计算思维是指算法与程序设计技巧

Ⅰ 计算思维的计算思维

操作模式 计算思维建立在计算过程的能力和限制之上，由人由机器执行。计算方法和模型使我们敢于去处理那些原本无法由任何个人独自完成的问题求解和系统设计。计算思维直面机器智能的不解之谜：什么人类比计算机做得好？什么计算机比人类做得好？最基本的问题是：什么是可计算的？迄今为止我们对这些问题仍是一知半解。
计算思维用途 计算思维是每个人的基本技能，不仅仅属于计算机科学家。我们应当使每个孩子在培养解析能力时不仅掌握阅读、写作和算术（Reading, wRiting, and aRithmetic——3R），还要学会计算思维。正如印刷出版促进了3R的普及，计算和计算机也以类似的正反馈促进了计算思维的传播。
计算思维是运用计算机科学的基础概念去求解问题、设计系统和理解人类的行为。它包括了涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。当我们必须求解一个特定的问题时，首先会问：解决这个问题有多么困难？怎样才是最佳的解决方法？计算机科学根据坚实的理论基础来准确地回答这些问题。表述问题的难度就是工具的基本能力，必须考虑的因素包括机器的指令系统、资源约束和操作环境。
为了有效地求解一个问题，我们可能要进一步问：一个近似解是否就够了，是否可以利用一下随机化，以及是否允许误报（false positive）和漏报（false negative）。计算思维就是通过约简、嵌入、转化和仿真等方法，把一个看来困难的问题重新阐释成一个我们知道怎样解决的问题。
计算思维是一种递归思维 它是并行处理。它是把代码译成数据又把数据译成代码。它是由广义量纲分析进行的类型检查。对于别名或赋予人与物多个名字的做法，它既知道其益处又了解其害处。对于间接寻址和程序调用的方法，它既知道其威力又了解其代价。它评价一个程序时，不仅仅根据其准确性和效率，还有美学的考量，而对于系统的设计，还考虑简洁和优雅。
抽象和分解 来迎接庞杂的任务或者设计巨大复杂的系统。它是关注的分离（SOC方法）。它是选择合适的方式去陈述一个问题，或者是选择合适的方式对一个问题的相关方面建模使其易于处理。它是利用不变量简明扼要且表述性地刻画系统的行为。它使我们在不必理解每一个细节的情况下就能够安全地使用、调整和影响一个大型复杂系统的信息。它就是为预期的未来应用而进行的预取和缓存。计算思维是按照预防、保护及通过冗余、容错、纠错的方式从最坏情形恢复的一种思维。它称堵塞为“死锁”，称约定为“界面”。计算思维就是学习在同步相互会合时如何避免“竞争条件”（亦称“竞态条件”）的情形。
计算思维利用启发式推理来寻求解答，就是在不确定情况下的规划、学习和调度。它就是搜索、搜索、再搜索，结果是一系列的网页，一个赢得游戏的策略，或者一个反例。计算思维利用海量数据来加快计算，在时间和空间之间，在处理能力和存储容量之间进行权衡。
考虑下面日常生活中的事例：当你女儿早晨去学校时，她把当天需要的东西放进背包，这就是预置和缓存；当你儿子弄丢他的手套时，你建议他沿走过的路寻找，这就是回推；在什么时候停止租用滑雪板而为自己买一付呢？这就是在线算法；在超市付帐时，你应当去排哪个队呢？这就是多服务器系统的性能模型；为什么停电时你的电话仍然可用？这就是失败的无关性和设计的冗余性；完全自动的大众图灵测试如何区分计算机和人类，即CAPTCHA[注1]程序是怎样鉴别人类的？这就是充分利用求解人工智能难题之艰难来挫败计算代理程序。
计算思维将渗透到我们每个人的生活之中，到那时诸如算法和前提条件这些词汇将成为每个人日常语言的一部分，对“非确定论”和“垃圾收集”这些词的理解会和计算机科学里的含义驱近，而树已常常被倒过来画了。
我们已见证了计算思维在其他学科中的影响。例如，机器学习已经改变了统计学。就数学尺度和维数而言，统计学习用于各类问题的规模仅在几年前还是不可想象的。各种组织的统计部门都聘请了计算机科学家。计算机学院（系）正在与已有或新开设的统计学系联姻。
计算机学家们对生物科学越来越感兴趣，因为他们坚信生物学家能够从计算思维中获益。计算机科学对生物学的贡献决不限于其能够在海量序列数据中搜索寻找模式规律的本领。最终希望是数据结构和算法（我们自身的计算抽象和方法）能够以其体现自身功能的方式来表示蛋白质的结构。计算生物学正在改变着生物学家的思考方式。类似地，计算博弈理论正改变着经济学家的思考方式，纳米计算改变着化学家的思考方式，量子计算改变着物理学家的思考方式。
这种思维将成为每一个人的技能组合成分，而不仅仅限于科学家。普适计算之于今天就如计算思维之于明天。普适计算是已成为今日现实的昨日之梦，而计算思维就是明日现实。

