级授课人数授课地点授课时间课程基本信息1.课程名称：《信息技术-数据与计算》

2.教学年级和班级：高中一年级

3.授课时间：2023年5月15日

4.教学时数：1课时

本节课主要内容为第二章“算法与程序实现”中的2.4节“常见算法的程序实现”，旨在让学生掌握常见算法的原理及程序实现方法，提高编程实践能力。核心素养目标本节课的核心素养目标在于培养学生的信息素养、计算思维和创新意识。通过学习常见算法的程序实现，学生将提高信息处理能力，培养逻辑思维和问题解决能力，同时激发创新思维，为未来的信息技术应用和开发打下坚实基础。教学难点与重点1.教学重点

本节课的教学重点是理解和掌握以下核心内容：

-常见算法的基本概念，如排序算法（冒泡排序、选择排序等）、查找算法（顺序查找、二分查找等）。

-例如，冒泡排序算法的实现，通过比较相邻元素的大小，进行元素交换，直到整个序列有序。

-算法程序实现的基本步骤，包括问题分析、算法设计、程序编写和调试。

-例如，在实现选择排序算法时，学生需要先找到最小元素的位置，然后与当前位置的元素交换，重复此过程直到整个数组有序。

-程序调试技巧，能够通过调试发现并修正程序中的错误。

-例如，学生在编写排序算法时，可能会忘记更新索引或交换元素，需要通过单步调试来发现并修正这些错误。

2.教学难点

本节课的教学难点主要涉及以下方面：

-算法逻辑的理解和转换，将算法描述转换为具体的代码实现。

-例如，二分查找算法的实现，难点在于如何通过递归或循环来正确地缩小查找范围，并处理边界条件。

-程序调试过程中，对于复杂数据结构的处理和错误定位。

-例如，在处理数组时，学生可能会对数组的边界条件处理不当，导致数组越界错误，需要通过逐步检查数组索引来定位和解决问题。

-算法效率的分析，理解不同算法的时间复杂度和空间复杂度。

-例如，冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，而快速排序在平均情况下的时间复杂度为O(nlogn)，学生需要理解这些概念并能够分析算法的效率。教学资源准备1.教材：《信息技术-数据与计算》（人教-中图版2019），确保每位学生都配备。

2.辅助材料：准备算法流程图、伪代码示例，以及相关算法的动画演示视频。

3.实验器材：计算机实验室，每台计算机都安装有编程软件，如Python或C++编译器。

4.教室布置：将学生分成小组，每组一台计算机，便于小组讨论和编程实践。教学流程1.导入新课（5分钟）

详细内容：通过回顾上节课学习的算法概念，引导学生思考算法在实际编程中的应用。教师提出问题：“我们在日常生活中会遇到哪些需要排序或查找的场景？”学生分享经验后，教师引出本节课的主题：“今天我们将学习如何将常见算法转换为程序实现。”

2.新课讲授（15分钟）

详细内容：

-讲解冒泡排序算法的原理和步骤，通过板书或PPT展示算法的每一步操作，例如比较相邻元素、交换位置等。

-以选择排序为例，展示如何将算法描述转换为伪代码，再转换为实际的编程语言代码，如Python或C++。

-介绍二分查找算法，强调其在有序数组中的高效性，并通过示例代码演示算法的实现。

3.实践活动（10分钟）

详细内容：

-让学生尝试在计算机上编写冒泡排序的代码，教师在旁边辅导，解答学生在编程过程中遇到的问题。

-提供一个未排序的数组，要求学生使用选择排序算法对数组进行排序，并观察排序过程。

-让学生实现二分查找算法，并使用不同的输入测试算法的正确性。

4.学生小组讨论（10分钟）

详细内容：

-教师提出讨论问题：“冒泡排序和选择排序有何不同？它们的时间复杂度分别是多少？”学生分小组讨论，并举例说明两种排序算法在实际应用中的差异。

-讨论如何优化排序算法，例如，通过提前终止冒泡排序中的循环来提高效率。

-探讨二分查找算法在什么情况下效率最高，例如，在大量有序数据中查找特定元素时。

5.总结回顾（5分钟）

详细内容：教师总结本节课学习的三种常见算法及其程序实现，强调算法效率的重要性，并回顾学生在实践活动中遇到的问题和解决方法。教师提问：“今天我们学习了哪些算法？它们各自的特点是什么？”学生回答后，教师总结并布置作业，要求学生在课后尝试实现其他常见算法，如插入排序或快速排序。拓展与延伸1.提供与本节课内容相关的拓展阅读材料：

