1、数据与数据结构普通高中教科书选择性必修1数据与数据结构普通高中教科书上海科技教育出版社选择性必修 1上海科技教育出版社信息技术信息技术信息技术信息技术PUTONG GAOZHONG JIAOKESHUXINXIJISHUISBN 978-7-5428-7469-69 787542 874696普通高中教科书信息技术选择性必修1数据与数据结构上海科技教育出版社有限公司出版发行（上海市闵行区号景路159弄A座8楼邮政编码201101）湖南省新华书店经销湖南长沙鸿发印务实业有限公司印刷开本89012401/16印张7.52021年8月第1版2021年12月第2次印刷ISBN 978-7-5428-7
2、469-6/G4468定价： 9.54元批准文号： 湘发改价费 2017 343号举报电话： 12315ISBN 978-7-5428-7469-69 787542 874696此书如有印、 装质量问题， 请向印厂调换印厂地址： 长沙黄花印刷工业园三号电话： 0731-82755298此书如有印、 装质量问题， 请向印厂调换印厂地址： 长沙黄花印刷工业园三号电话： 0731-82755298选择性必修 1普通高中教科书上海科技教育出版社信息技术数据与数据结构编写人员名单主 编： 郑 骏 分册主编： 邓桂英主要编写人员（以姓氏笔画为序）：丁 祎 于洋鹏 申一頔孙时敏 凌 玲欢迎广大师生来电来函指
3、出教材的差错和不足，提出宝贵意见。上海科技教育出版社地址： 上海市闵行区号景路 159 弄 A 座 8 楼 邮政编码： 201101 联系电话： 021-64702058 邮件地址： 亲爱的同学：今天，我们生活的时代处处离不开数据。每个人、每个企业、每个行业乃至整个社会每天都产生着各种各样的数据。日积月累，这些数据汇聚成的大数据，经过科学的管理与分析，从而产生新的价值并服务于各行各业和人们的日常生活。可以说，数据已成为了一种新的原材料、一种新的生产资料和一种新的基础设施。可能你每天都在不知不觉地采集数据、处理数据、利用数据，但是知道数据在计算机中究竟是如何存储的吗？有着怎样的结构？如何才能被计
4、算机高效处理？ 在数据与数据结构的学习中，我们将一起通过实例进一步探讨数据及其对社会各领域的影响；剖析日常生活中的实际项目，经历建立数学模型、抽象数据、选择数据结构、设计算法并编程实现等一系列的过程。你将在模拟解决真实问题的过程中，理解数据在计算机系统内部的组织和存储方式，掌握各种数据结构的概念，理解算法的基本思想以及算法与数据结构的关系，从而进一步提升自己的计算思维。为了让你在学习数据与数据结构的过程中获得更大的成功，请浏览本书的栏目介绍。 单元引言、学习目标和单元挑战从生活经验出发引入本单元将要学习的内容，提出本单元学习要达成的学习目标，预告学习完本单元后要接受的单元挑战。 项目引言和学习
5、目标描述项目产生的背景和意义，介绍项目学习的主要内容，并提出一些具体问题，引导你带着问题探究。 项目学习指引 通过剖析真实的项目实施过程，帮助你了解学科思想方法，理解相关概念，掌握具体技能。写给学生的话解释一些重要概念和术语，或提示相关知识和技术，帮助你抓住重点，扫除认知障碍。提出若干问题引导你对技术背后的原理以及人、信息技术与社会的关系等进行思考和讨论。引导你利用网络、数字化工具和数字资源进行学习。提出活动任务，并引导你运用所学知识，使用信息技术工具进行探究、总结和展示。系统整理和归纳本项目的知识要点，方便你学习。补充更丰富的阅读材料，开阔你的视野。布置面向真实情境的项目任务，希望你综合运用
6、本单元所学的知识与技能去解决问题。用思维导图可视化呈现本单元的知识脉络，提供基于学科核心素养的评价表，为你的学习表现进行自我评价。在学习过程中，希望你勤实践体验、多思考讨论，借助各种数字化工具、资源进行学习与创新，不仅要理解和掌握具体的信息技术知识与技能，还要把握用信息技术解决问题的思想方法，并思考将信息技术应用于社会时所引发的各种挑战，以开放、包容的心态与信息技术、信息社会一起进步。 编 者拓展阅读知识链接活 动数字化学习?思考与讨论?核心概念和小贴士单元挑战单元小结第一单元 走进数据时代 1项目一 气象数据及其应用认识数据的价值 21. 从气象数据采集到天气预报 32. 气象数据在社会各领
7、域中的应用 53. 气象数据，走向未来 84. 数据时代的机遇和挑战 9知识链接 11单元挑战 完成网上购物数据初步分析 14单元小结 15第二单元 初识数据结构17项目二 研究学校教学管理相关数据的组织处理初识数据结构 181. 从教学管理相关数据认识数据的逻辑结构 192. 了解教学管理相关数据的存储结构 213. 了解数据类型和抽象数据类型 23知识链接 26项目三 探索商品基本信息表的实现线性表的应用 311. 问题分析 322. 设计算法 333. 程序实现 37知识链接 39单元挑战 实现学校学生健康情况登记表的操作 43单元小结 44第三单元 特殊的线性表47项目四 探索电子排队