Ⅱ 什么是计算思维

计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动，由周以真于2006年3月首次提出。2010年，周以真教授又指出计算思维是与形式化问题及其解决方案相关的思维过程，其解决问题的表示形式应该能有效地被信息处理代理执行。

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计算机科学在本质上源自数学思维，因为像所有的科学一样，其形式化基础建筑于数学之上。计算机科学又从本质上源自工程思维，因为我们建造的是能够与实际世界互动的系统，基本计算设备的限制迫使计算机学家必须计算性地思考，不能只是数学性地思考。构建虚拟世界的自由使我们能够设计超越物理世界的各种系统。

Ⅲ 对计算思维的认识和理解

计算思维包括算法、分解、抽象、概括和调试五个基本要素。

与许多概念一样，计算思维在学术界存在一定的共识，但也有不少争议。在取得共识的层面，多数研究者都认可：

1.计算思维是一种思维过程，可以脱离电脑、互联网，人工智能等技术独立存在。

2.这种思维是人的思维而不是计算机的思维，是人用计算思维来控制计算设备，从而更高效、快速的完成单纯依靠人力无法完成的任务，解决计算时代之前无法想象的问题。

3.这种思维是未来世界认知、思考的常态思维方式，它教会孩子理解并驾驭未来世界。

计算思维的定义是从目前计算机科学所处的水平和角度提出的概念。这个概念可以概括当前计算机工作的特点，但如果作为一种思维方式进行推广可能会在某种程度上限制人们的思维。

从另一个角度看计算思维概念的提出具有非常积极的意义，它从一定程度上简明扼要地指出了计算机科学的核心和本质问题。为其他科学领域的研究人员深入学习和理解计算机科学提供了很好的目标与方向。综上所述计算思维目前还是一个处于研究和探索的定义或概念，有待发展和完善。

Ⅳ 计算思维技能的算法思维

在计算思维技能中，算法思维具有非常鲜明的计算机科学特征。
有些问题是一次性的，但解决这些问题的方案，则可以不断发展。在同类问题一再出现时，算法思维就可以介入。没有必要重新每次从头思考，而是采用每次都行之有效的解决方案。
算法思维在许多“策略性“棋盘游戏中非常重要。理想情况下需要有保证胜利，或者至少不会输的策略。所有这种策略都是一套规则，告诉你无需思索即怎么做每一步：也就是计算机科学家称之为算法的东西。如果你能建立这样的一套规则，这不仅可以成为完好游戏的基础，也成为一个设计优秀的计算机程序的基础。无论老幼，只要准遵循这套规则，就可以玩好这场游戏！
算法思维是在思考使用算法来解决问题的方法。这是学习自己编写计算机程序时需要开发的核心技术。
囚徒困境（prisoner's dilemma）是博弈论的非零和博弈中具代表性的例子，反映个人最佳选择并非团体最佳选择。虽然困境本身只属模型性质，但现实中的价格竞争、环境保护等方面，也会频繁出现类似情况。
这个1950年代提出的囚徒困境的典型案例是：两个罪犯准备抢劫银行,但作案前失手被擒。警方怀疑他们意图抢劫,苦于证据只够起诉非法持有枪械,于是将其分开审讯。为离间双方,警方分别对两人说:若你们都保持沉默(“合作”),则一同入狱1年。若是互相检举(互相“背叛”),则一同入狱5年。若你认罪并检举对方(“背叛”对方),他保持沉默,他入狱10年,你可以获释(反之亦然)。结果两人都选择了招供。孤立地看，这是最符合个体利益的“理性”选择(以A为例：若B招供，自己招供获刑5年，不招供获刑10年；若B不招供，自己招供可以免刑，不招供获刑1年。两种情况下，选择招供都更有利)，事实上却比两人都拒不招供的结果糟。由囚徒困境可知，公共生活中，如果每个人都从眼前利益、个人利益出发，结果会对整体的利益(间接对个人的利益)造成伤害。
为解决“囚徒困境”难题，美国曾组织竞赛，要求参赛者根据“重复囚徒困境”(双方不止一次相遇，“背叛”可能在以后遭到报复)来设计程序，将程序输入计算机反复互相博弈，以最终得分评估优劣(双方合作各得3分；双方背叛各得1分；一方合作一方背叛，合作方得0分，背叛方得5分)。有些程序采用“随机”对策；有些采用“永远背叛”；有些采用“永远合作”……结果，加拿大多伦多大学的阿纳托尔·拉帕波特教授的“一报还一报”策略夺得了最高分。
“一报还一报”策略是这样的：我方在第一次相遇时选择合作，之后就采取对方上一次的选择。这意味着在对方每一次背叛后，我方就“以牙还牙”，也背叛一次；对方每一次合作后，我方就“以德报德”一次。
该策略有别于“善良”的“永远合作”或“邪恶”的“永远背叛”对策，及对方一旦“不忠”，我方就不再给机会，长久对抗的策略。
如果你选择“永远背叛”策略，你或许会在第一局拿到最高分，但之后的各局可能都只能拿到低分，最后虽然可能“战胜”不少对手，但由于总分很低，最终难逃被淘汰出局的命运。所以除非很难与对方再次相遇，不用担心其日后的反应，才可选择对抗与背叛；否则，在长期互动、博弈的关系中，“一报还一报”是最佳策略：它是善意的，从不首先背叛；它不迂腐，不管过去相处多好，仍然对背叛有反应；它是宽容的，不因一次背叛而选择玉石俱焚。