-《算法导论》第二章：排序与顺序统计量，深入探讨各种排序算法的原理和效率。

-《计算机程序设计艺术》第一卷：基本算法，介绍更多经典的算法问题和解决方案。

-《数据结构与算法分析：C语言描述》第七章：查找，详细讲解查找算法在不同数据结构中的应用。

2.鼓励学生进行课后自主学习和探究：

-探索更多排序算法，如插入排序、快速排序和归并排序，并比较它们的时间复杂度和空间复杂度。

-分析现实世界中的数据，尝试使用本节课学习的算法对数据进行排序和查找，观察算法的实际表现。

-学习如何使用不同的编程语言实现算法，例如Java、C#或JavaScript，并了解不同语言在算法实现上的特点和限制。

-研究算法优化技术，例如如何通过减少不必要的比较和交换来提高冒泡排序的效率。

-阅读有关算法竞赛的书籍或文章，了解算法在解决复杂问题时的应用，并尝试解决一些算法竞赛中的问题。

-学习算法分析的基本方法，如主定理，以便更好地理解和评估算法的性能。

-完成一些在线编程练习，如LeetCode、HackerRank上的相关题目，以提高编程能力和算法思维。

-探索算法在实际应用中的案例，如搜索引擎的排序算法、推荐系统的查找算法等，了解这些算法如何影响我们的日常生活。

-与同学组织学习小组，定期讨论和分享算法学习的经验和心得，共同提高解决问题的能力。作业布置与反馈作业布置：

1.编写一个Python程序，实现以下功能：

-用户输入一个整数序列，程序输出该序列使用冒泡排序算法排序后的结果。

-用户输入一个整数序列和要查找的整数，程序使用二分查找算法输出该整数在序列中的位置（如果存在）。

2.阅读教材中关于选择排序和插入排序的描述，编写相应的Python程序实现这两种排序算法，并对同一整数序列进行排序，比较它们的执行效率和排序结果。

3.设计一个简单的文本文件，包含1000个随机整数，编写一个程序，使用选择排序、冒泡排序、插入排序和快速排序算法对文件中的整数进行排序，记录并比较每种算法的执行时间。

4.编写一篇短文，总结本节课学习的排序和查找算法，包括它们的基本原理、时间复杂度和空间复杂度，以及在实际应用中的优缺点。

作业反馈：

1.对于编程作业，教师将逐个检查学生的代码，确保排序和查找算法的正确性。针对代码中可能出现的问题，如逻辑错误、语法错误或效率低下，教师将提供具体的反馈和建议。以下是可能的反馈示例：

-反馈：在冒泡排序的实现中，注意检查循环的边界条件，避免数组越界。

-改进建议：在每次遍历过程中，记录是否有元素交换，如果在某次遍历中没有发生交换，可以提前终止排序。

2.对于阅读和总结作业，教师将评估学生是否能够准确理解并描述排序和查找算法的基本概念。以下是一些反馈示例：

-反馈：你的总结中很好地阐述了冒泡排序的步骤，但忽略了选择排序的具体实现细节。

-改进建议：详细描述选择排序中如何选择最小元素，以及如何与当前位置的元素交换。

3.对于实验报告，教师将关注学生是否能够正确记录和比较不同排序算法的执行时间，以及是否能够分析时间差异的原因。以下是一些可能的反馈示例：

-反馈：你的实验报告清晰地展示了不同排序算法的执行时间，但缺乏对时间差异原因的分析。

-改进建议：考虑每种排序算法的时间复杂度，分析为什么某些算法比其他算法更快。

4.教师将鼓励学生根据反馈进行修改和改进，并在下次课堂上讨论他们的学习成果和遇到的问题。通过这种持续的反馈和改进过程，学生将能够更好地掌握算法知识和编程技能。课后作业1.编程题：实现一个选择排序算法，输入一个整数数组，输出排序后的数组。

示例输入：[64,25,12,22,11]

示例输出：[11,12,22,25,64]

2.编程题：实现一个冒泡排序算法，对给定的整数数组进行降序排序。

示例输入：[5,1,4,2,8]

示例输出：[8,5,4,2,1]

3.编程题：编写一个二分查找函数，给定一个已排序的整数数组和目标值，返回目标值在数组中的索引。如果目标值不存在于数组中，返回-1。

示例输入：数组[1,2,3,4,5]，目标值3

示例输出：2（因为3在数组的第三个位置）

4.编程题：编写一个函数，该函数接受一个整数数组和一个整数k，返回数组中任意连续k个元素的最小和。

示例输入：数组[1,5,2,7,3,9]，k=3

示例输出：6（因为最小的连续三个元素和为1+2+3）

5.编程题：实现一个快速排序算法，对一个整数数组进行排序。

示例输入：[10,7,8,9,1,5]

示例输出：[1,5,7,8,9,10]

补充和说明举例：

1.选择排序算法的实现：

```python

defselection_sort(arr):

foriinrange(len(arr)):

min_idx=i

forjinrange(i+1,len(arr)):

ifarr[j]<arr[min_idx]:

min_idx=j

arr[i],arr[min_idx]=arr[min_idx],arr[i]

returnarr

```

2.冒泡排序算法的实现（降序）：

```python

defbubble_sort_desc(arr):

n=len(arr)

foriinrange(n):

forjinrange(0,n-i-1):

ifarr[j]<arr[j+1]:

arr[j],arr[j+1]=arr[j+1],arr[j]

returnarr

```

3.二分查找函数的实现：

```python

defbinary_search(arr,x):

low=0

high=len(arr)-1

mid=0

whilelow<=high:

mid=(high+low)//2

ifarr[mid]<x:

low=mid+1

elifarr[mid]>x:

high=mid-1

else:

returnmid

return-1

```

4.连续k个元素最小和的实现：

```python

defmin_subarray_sum(arr,k):

min_sum=sum(arr[:k])

current_sum=min_sum

foriinrange(k,len(arr)):

current_sum+=arr[i]-arr[i-k]

min_sum=min(min_sum,current_sum)

returnmin_sum

```

5.快速排序算法的实现：

```python