8、预订功能的实现队列的应用 481. 分析问题 492. 设计算法 503. 程序实现 52知识链接 53项目五 模拟实现软件的撤消功能栈的应用 551. 分析问题 562. 设计算法 57目 录3. 程序实现 58知识链接 59项目六 探究文本字符的处理字符串的操作 611. 实现文本字符的编辑 622. 实现文本的查找 643. 模拟实现文本函数的功能 66知识链接 68单元挑战 按解密规则提取情报 71单元小结 72第四单元 二叉树75项目七 探究计算机中算术表达式的计算了解二叉树及其基本操作 761. 探究计算机中算术表达式的计算原理 772. 探究为何二叉树能将算术表达式转换为后缀表达
9、式 783. 构建二叉树 81知识链接 82单元挑战 使用二叉树解简单背包问题 85单元小结 86第五单元 排序与查找87项目八 模拟实现商品排序常用排序算法及其比较 881. 尝试使用插入排序法实现商品销量排序 892. 尝试使用冒泡排序法实现商品销量排序 923. 尝试使用选择排序法实现商品销量排序 944. 比较三种排序方法 96知识链接 96项目九 实现查找指定商品查找算法的应用及数据结构的选择 991. 采用顺序查找法查找商品 1002. 体验使用二分查找法查找商品 1013. 采用索引查找法查找商品 1054. 分析查找算法与数据结构的关系 106知识链接 107单元挑战 使用二叉
10、查找树查找学生成绩信息 111单元小结 112附录 部分名词术语中英文对照114学习目标完成网上购物数据初步分析单元挑战近年来， 随着我国信息化工作的全面推进， 以及智能感知技术、 计算机技术、 网络技术、 云计算等信息技术的发展， 数据的采集、 传输、 存储和处理等环节都发生了重大变化。如今各种观探测设备、 实验设备、 视频监控， 如卫星、 雷达、 天文望远镜、 粒子加速器、 环境监测系统都装备了智能系统，实现了数据的自动存储和传输，产生了大量数据。智能手机、 智能可穿戴设备、 物联网， 以及社交网络将人的一切 “行为” 自动记录下来， 产生无数的“行为数据” 。总之， 随着智能技术和网络技
11、术的发展， 数据规模发生爆炸性的增长， 人类迅速进入数据时代。如何做好海量数据的规范化存储管理、 高时效分析运用， 同时做好数据安全工作，是数据时代我们所面临的挑战。本单元将带领大家一起走进数据世界， 感受数据的价值、数据管理分析和利用的意义， 探讨迎接数据时代需要做好的准备。理解数字、 数值和数据的基本含义。感受数据对人们日常生活、 社会经济发展、科学发现与技术进步的影响。认识数据作为新的原材料、 生产资料和基础设施的价值与意义。第一单元 走进数据时代项目学习目标本项目将带领大家通过认识气象预报中各种形式的数据来理解数据的基本含义； 通过气象预报对人民日常生活的作用， 对政府的决策支持作用，
12、 对各行各业生产和发展的影响， 来感受数据的价值以及数据管理分析的重大意义。完成本项目学习， 须回答以下问题：1. 什么是数字、 数值和数据， 它们有何区别？随着信息技术的发展， “数据” 的内涵和外延有何变化？2. 气象数据有哪些方面的应用？有怎样的价值？3. 数据的开放共享有什么意义？如何迎接数据时代的挑战？气象信息在保障人民群众生产生活和国民经济发展， 促进生态环境保护中的作用日益显著。随着我国气象信息化事业的不断发展， 气象领域积累了大量的数据， 激增的数据背后隐藏着许多重要的信息。要充分利用这些数据并从中发现有用的信息， 推动气象学科的发展和进步， 为人民生活提供及时的个性化气象服务
13、， 为社会生产提供专业化的气象服务 （图 1-1） ， 为做好防灾减灾等公共安全预警和应急处置等提供决策支持， 需要气象学家、 计算机工程师以及其他相关职能部门的通力合作。项目一气象数据及其应用认识数据的价值图 1-1 气象服务社会3核心概念数据 （data） 是对客观事物属性的描述， 是记录下的某种可以识别的符号。在计算机科学中， 数据是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。数据承载着信息， 把采集到的数据进行加工、分析，可以产生信息。小贴士数值天气预报是目前全世界广泛应用的一种天气预报方法。它根据描述大气运动规律的气体实验定律、 水汽守恒定律和热力学能量守恒定律等多个物理定
14、律建立方程组， 确定某个时刻大气的初始状态和边界条件后， 通过数学方法求解， 计算出未来某个时间大气的状态， 就是通常所说的天气形势及有关的气象要素如温度、 风、 降水、 辐照度等。项目学习指引1. 从气象数据采集到天气预报常言道： “天有不测之风云。 ” 预测天气是一件很难的事。到 19 世纪中叶， 基于近代科学的天气预报方法才正式确立。20 世纪中叶， 随着计算机技术的发展， 世界各国相继采用了数值天气预报方法， 预报的准确度得到了极大的提高。图 1-2 所示天气预报信息中， 28.1、999.9hPa、0.9m/s、87%、0.1mm、34 级， 我们把它们称为数据， 28.1、999.