Ⅳ 如何探讨计算思维

计算思维的本质是抽象（Abstract）和自动化（Automation）。它反映了计算的根本问题，即什么能被有效的自动进行。计算是抽象的自动执行，自动化需要某种计算机去解释抽象。

1. 计算思维的定义

计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解 等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。

2. 计算思维的本质

从操作层面上讲，计算就是如何寻找一台计算机去求解问题，隐含地说就是要确定合适的抽象，选择合适的计算机去解释执行该抽象，后者就是自动化。

计算思维中的抽象完全超越物理的时空观，可以完全用符号来表示，其中，数字抽象只是一类特例。与数学相比，计算思维中的抽象显得更为丰富，也更为复杂。数学抽象 的特点是抛开现实事物的物理、化学和生物等特性，仅保留其量的关系和空间的形式，而计算思维中的抽象却不仅仅如此。堆栈是计算学科中常见的一种抽象数据类型，这种数据类型就不可能像数学中的整数那样进行简单的相“加”。算法也是一种抽象，也不能将两个算法简单地放在一起实现一种并行算法。

抽象层次是计算思维中的一个重要概念，它使人们可以根据不同的抽象层次，进而有选择的忽视某些细节，最终控制系统的复杂性。在分析问题时，计算思维要求将注意力集中在感兴趣的抽象层次或其上下层，还应当了解各抽象层次之间的关系。

计算思维中的抽象最终是要能够机械的一步一步自动执行。为了确保机械的自动化，就需要在抽象过程中进行精确和严格的符号标记和建模，同时也要求计算机系统或软件系统生产厂家能够向公众提供各种不同抽象层次之间的翻译工具。

计算思维建立在计算过程的能力和限制之上，由人由机器执行。计算方法和模型使我们敢于去处理那些原本无法由个人独立完成的问题求解和系统设计。

3.计算思维的关键内容

当我们必须求解一个特定的问题时，首先会问：解决这个问题有多么困难？怎样才是最佳的解决方法？当我们以计算机解决问题的视角来看待这个问题，我们需要根据计算机科学坚实的理论基础来准确地回答这些问题。同时，我们还要考虑工具的基本能力，考虑机器的指令系统、资源约束和操作环境等问题。

为了有效地求解一个问题，我们可能要进一步问：一个近似解是否就够了，是否有更简便的方法，是否允许误报和漏报？计算思维就是通过约简、嵌入、转化和仿真等方法，把一个看来困难的问题重新阐释成一个我们知道怎样解决的问题。

计算思维是一种递归思维，是一种并行处理。它可以把代码译成数据又把数据译成代码。它是由广义量纲分析进行的类型检查。例如，对于别名或赋予人与物多个名字的做法，它既知道其益处又了解其害处；对于间接寻址和程序调用的方法，它既知道其威力又了解其代价；它评价一个程序时，不仅仅根据其准确性和效率，还有美学的考量，而对于系统的设计，还考虑简洁和优雅。计算思维是一种多维分析推广的类型检查方法。

