【黔教版】《信息科技》五年级下册第7单元第3课《验证算法》.pptxVIP

【黔教版】《信息科技》五年级下册第7单元第3课《验证算法》.pptx

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第7单元第3课验证算法(黔教版)五年级下

1核心素养目标3新知讲解5拓展延伸7板书设计2新知导入4课堂练习6课堂总结课后作业8

01核心素养目标信息意识计算思维数字化学习与创新信息社会责任通过设计和推广垃圾分类算法,可以帮助社会实现更高效的垃圾分类与回收,减少环境污染。能够快速获取垃圾分类相关的研究资料和必威体育精装版技术,利用现代深度学习框架(如TensorFlow,PyTorch等)进行模型设计和验证。通过图像处理技术和深度学习模型将垃圾分类问题转化为计算机可以处理的问题,能够更有效地理解和优化模型。通过学习垃圾分类算法模型课程,增强了自己对信息技术及其应用的意识;还包括如何利用信息技术为社会做出贡献。

02新知导入活动背景如何利用计算机验证算法呢?我们可以先用计算机“语言”描述算法。算法设计完成后,可以通过计算机程序验证是否可行。

02新知导入

03新知讲解活动1:验证垃圾类型查询算法对于搜集到的垃圾分类数据,可以使用列表进行存储(图7-3-1)。列表是存储和管理多个数据项的重要方式。图7-3-1列表存储垃圾分类数据

03新知讲解存储和管理多个数据项还有很多种方法:数组(Array):存储多个相同类型数据项的集合,具有固定的大小。它们的优势是可以通过索引高效访问特定位置的数据。适用于数据量小或已知大小的情况。链表(LinkedList):链表是一种动态数据结构,适用于数据项大小不确定的情况。每个元素(节点)包含数据和指向下一个元素的指针。链表的优势是插入和删除操作比数组更高效,尤其是在中间位置操作时。小科提示

03新知讲解队列(Queue):队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,通常用于存储临时数据或需要按顺序处理的数据项。例如,任务调度、缓冲区管理等场景。栈(Stack):栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,适用于需要按反向顺序处理数据的场景。例如,深度优先有哪些信誉好的足球投注网站、递归函数调用等。集合(Set):集合用于存储一组唯一的数据项。通常用于去重和集合运算(如交集、并集等)的场景。小科提示

03新知讲解图7-3-2所示程序实现了判断是否为“可回收物”的算法,你能尝试根据垃圾类型查询算法流程图(图7-3-3),完善程序并验证整个算法吗?图7-3-2判断是否为“可回收垃圾”的程序

03新知讲解图7-3-3垃圾类型查询算法流程图

03新知讲解还可以这样做:提供模拟垃圾投放的场景,如果投放正确可以获得积分。模拟投放垃圾的算法是关键。程序的趣味性越强,越有助于大家熟悉垃圾分类的知识。

03新知讲解模拟投放垃圾算法描述如下所示,应该如何编写程序进行验证呢?(1)准备4种垃圾箱角色、10种不同的废弃物角色;(2)新建“分数”变量,设置初始值为0;(3)如果当前角色属于其他垃圾,且碰到“其他垃圾”垃圾箱角色,显示“正确”,得分加1,否则显示“错误”。(4)如果得分为满分,显示“挑战成功”画面,否则显示“挑战失败画面。

03新知讲解活动2:验证模拟投放垃圾算法1.图7-3-4为“餐巾纸”角色的代码。运行开始,餐巾纸是可见状态;当角色被按住时,可以随着鼠标指针移动;当角色被放开时,进行类型是否正确的判断。如果分类正确,将变量“分数”增加1,并发送广播“正确”显示“回答正确”的图片角色;如果分类错误,将发送广播“错误”,显示“回答错误”的图片角色。你能尝试完善全部垃圾角色的判断程序吗?

03新知讲解2.根据算法,当“分数”等于10时,显示“挑战成功”画面(图7-3-5a);完成10次操作但“分数”不等于10时,显示“挑战失败”画面(图7-3-5b)。在“背景”角色中编写程序,你能完善挑战失败时的程序吗?

03新知讲解3.尝试运行模拟投放垃圾程序,检查程序是否与算法一致(图7-3-6)。

03新知讲解程序编写完成后,要检查输出结果与算法预期结果是否一致。调试是验证算法是否正确的一种方法。调试时,首先要检查能否输出结果:得到运行结果后,还需要判断结果是否正确;如果不正确,就需要检查程序检查在编写时是否有录入错误、逻辑错误等问题,并及时进行修改。

03新知讲解根据模拟投放垃圾算法描述编写程序进行验证时的注意事项:数据结构设计:根据模拟的需求选择合适的数据结构。如果需要模拟垃圾桶的位置、容量、垃圾量等,可以使用数组、链表或字典等数据结构来管理这些信息。随机性和模拟精度:如果算法中包含随机性(例如垃圾投放的时间间隔不固定),确保正确地模拟随机过程。你可以使用随机数生成函数(如Python中的`random`模块)来模拟随机事件。小科提示

03新知讲解边界条件处理:模拟过程中,要特别注意边界条件的处理。例如,垃圾桶容量是否会溢出,垃圾投放的时间间隔是否合适等。性能考虑:如果模拟的规模较大,程序的效率也需要考虑。比如,可以避免过多

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