15、9、0.9、87、0.1 称为数值， 组成数值的 0、1、2、39 称为数字。 气象要素 （温度） 、 数值 （28.1） 、 单位摄氏度 （） ， 一起构成了温度这个数据。天气预报是怎么制作出来的？实际上， 天气不仅受到各种气团的影响， 还受到当地地形、 水域状况等众多因素的影响， 任何随机的因素变化都可能引起意想不到的天气变化。看似简单的天气预报信息， 其背后都有非常庞杂的数据采集作支撑。从简单的温湿度计到复杂的能见度仪， 从蓝天中的探空气球到大海上的浮标站， 从矗立在地面的天气雷达到游弋于太空的气象卫星， 各种各样的气象观测手段织成一张精密的大网， 忠实记录着气象数据， 如下页图 1-3
16、 所示。我们每日接收到的天气预报信息， 就是由如此庞杂的数据， 再加上欧亚甚至全球的所有气象数据， 通过筛选、 运算、 分析等一系列复杂的工作流程得到的。随着预报业务的不断发展，这些数据将更加精准， 数量也将继续增加。图 1-2 常规天气预报信息第一单元 走进数据时代4 数据与数据结构近年来， 随着气象部门观探测能力的不断提升， 以及对气象数据的处理能力和可视化能力不断增强， 气象部门向公众提供的预报信息越来越精细准确、 生动形象， 大大提高了气象服务的质量， 如图 1-4 所示。图 1-3 全球观测系统图 1-4 台风路径概率预报图小贴士随着信息技术的发展，计算机系统不仅可以处理数值、 文本
17、， 还可以处理声音、图形、 图像、 视频等类型的数据。第一单元 走进数据时代5参见 P11 知识链接 “数据及其价值”活 动1.1 竺可桢是我国当代著名的气象学家和地理学家， 是物候学发展的推动者。（1） 收集资料， 了解他组建早期中国气象观测网的经历， 思考他对我国气象科学发展的贡献。（2） 读他的 大自然的语言 ， 了解物候观测的内容。思考并讨论： 既然可以通过仪器设备采集气象数据， 他为什么还要数十年如一日坚持开展物候观察和记录？1.2 登录中央气象台或中国气象局网站， 了解中央气象台或中国气象局向公众提供哪些形式和内容的气象服务。1.3 收集资料， 了解动态气象预报产品是如何制作的，
18、在班级里向其他同学作介绍。1.4 举例说明随着信息技术的发展， “数据” 的内涵有了哪些变化。2. 气象数据在社会各领域中的应用随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，社会公众、 各行各业和国家防灾减灾部门对气象服务的需求日益增长， 对天气预报的准确率、 精细化程度和预报时效等提出新的、 更高的要求。气象部门则充分利用气象观探测数据， 提供更好的信息服务和决策参考。（1） 人们日常生活随着生活水平的提高，人们越来越注重生活质量，需要更多更方便的渠道获取更详细、更准确、更及时、更个性化的天气气象信息。为了更好地满足这种需求，除了常规天气预报信息外，现在气象部门还对各种气象数据进行综合分析，提供多
19、种预报服务， 如图 1-5 所示。小贴士生活气象指数预报是气象部门根据公众普遍关心的生产生活问题和各行各业工作性质对气象敏感度的不同要求， 引进数学统计方法， 对气压、 气温、 空气湿度等多种气象要素进行计算而得出的量化预测指标。这些指数是对天气预报的进一步深化。图 1-5 生活气象指数6 数据与数据结构气象观测数据服务海洋石油工程海洋石油工程作业对安全保障有极高要求。当出现台风、 大风、 海雾、 强对流天气时， 海洋石油平台对准确精细的天气预报服务有着强烈需求， 工程作业船迫切需要关于所在区域海上灾害性天气的针对性预警。截至 2016 年底， 气象部门已经建设并纳入业务运行的有 373 个海
20、岛自动气象站、41 个锚锭浮标自动气象站（图1-6） 、52 个船载自动气象站、46 个塔台自动气象站和 35 个海上石油平台自动气象站。中国海洋石油集团有限公司也在 16 个平台安装了风、浪、 流水文综合观测系统， 设法满足企业对海上作业精细化气象保障和海上气象观测资料的需求。气象数据助力农业经济发展农业生产的每个环节都与天气、 气候条件密切相关， 我国气象部门一直把为农业服务作为基本业务 （图 1-7） 。气象部门要做到： 为农业部门及广大农民提供旱、 涝、 低温、 霜冻等灾害性天气的长、 中、 短期预报， 提示农民在气象灾害到来之前做好防灾准备； 利用卫星遥感和地面农业气象网数据， 提供