计算思维采用了抽象和分解来迎接庞杂的任务或者设计巨大复杂的系统，它是一种基于关注点分离的方法（Separation of Concerns，简称SOC方法）。例如，它选择合适的方式去陈述一个问题，或者选择合适的方式对一个问题的相关方面建模使其易于处理；它是利用不变量简明扼要且表述性地刻画系统的行为；它是我们在不必理解每一个细节的情况下就能够安全地使用、调整和影响一个大型复杂系统的信息；它就是为预期的未来应用而进行数据的预取和缓存的设计。

计算思维是按照预防、保护及通过冗余、容错、纠错的方式，并从最坏情况进行系统恢复的一种思维。例如，对于“死锁”，计算思维就是学习探讨在同步相互会合时如何避免“竞争条件”的情形。
计算思维利用启发式的推理来寻求解答，它可以在不确定的情况下规划、学习和调度。例如，它采用各种搜索策略来解决实际问题。计算思维利用海量数据来加快计算，在时间和空间之间，在处理能力和存储容量之间进行权衡。例如，它在内存和外存的使用上进行了巧妙的设计；它在数据压缩与解压缩过程中平衡时间和空间的开销。

计算思维与生活密切相关：
当你早晨上学时，把当天所需要的东西放进背包，这就是“预置和缓存”；当有人丢失自己的物品，你建议他沿着走过的路线去寻找，这就叫“回推”；在对自己租房还是买房做出决策时，这就是“在线算法”；在超市付费时，决定排哪个队，这就是“多服务器系统”的性能模型；为什么停电时你的电话还可以使用，这就是“失败无关性”和“设计冗余性”。由此可见，计算思维与人们的工作与生活密切相关，计算思维应当成为人类不可或缺的一种生存能力。

计算机科学是计算的学问，它研究什么是可计算的，怎样去计算。计算机科学不是计算机编程，像计算机科学家那样去思维意味着远不止能为计算机编程，还要求能够在抽象的多个层次上思维。

Ⅵ 程序设计的计算思维主要体现在数据表示和程序构造

计算思维是分解、模式识别/数据表示，泛化/抽象和形成算法的一个过程。通过分解问题，使用数据表示法定义涉及的变量，并创建算法，得出通用的解决方案。

Ⅶ 什么是计算思维计算思维有什么特征

计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动，由周以真于2006年3月首次提出。2010年，周以真教授又指出计算思维是与形式化问题及其解决方案相关的思维过程，计算思维的特征如下：

1、概念化，不是程序化

2、根本的，不是刻板的技能

3、是人的，不是计算机的思维方式

4、数学和工程思维的互补与融合

5、是思想，不是人造物

(7)计算思维是指算法与程序设计技巧扩展阅读

计算思维的优点和内容：

计算思维吸取了问题解决所采用的一般数学思维方法，现实世界中巨大复杂系统的设计与评估的一般工程思维方法，以及复杂性、智能、心理、人类行为的理解等的一般科学思维方法。

优点：计算思维建立在计算过程的能力和限制之上，由人由机器执行。计算方法和模型使我们敢于去处理那些原本无法由个人独立完成的问题求解和系统设计。

内容：计算思维中的抽象完全超越物理的时空观，并完全用符号来表示，其中，数字抽象只是一类特例。

Ⅷ 计算思维最基本的内容

计算思维基本的内容是，运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。涉及理解问题并以一种计算机可以执行的方式表达其解决方案，使用计算机科学中的算法概念与策略来制定、分析和解决问题。

计算思维包括识别模式和顺序、创造算法、设计用于发现以及修正错误的测试，计算思维吸取了问题解决所采用的一般数学思维方法，现实世界中巨大复杂系统的设计与评估的一般工程思维方法，以及复杂性、智能、心理、人类行为的理解等的一般科学思维方法。

(8)计算思维是指算法与程序设计技巧扩展阅读

2006年3月美国卡内基·梅隆大学计算机科学系主任周以真（Jeannette M. Wing）教授在美国计算机权威期刊《Communications of the ACM》杂志上给出并定义的计算思维，同时还强调计算思维是一项跨学科的基本素养，不仅限于计算机领域。

计算思维不仅仅是在设计程序才会运用到，迁移到其他的课程中，计算思维能够帮助你分析问题、选择工具形成自动化的解决方案、选择最优解以及形成通用的解决方案。计算思维不仅是一种适应于计算机科学的概念和思想，更是一种广泛应用于工作、学习、生活中，组织和分析问题的视角。