数据 (计算机)和计算机科学

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数据 (计算机)和计算机科学之间的区别

数据 (计算机) vs. 计算机科学

数据 (Data) 需要解释才能成为信息。要将数据转换为信息，必须考虑几个已知因素。所涉及的因素由数据的创建者和所需信息决定。元数据用于引用有关数据的数据。元数据可以间接、指定或给定。与物理事件或过程相关的数据也将具有时间数据。在几乎所有情况下，这个时间分量是隐含的。当温度记录器等设备从温度传感器接收数据时就是这种情况。当接收到温度时，假设数据具有“现在”的时间参考。所以设备一起记录日期，时间和温度。 数字数据是使用（1）和零（0）的二进制数系统表示的数据，而不是模拟表示。在现代（1960年后）计算机系统中，所有的数据都是数字的。在大多数情况下，计算机中的数据作为并行数据移动。在大多数情况下移动到或来自计算机的数据作为串行数据移动。请参见并行通信和串行通信。来自模拟设备（例如温度传感器）的数据必须通过“模数转换器”或“ADC”（请参见類比數位轉換器）将模拟数据转换为数字数据。 表示数据的数量，字符，或在其上的操作由执行符号计算机被存储并记录在硬盘(磁，光盘或机械的记录介质)，和传输在数字电信号的形式。 程序是一组数据，由一系列编码软件指令组成，用于控制计算机或其他机器的操作。物理计算机存储元件由一个地址和一个字节/字的数据存储组成。数字数据通常存储在有关联数据库中，如表或数据库，通常可以表示为 关键字/值 数据可以组织在许多不同类型的数据结构中，包括数组、图形和对象。 数据结构可以存储许多不同类型的数据，包括数字，字符串甚至其他数据结构。 数据通过I/O设备进出计算机。 在另一种使用方法，二进制文件（不是人类可读的）有时被称为与人类可读的“文本”不同的“数据”。2007年数字数据总量估计为2810亿千兆字节（. 计算机科学用于解决信息与计算的理论基础，以及实现和应用它们的实用技术。 计算机科学（computer science，有时缩写为CS）是系统性研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何与应用的实用技术的学科。 它通常被形容为对那些创造、描述以及转换信息的算法处理的系统研究。计算机科学包含很多分支领域；有些强调特定结果的计算，比如计算机图形学；而有些是探討计算问题的性质，比如计算复杂性理论；还有一些领域專注于怎样实现计算，比如程式語言理論是研究描述计算的方法，而程式设计是应用特定的程式語言解决特定的计算问题，人机交互则是專注于怎样使计算机和计算变得有用、好用，以及随时随地为人所用。 有时公众会误以为计算机科学就是解决计算机问题的事业（比如信息技术），或者只是与使用计算机的经验有关，如玩游戏、上网或者文字处理。其实计算机科学所关注的，不仅仅是去理解实现类似游戏、浏览器这些软件的程序的性质，更要通过现有的知识创造新的程序或者改进已有的程序。 尽管计算机科学（computer science）的名字里包含计算机这几个字，但实际上计算机科学相当数量的领域都不涉及计算机本身的研究。因此，一些新的名字被提议出来。某些重点大学的院系倾向于术语计算科学（computing science），以精确强调两者之间的不同。丹麦科学家Peter Naur建议使用术语"datalogy"，以反映这一事实，即科学学科是围绕着数据和数据处理，而不一定要涉及计算机。第一个使用这个术语的科学机构是哥本哈根大学Datalogy学院，该学院成立于1969年，Peter Naur便是第一任教授。这个术语主要被用于北欧国家。同时，在计算技术发展初期，《ACM通讯》建议了一些针对计算领域从业人员的术语：turingineer，turologist，flow-charts-man，applied meta-mathematician及applied epistemologist。 三个月后在同样的期刊上，comptologist被提出，第二年又变成了hypologist。 术语computics也曾经被提议过。在欧洲大陆，起源于信息（information）和数学或者自动（automatic）的名字比起源于计算机或者计算（computation）更常见，如informatique（法语），Informatik（德语），informatika（斯拉夫语族）。 著名计算机科学家Edsger Dijkstra曾经指出：“计算机科学并不只是关于计算机，就像天文学并不只是关于望远镜一样。”（"Computer science is no more about computers than astronomy is about telescopes."）设计、部署计算机和计算机系统通常被认为是非计算机科学学科的领域。例如，研究计算机硬件被看作是计算机工程的一部分，而对于商业计算机系统的研究和部署被称为信息技术或者信息系统。然而，现如今也越来越多地融合了各类计算机相关学科的思想。计算机科学研究也经常与其它学科交叉，比如心理学，认知科学，语言学，数学，物理学，统计学和经济学。 计算机科学被认为比其它科学学科与数学的联系更加密切，一些观察者说计算就是一门数学科学。 早期计算机科学受数学研究成果的影响很大，如Kurt Gödel和Alan Turing，这两个领域在某些学科，例如数理逻辑、范畴论、域理论和代数，也不断有有益的思想交流。.

信息

信息（英語：Information），又稱情報，是一个严谨的科学术语，其定义不统一，是由它的极端复杂性决定的，獲取信息的主要方法為六何法。信息的表现形式多不胜数：声音、图片、温度、体积、颜色……信息的类別也不计其数：电子信息、财经信息、天气信息、生物信息……。 在熱力學中，信息是指任何會影響系統的熱力學狀態的事件。 信息可以減少不確定性。事件的不確定性是以其發生機率來量測，發生機率越高，不確定性越低，事件的不確定性越高，越需要額外的信息減少其不確定性。位元是典型的，但也可以使用像納特之類的單位，例如投擲一個公正的硬幣，其信息為log2(2/1).

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数据库

--，簡而言之可視為電子化的檔案櫃——儲存电子檔案的處所，使用者可以對檔案中的資料執行新增、擷取、更新、刪除等操作。 所謂「資料庫」係以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。.

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数据结构

在计算机科学中，数据结构（data structure）是计算机中存储、组织数据的方式。 数据结构意味着介面或封装：一个数据结构可被视为两个函数之间的介面，或者是由数据类型联合组成的存储内容的访问方法封装。 大多数数据结构都由数列、记录、可辨识联合、引用等基本类型构成。举例而言，可為空的引用（nullable reference）是引用与可辨识联合的结合体，而最简单的链式结构链表则是由记录与可空引用构成。 数据结构可透过程式语言所提供的数据类型、引用及其他操作加以实现。一个设计良好的数据结构，应该在尽可能使用较少的时间与空间资源的前提下，支援各種程式執行。 不同种类的数据结构适合不同种类的应用，部分資料結構甚至是為了解決特定問題而設計出來的。例如B树即為加快樹狀結構存取速度而設計的資料結構，常被應用在資料庫和檔案系統上。 正確的数据结构選擇可以提高演算法的效率（請參考）。在電腦程式设计的過程裡，选择适当的数据结构是一項重要工作。许多大型系统的編寫经验顯示，程式設計的困难程度与最终成果的质量与表现，取决于是否选择了最適合的数据结构。 系統架構的关键因素是数据结构而非算法的見解，导致了多种形式化的设计方法与编程语言的出现。绝大多数的语言都带有某种程度上的模块化思想，透过将数据结构的具体实现封装隐藏于使用者介面之后的方法，来让不同的应用程序能够安全地重用这些数据结构。C++、Java、Python等面向对象的编程语言可使用类 (计算机科学)来達到這個目的。 因为数据结构概念的普及，现代编程语言及其API中都包含了多种預設的数据结构，例如 C++ 标准模板库中的容器、Java集合框架以及微软的.NET Framework。.

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