21、作物长势、 灾情、 土壤水分、 天气气候条件等农业气象监测和预测信息， 并分析气象条件利弊，提出趋利避害的农业生产管理建议； 根据作物长势、面积及气象条件， 进行农作物产量预报， 定期向国家及各省市提供预报结果， 从而为农业经济发展助力。活 动1.5 每个生活气象指数的计算需要选择影响因子进行数学建模， 再通过计算得出结论。收集资料， 了解 “中暑指数” “晨练指数” “感冒指数” 分别选用哪些气象数据作为影响因子。和同伴探讨交流： 这些生活气象指数的计算合理吗？（2） 国民经济建设我国正处在全面建设更高水平小康社会的重要历史时期，气象服务在国民经济各行各业发展中的作用越来越重要。气象观探测数
22、据一直在为农业、 交通、 航空、 航天、 水利、 环境、 电信、 电力和能源等行业提供决策参考。图 1-6 回收海洋气象观测浮标图 1-7 农业气象观测站第一单元 走进数据时代7气象数据为青藏铁路提供决策参考青藏铁路沿线平均海拔在 4000 米以上， 闪电、 雷暴、 风雪和冰雹等灾害性天气事件时常发生 （图 1-8） 。这些恶劣天气直接加大了青藏铁路沿线的供电隐患。为了保证青藏铁路的正常、安全供电，气象部门专门为用户加工处理了青藏铁路沿线各气象站多年来关于闪电、 雷暴、 雪冰雹等非常规气象的资料， 形成专题数据集， 为制定沿线冻土及融冻地区对输变电工程的接地要求、 变电所的防雷标准、 沿线多雷
23、区输电线路的耐雷水平和雷击跳闸率等开展专项服务， 确保了青藏铁路供电系统的可靠性。（3） 科学发现与技术创新气象观测数据和信息是开展天气预警预报、 气候预测预估及各类气象服务、 科学研究的基础， 是推动气象科学发展的原动力。GRAPES“隔空指挥” 风云四号加密观测2018 年第 10 号台风 “安比” 于 7 月 22 日 12 时 30 分前后在上海登陆后， 一路北上， 数天内给华东、 华北及东北地区带来较大风雨影响。 在这次对台风 “安比” 的路径及风雨预报中， 一种创新性的方法首次启用， 即 GRAPES 数值预报系统 “隔空指挥”风云四号气象卫星 （图 1-9） 在特定区域内开展加密
24、观测，回传数据实时进入 GRAPES 系统， 最终成功改善了对台风“安比” 的预报。根据评估， 风云四号卫星与 GRAPES 进行配合，24 小时加密观测为精准预报台风 “安比” 的风雨影响提供了重要定量预报产品支撑，最终成功提高了目标区域内的预报效果。通过登录中国气象局等专业网站， 了解我国风云卫星的发展历史， 思考卫星数据对提高气象预报的准确性和预报时长的积极作用，感受我国在气象科学技术方面的成就。数字化学习图 1-8 青藏铁路沿线气候多变图 1-9 风云四号气象卫星8 数据与数据结构3. 气象数据， 走向未来近年来， 随着人们对 “数据是国家基础性战略资源” 认识的不断加深， 随着我国智
25、慧化城市建设推进过程中对来自各行各业数据资源 “融合应用” 需求的加大， 数据的开放共享工作被推上了快车道。 “中国气象数据网” 已被建成为气象数据汇集应用的权威大数据平台和中国气象局对外提供气象数据服务的官方门户网站， 面向社会和公众提供气象数据服务 （图 1-10） 。2018 年 1 月， 我国首个全球实时海洋观测网正式建成， 中国因此成为 9 个有能力向全球 Argo（Array for real-time geostrophic oceanography， 地转海洋学实时观测阵）资料中心业务化提交浮标观测资料的国家之一， 帮助科学家同步获取全球海洋环境资料。气象数据的开放、 共享，
26、激发了社会公众、 企事业单位、科研机构从海量数据中创造新价值、 提升新能力、 形成新业态和发现新知识的热情和行动。基于共享的气象数据， 一些瞄准 “新零售” 业的企业， 将天气大数据与物流、 仓储、 营销管理等信息进行融合分析，从而提高企业的产能， 减小和规避气象因素造成的风险。气象数据的开放还有效支撑了环境、 国土、 水利、 农业、 林业、海洋、 国防和商业等各个领域的业务发展， 促进了各行各业对气象数据的应用价值和效益的共同挖掘。图 1-10 气象数据共享第一单元 走进数据时代9活 动1.6 登录 “中国气象数据网” （国家气象科学数据中心官网） ， 了解其主要提供哪些数据内容和形式的数据
