1.3       新的思维革命——计算思维

计算思维是指计算机、软件及计算相关学科中的科学家和工程技术人员的思维模式。计算思维又称构造思维，它以设计和构造为特征，以计算机学科为代表。

有些学者将计算思维看作是除理论思维、实验思维以外的第三大思维。理论思维，又叫推理思维，以推理和演绎为特征。实验思维，又叫实证思维，以观察和总结自然规律为特征。计算思维，又叫构造思维，以设计和构造为特征。

计算思维是运用计算学科的基础概念进行问题求解、系统设计以及人类行为理解涵盖计算机之广度的一系列思维活动。计算思维强调抽象和构造、可解，强调用自动方式逐步求解，以计算机学科为代表。

来。

1.3.1 计算思维的概念

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（Computational Thinking）。周教授认为：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。

1.3.2 计算思维的本质和特征

计算思维的本质是抽象（Abstract）和自动化（Automat ion）。

计算思维的特征包括几下几点：

（1）概念化，不是程序化

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远不仅限于计算机编程，还要求能够在抽象的多个层次上思维。计算机科学不只是关注计算机，就像音乐产业不只是关注麦克风一样。

（2）根本的，不是刻板的技能

计算思维是一种根本技能，根本技能是每一个人为了在现代社会中发挥职能所必须掌握的。刻板技能意味着机械的重复。具有讽刺意味的是，当计算机像人类一样思考之后，思维可就真的变成机械的了。

（3）是人的，不是计算机的思维

计算思维是人类求解问题的一条途径，但决非要使人类像计算机那样地思考。计算机枯燥且沉闷，人类聪颖且富有想象力。是人类赋予计算机激情。计算机赋予人类强大的计算能力，人类应该好好的利用这种力量去解决各种需要大量计算的问题。配置了计算设备，我们就能用自己的智慧去解决那些在计算时代之前不敢尝试的问题，实现“只有想不到，没有做不到”的境界。

（4）是思想，不是人造物

不只是我们生产的软件硬件等人造物将以物理形式到处呈现并时时刻刻触及我们的生活，更重要的是还将有我们用以接近和求解问题、管理日常生活、与他人交流和互动的计算概念；而且，面向所有的人，所有地方。当计算思维真正融入人类活动的整体以致不再表现为一种显式之哲学的时候，它就将成为一种现实。

（5）数学和工程思维的互补与融合

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。所以设计思维是数学和工程思维的互补与融合。

1.3.3 计算思维中的主要方法

利用计算的手段求解问题的基本过程可描述为：

（1）问题定义及形式化，即首先要正确地领悟问题及用户需求，明确涉及的对象，然后对问题进行形式化描述；

（2）建立问题的逻辑模型，根据问题定义建立IPO（Input ProcessOutput）问题求解模型，确立输入输出关系;

（3）算法设计，即设计输入数据进行处理的算法；

（4）编程，根据算法设计编写程序代码并进行调试；

（5）运行和维护，运行计算机系统，并对运行中发现的问题或用户的新需求进行系统维护。

这是一个基本的计算机问题求解过程模型，其中包含了许多共性的方法，即构成计算思维的基本方法，典型的方法有以下几类。

（1）抽象

在自然语言中，通常把不能被人们的感官所直接把握的东西，即所谓“看不见，摸不着”的东西叫做“抽象”。在科学研究中，抽象是从许多事物中，舍弃个别的、非本质的属性，抽取共同的、本质的属性的过程。

（2）分解

在一般的科学思维中，抽象包含了分离、提纯和约简3个环节，在工程思维中，解决复杂系统问题也存在分解问题。

（3）约简

在一些自然或社会问题中，人们所面对的问题或数据有时候过于复杂，约简就是要在保证问题或数据特征能反映原问题或数据的本质特征的前提下，对问题或数据等进行简化。

（4）递归

递归就是用自身定义自身的方法。在数学上有很多的概念是递归定义的，例如，求一个自然数n的阶乘，可定义为n!=n(n-l)!, 0!=1。这是一个递归的定义。

（5）算法

在人的一般思维中，做任何事情，首先要想的问题是如何做，然后再进一步规划做事的具体步骤，这就是算法的概念。

（6）程序

在日常生活中，程序本是指“做事程序”的意思，即做事的具体步骤。

（7）仿真

仿真就是利用模型复现实际系统发生的本质过程，并通过对系统模型的实验来研究存在的或设计中的系统，又称模拟。

（8）计算机应用系统

利用计算机求解问题，本质上是使用计算机应用系统解决实际问题。

（9）网络

网络有多种含义，例如，交通运输网、邮政网络、通信网、计算机网络, 甚至社会关系网等。在数学上，网络是由节点和连线构成的图,表示研究的对象及其相互联系。从抽象角度看，网络是从同类问题中抽象出来的、用数学中的图论来表达并研究的一种模型，从而可以研究通路问题、最短路问题、排工问题、寻径等一系列实际问题。

1.3.4 计算思维的应用领域

事实上，我们已经见证了计算思维对其他学科的影响。计算思维正在或已经渗透到各个学科、各个领域，并正在潜移默化地影响和推动着各领域的发展，成为一种发展趋势。下面介绍的是其中的某些方面。

（1）生物学

计算机科学许多领域渗透到生物信息学中的应用研究，包括数据库、数据挖掘、人工智能、算法、图形学、软件工程、并行计算和网络技术等都被用于生物计算的研究。

从各种生物的DNA数据中挖掘 DNA序列自身规律和DNA序列进化规律，可以帮助人们从分子层次上认识生命的本质及其进化规律DNA序列实际上是一种用四种字母表达的“语言”。

（2）神经科学

神经科学是研究人脑结构与功能的综合性学科它以揭示人脑高级意识功能为宗旨，与心理学、人工智能、认知科学和创造学等有着交叉渗透。

（3）物理

在物理学中，物理学家和工程师们仿照经典计算机处理信息的原理，对量子比特（qubit） ,所包含的信息进行操控，比如说控制一个电子或原子核自旋的上下取向。

（4）化学

计算机科学在化学中的应用包括：化学中的数值计算、化学模拟、化学中的模式识别、化学数据库及检索、化学专家系统等。

（5）地理

在地理学中，北极区偏远多冰，是世界上最难研究的地方之一。

（6）天文学

在天文学中，天上的恒星在年龄问题上很难给出定论。

（7）工程

在工程（电子、土木、机械等）领域，计算高阶项可以提高精度，进而降低重量、减少浪费并节省制造成本。

（8）经济学

计算博弈论正在改变人们的思维方式。

（9）医疗

在医疗中，我们看到机器人医生能更好地治疗自闭症；可视化技术使虚拟结肠镜检查成为可能等。典型的应用为高风险下新药的开发找到了更好的途径。

（10）艺术

在艺术中，戏剧、音乐、摄影等各个方面都有了与计算机的合成作品，很多都可以以假乱真。甚至比真的还动人。计算机艺术是科学与艺术相结合的一门新兴的交叉学科，它包括绘画、音乐、舞蹈、影视、广告、书法模拟、服装设计、图案设计、产品和建筑造型设计以及电子出版物等众多领域。