27、服务。1.7 登录 “中国气象数据网” 下方的相关链接， 调研其他数字共享中心。共享的数据种类提供的数据产品专题数据服务国家气象科学数据中心国家农业科学数据共享中心地震科学数据共享中心1.8 收集资料， 跟踪了解我国有关大数据发展的政策文件、 大数据技术的发展前沿， 以及大数据技术应用的相关案例， 尝试在学校校园新闻中设立 “大数据快讯” 栏目。开放数据创新应用大赛 （SODA） -2017- 未来之星奖“航延预报基于航延预测模型优化乘客航空出行选择” 项目获 2017 年 SODA 未来之星奖，它的特点是让航班延误预测像天气预报一样简单。它主要基于气象数据、 航班数据、 机场流量数据等跟航班
28、延误相关的大数据处理， 引入深度学习、 机器学习等技术建立航班延误预测模型， 通过不同模型的综合运算及分析， 得到较为理想的航班延误预测结果。 航延预报可成为类似天气预报的便民应用， 乘客可以便捷地使用网站、 APP 等获取航班延误预测信息， 理性选择出行航班及时间。保险公司可以根据航班延误预测模型设计航延险产品， 由传统航延险的事后损失补偿理念升级为事前风险预警。航空公司也可以参考航班延误预测情况， 合理调配运力， 缓解旅客滞留情况。4. 数据时代的机遇和挑战数据， 已经渗透到当今每一个行业和生活的方方面面，正在改变人们的生活、 工作和思维方式。数据被认为是一种新的原材料， 可以用来加工、
29、产生价值； 是一种新的生产资料， 可以提高生产的效率； 是一种新10 数据与数据结构活 动1.9 阅读图 1-11， 结合日常生活中所涉及的数据安全问题， 谈谈现代公民应该具备怎样的 “数据素养” 。参见 P12 知识链接 “数据素养”结合前面关于气象数据应用的例子， 思考： 为什么说数据是一种新的原材料、 一种新的生产资料和一种新的基础设施？?思考与讨论?的基础设施， 投资和利用它可以改善经济和民生。数据时代在给人类带来福音的同时， 也对人类驾驭数据的能力发起了一场新的挑战。首先， 数据泄露对国家安全、 组织机密和个人隐私保护等方面都构成巨大挑战， 如何在利用数据价值的同时， 保证数据安全，
30、 成了国家、 企事业单位和个人不得不面对的难题。其次， 数据已渗透到每一个行业和业务职能领域。无论是数据的采集、 高效存储和管理， 还是对数据的有效挖掘、可视化展示和创造性应用， 都需要具备数据素养的人才。作为一名高中生， 我们要努力掌握一定的数据科学基础知识，提高数据素养， 从容投身于数据时代。图 1-11 数据安全报告第一单元 走进数据时代11知识链接数据及其价值数据是计算机加工的基本对象， 是现实世界中各种事物和现象的抽象化和符号化。伴随着信息技术的发展， 计算机可处理的数据类型越来越多， 现代计算机处理的不再是单纯的数值型数据， 更多的是文本、 图形、 图像、 音频、 视频等非数值型数
31、据。数据是事物属性的刻画， 反映出事物的信息。通过对数据的挖掘， 可以发现数据里面所隐藏的各种信息， 找到数据规律并挖掘出所隐含的自然或社会规律。因此， 信息技术的高速发展所带来的海量数据和信息量无疑是一座重要的宝库。从移动支付到共享经济， 大数据正在加速重塑大众生活的诸多方面； 从万物互联到智慧城市， 大数据正在深刻影响着经济发展、 社会治理、 国家管理的各个领域。上海全面推广 “健康云” ， 病历和就诊数据汇集 “上云” ， 就诊记录一键查询， 转诊信息顺畅共享； 重庆江北区智慧城管系统为路灯、 排水管网、 环卫车等加装智能设备， 采集到的运行状态数据由 “智慧城管” 进行精细的分析处理；
32、 全国多地交管部门联合高德地图， 借助大数据分析技术为春运 “摩托大军” 提供最佳返乡路线、 个性化路况提示， 让春运更有 “温度” ； 全国首个旅游大数据公共服务平台 “杭州旅游数据在线” 上线， 游客通过手机便可了解景点实时拥堵度、 酒店好评率等信息 大量用户数据与信息催生了一系列消费者行为的研究与分析。企业利用用户数据可以给用户画像， 对用户进行细分， 精准感知用户的需求， 从而基于数据优化产品设计， 为用户提供更好的服务。制造业通过工业大数据与自动控制和感知硬件、 工业核心软件、 智能服务平台等融合发展， 形成数据驱动的工业发展新模式， 对每个产品从生产、 销售到用户使用环节的数据采集
33、、 分析和应用， 提高生产效率、 减少库存、 延伸产业链。在科学研究领域， 科学数据的采集、 传输、 存储和处理等环节都发生了重大变化。如今各种观测、 实验设备都装备了智能系统， 实现了数据的智能采集和管理。特别是数据可以实现远程共享。有专家提出， 数据规模及其采集方式的不同， 让数据挖掘成了科学发现的一种重要工具。 “在 21 世纪， 人们通过各种新工具不间断地采集着海量的科学数据， 也通过计算机模型产生着大量的信息， 其中大部分已经长期存储在各种在线的、 可以公共获取的、 得到有效管理的系统上， 可以支持持续的分析， 这些分析将引发许许多多新理论的发现。 ”跨行业、 跨领域数据的开放共享、
34、 综合利用和协同创新， 给基于数据解决社会问题带来了新的希望。如通过分析气象报告、 潮汐相位、 地理空间、 卫星图像等海量数据， 优化风力发电机的布局， 合理进行电力系统调度、 提高风力发电效率， 确保电力系统运行稳定； 通过手机信令数据和呼吸道传染疾病医疗数据， 分析该疾病暴发的时间、 地点以及传播模型，为该病的预防和控制服务。12 数据与数据结构全球海洋观测平台既有锚锭浮标、志愿观测船、石油平台等海表观测，也有剖面浮标（Argo） 、 深海潜标等深海观测； 观测要素丰富， 既包含常规的风、 温、 压、 湿气象要素， 也包让 “沉睡” 的海洋观测资料活起来随着数据成为国家的战略资源、 企业的
35、核心资产， 同时对个人也越来越重要， 数据也成为违法犯罪分子的重点关注目标， 数据安全问题受到全世界从政府到普通公众的重视。此外， 规模庞大的数据中心在成为全球强大的经济引擎的同时， 也消耗了巨大的能量。数据中心绿色建设、 高效运营已是迫在眉睫的任务。数据素养在数据公开、 数据交换、 数据共享和数据利用成为时代特征时， 不论是政府机构、 企业还是个人， 都在创造数据、 管理数据和使用数据， 数据素养的重要意义和价值日益凸显， 并迅速引起学界关注。国内关于数据素养并未形成统一的概念定义。有专家认为数据素养通常指的是研究者在工作中对科学数据的采集、 组织管理、 处理分析、 共享等过程中应具备的能力
36、， 还应包括研究者在数据生命周期中普遍遵循的道德与行为规范； 也有专家认为数据素养包括三个层次： 数据意识、 数据基本知识与技能、 数据利用能力等。综合已有研究， 数据素养应包括对数据的敏感性， 数据收集、 处理、 分析、 判断和利用的能力， 尊重数据伦理、 保证数据准确、安全和隐私的修养。数据素养与信息素养概念密切相关， 数据信息素养是信息素养的深化与拓展。每个公民只有具备必要的数据素养， 才能紧跟社会发展的步伐。拓展阅读智慧城市在城市大发展中有两大功能， 一是解决城市已经客观存在的 “不健康” 问题， 二是提供让城市更舒适、 更宜居的服务。智慧城市建设是利用信息技术， 不断获取、 活化和分
37、析城市中的多种异构数据， 从而解决城市所面临的各种挑战， 如环境恶化、 交通拥堵、 能耗增加、规划落后等。智慧城市将无处不在的感知技术、 高效的数据管理和分析算法， 以及新颖的可视化技术相结合， 以提高人们的生活品质、 环境质量和城市运转效率。如果将城市虚拟为一个 “人” ， 那么采集城市感知数据的过程， 就像为城市做全面的体检，将城市中的人口、 交通、 规划、 能源、 经济、 环境等诸多信息详细地展示出来， 为保障城市的健康发展以及 “城市病” 的及时、 准确诊断提供了丰富的素材。在综合应用城市多源数据的基础上， 机器学习、 数据挖掘、 大数据分析等计算机信息技术， 可以在城市领域知识的指导
38、下， 深入挖掘并理解城市各种 “不健康” 问题的成因与机理， 从而提出科学合理的调整方案。大数据与计算机技术同城市科学领域的专业知识相结合， 是智慧城市走向科学的基础。摘自 国家治理2015 年 18 期 以信息技术服务业推动智慧城市建设智慧城市建设需要 “数据活化”第一单元 走进数据时代13括海温、 海浪、 海流、 盐度等水文要素。据国际海洋学与海洋气象学联合委员会 （JCOMM） 统计，2015 年业务运行的全球海洋观测平台有 8500 余个， 这些观测资料通过世界气象组织全球通信系统（GTS） 实现全球各大业务中心共享。长期以来， 大部分资料都在资料库中 “沉睡” ， 并没有被挖掘整理并
39、应用于全球海洋监测业务中。2015 年中国气象局、 国家气象信息中心， 组建海洋气象观测资料搜集整理小组。通过对目前信息中心资料库的海洋气象观测数据进行分门别类， 共整理出漂流浮标、 剖面浮标、 波浪浮标、 潮位站、 石油平台站、 海啸浮标、 志愿船观测、 潜标、 锚锭浮标共九大类 8000 余个观测站， 收集整理上述观测站的元信息数据， 将成果通过 “全球海洋气象共享系统” 实现共享， 方便了下游用户使用。在此基础上， 进一步与国内锚锭浮标、 海岛站、 石油平台站、 船舶站等观测数据整合， 有效提升全球海洋气象监测能力， 推进了我国海洋气象观测资料应用水平。摘自中国海洋网14 数据与数据结构
40、一、 项目任务张女士在某网上书店为自己买了一本 优雅女人的投资理财 ， 给 6 岁女儿买了一本写给儿童的成语故事 。张女士此次购买数据信息被商家共享给了合作伙伴， 被共享的数据为： （1） 张女士对书籍感兴趣； （2） 她家有个孩子； （3） 她是通过网络购买的； （4） 她通过网络看到广告； （5） 住在上海； （6） 通过对上面初步记录的数据进行分析可推测： （1） 张女士可能会购买理财产品；（2） 张女士可能会购买健身会所的会员卡； （3） 张女士可能会为女儿报兴趣班； （4） 1. 分小组讨论， 为上述案例再添加一条被共享的数据和推测结果。2. 请将本案例中有可能涉及张女士个人隐私的信
41、息 （至少三条） 列在下表中。序号可能的隐私信息12343. 某购物平台内部有一个专门的数据安全小组， 负责监管隐私问题， 如要查某年用户有多少， 数据查询结果不会显示个人的全部身份证号码； 在对外合作中， 提供脱敏的数据，即只告诉数据分析运算的结果， 而不提供元数据。结合本案例， 列出大数据存在哪些风险，分享你或你们小组关于如何有效保护数据隐私权的建议。二、 项目指引1. 从自己或身边人的生活体验中， 了解网上购物的过程。2. 了解在网上购物的过程中会产生的数据。3. 收集身边或媒体关于个人隐私泄密的案例。三、 交流评价与反思以自己熟悉的信息表达工具 （如演示文稿等） 制作电子作品， 通过网
42、络或课堂展示交流分析结果， 并对他人的作品进行评价， 谈谈数据的应用价值和负面影响。单元挑战 完成网上购物数据初步分析第一单元 走进数据时代15一、 主要内容梳理二、 单元练习1. 当气温降到 16时， 短大衣开始畅销； 气温降到 10时， 长大衣开始畅销； 某啤酒商发现， 夏季气温每上升 1， 啤酒销量就会增加 230 万瓶。以上案例说明， 气象数据可以是预测生产流通和消费的风向标， 反映了气温变化与销售额增减的关系。请从身边寻找相关气象数据， 分析该数据与社会某些领域的关系。2. 有些创新企业的生产原材料就是数据， 通过技术手段将收集到的数据加工， 进行数据分析， 生产出形形色色的 “数据
43、产品” ， 从而获得收益。某订餐网站的外卖时段占比和订单量占比， 如图 1-12 和图 1-13 所示。请从图中分析， 这些数据可以给企业提供哪些方面的决策参考。单元小结图 1-12 外卖时段占比16 数据与数据结构说明： A信息意识， T计算思维， I数字化学习与创新， R信息社会责任三、 单元评价评 价 内 容达 成 情 况能说出数字、 数值和数据的涵义及它们的区别 （T）能列举气象数据在人们日常生活中的应用 （A）能列举气象数据在国民经济建设中的应用 （A）能列举气象数据在科学发现和技术进步中的应用 （A， I， R）能理解数据开放共享的意义 （A， R）能洞悉数据时代的机遇和挑战 （A
44、， R）能养成良好的数据素养 （A， R）能理解数据是一种新的原材料， 一种新的生产资料和一种新的基础设施 （A， R）3. 汽车生产企业的产业全过程都与数据密不可分， 这些数据让其在开发新车和开拓市场的核心业务上能够及时采取相应的行动并获益。查阅资料， 请从市场角度说明可以收集哪些数据， 为汽车生产企业的新车研发提供依据。图 1-13 订单量占比学习目标实现学校学生健康情况登记表的操作单元挑战随着信息技术的不断发展， 计算机的应用越来越广泛， 已经从最初的科学计算发展到数据处理、 自动控制、办公自动化、 人工智能等许多非数值计算领域。计算机加工处理的对象也从纯粹的数值发展到字符、 表格、 图
45、片等各种具有一定结构的数据。为了对大量数据进行高效处理， 必须要先分析数据的内在联系， 合理地组织、 存储数据， 然后设计算法编写程序实现相关处理。而如何合理地组织、 存储数据就是 “数据结构” 主要研究的问题。本单元将从实例出发， 学习数据结构的基本概念， 初步认识数据结构在问题解决中的重要作用， 进一步提升计算思维。理解数据结构的概念， 认识数据结构在解决问题过程中的重要作用。理解线性表数据结构的概念， 并能编程实现其相关操作。比较数组和链表的区别， 明确上述两种数据结构在存储不同类型数据中的应用。理解抽象数据类型的概念， 认识抽象数据类型对数据处理的重要性。第二单元 初识数据结构项目学习
46、目标在本项目中， 我们将一起通过研究学校教学管理相关数据的组织处理来初步认识数据结构。完成本项目学习， 须回答以下问题：1. 学生基本数据之间有何种内在关系， 处理这些数据的时候可以如何存储？2. 班级管理组织结构属于何种逻辑结构？ 3. 什么是数据对象、 数据元素和数据项？4. 什么是数据结构？数据结构在解决问题过程中有何作用？5. 什么是抽象数据类型？抽象数据类型的作用是什么？随着学校管理信息化的不断发展， 使用计算机进行教学管理逐步成为常态。学校教学管理涉及许多方面的数据， 如学生数据、 教职员工数据等。如果要用计算机处理这些数据， 就要先分析它们各自的内在关系 （图 2-1） ， 然后
47、采用相应的存储方式将这些数据存储到计算机中， 在此基础上进行数据的相关操作， 如查找、 插入、 删除、 合并等， 以实现管理需求。项目二研究学校教学管理相关数据的组织处理初识数据结构图 2-1 分析数据内在关系19小贴士数据元素 （data element）是数据的基本单位。一个数据元素由若干个数据项组成。在不同的条件下， 数据元素又可称为元素、 结点、 顶点、 记录等。数据项 （data item） 是组成数据元素的最小单位 （也可称为字段、 域、 属性） 。数据对象 （data object） 是性质相同的数据元素的集合。逻辑结构是指数据元素之间的相互关系。参见 P26 知识链接 “基本概
48、念术语”项目学习指引1. 从教学管理相关数据认识数据的逻辑结构学校为了对学生进行管理， 每年新生入校都要登记注册各种信息， 诸如姓名、 性别、 出生日期、 家庭地址等。学校要为每位新生分配班级学号。中途学生转学转班， 学校要删除或修改学生信息。学生的基本情况， 可以用学校编制的 “学生信息表” 表示， 如表 2-1 所示。学号姓名性别出生日期20140111杨阳男1998.1020140112卢声凯男1999.0320140113林德康男1999.0120140114王诗萌女1999.0720140115冯子晗女1999.04表 2-1 某学校学生信息表表中的每一行构成一个学生的一条信息， 包
49、括学号、 姓名、 性别、 出生日期等。可以看出， 除第一个和最后一个学生外， 每个学生都分别与前一个学生和后一个学生相邻， 形成一对一的关系。这张按一定顺序排列的表， 就是解决学生管理问题的模型 （线性表， 将在后续项目详细展开介绍） 。当学生信息被输入计算机后，就成为计算机处理的对象。表中每一行代表一条学生基本数据， 称为数据元素， 它由学号、 姓名、 性别、 出生日期等组成， 其中的每一项称为数据项。所有各条学生基本数据一起构成一个集合 （学生基本数据表） ， 称为数据对象。数据元素之间存在一对一的关系的逻辑结构称为线性结构。生活中还有很多这样的例子， 如员工管理系统、 订票系统等。在这类
50、问题中， 一个共同特点是所处理的对象之间存在简单的一对一的线性关系。基于此， 可以获得解决该类问题的数学模型。通过设计算法， 计算机能够完成对这些数据小贴士数学模型是指，从实际问题中提取操作对象， 并找出这些操作对象之间的关系， 然后用数学语言做出描述。有些问题的数学模型可以用具体的数学方程表示， 更多的实际问题无法用数学方程表示，这就需要对数据进行分析得到解决问题的方法。数据的逻辑结构也是从具体问题抽象出来的数学模型。第二单元 初识数据结构20 数据与数据结构参见 P27 知识链接 “逻辑结构”核心概念数据结构 （data structure）是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合
