计算思维的学习

从最早的结绳计数，发展到目前的电子计算机，人类思维方式随之发生相应的改变。

计算思维的提出
计算思维最早有卡内基·大学jeannette M.Wing教授提出。
“计算思维是运用计算科学的基础概念去求解问题、设计系统和理解人类行为，它覆盖了计算机科学的一系列思维活动。”

国际教育技术协会（ISTE）和计算机科学教师协会（CSTA）给计算思维做了一个可操作性的定义，即计算思维是一个问题解决的过程。

计算思维的过程包括以下特点:
(1)制定问题,并利用计算机和其他工具来解决该问题;
(2)要符合逻辑地组织和分析数据;
(3)通过抽象(如模型、仿真等)再现数据;
(4)通过算法思想(-系列有序的步骤)支持自动化的解决方案;
( 5 )分析可能的解决方案,找到最有效的方案;
( 6 )将该问题的求解过程推广并移植到更广泛的问题中。

计算思维的理解
( 1 )计算思维是人的思想和方法，旨在利用计算机解决问题。
( 2 )计算思维建立在计算机的能力和限制之上。用计算机解决问题时,既要充分利用计算机的计算和存储能力, 不能超出计算机的能力范围。
( 3 )计算思维的本质是抽象和自动化，即在不同层面对题进行抽象,并把这些抽象机器化。
( 4 )计算思维过程可分为三个阶段:问题表示、算法设计、程序设计(编程实现)。

（一）问题表示

问题抽象:从问题抽象出一个适当的数学模型来描述、表示问题。
计算机科学中的抽象:数据抽象和控制抽象。把现实世界中的各种数量关系、空间关系、逻辑关系和处理过程等表示成计算机世界中的数据结构(数值、字符串、列表、堆栈、树等)和控制结构(基本指令、顺序执行结构、分支控制结构、循环结构、模块等) 。

（二）算法设计

对问题进行表示之后，接下来的键是找到问题的解法算法。
算法是问题求解过程的精确描述。一个算法由有限条可执行的、有确定结果的指令组成。指令描述需要完成的任务和它们的执行顺序。
常见的算法有:分治法、贪心法、动态规划、线性规划、递归等。

分治法算法
分治法的思想:
( 1 )分解:
将问题分解为若干个规模较小，与原问题形式相同的子问题;
(2)解决:
若子问题规模较小则直接求解,否则用递归求解各个子问题;
(3)合并:
将各个子问题的解合并为原问题的解。

贪心法算法
使用贪心法进行问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择,从而希望结果最好的算法。
贪心法算法的思想:
(1)将问题分成若干个子问题。
(2)对子问题求解,得到子问题的局部最优解。
(3)将子问题的局部最优解合成为原来问题的解。

（三）程序设计

得到解决问题的算法后，接下来要用编程语言来实现算法。
编程，是指告诉计算机要做什么，并把结果翻译成某种形式的指令表的行为。

（四）程序实现

用Python，C++，Java等等

总结

计算思维的过程 ：
（1）问题表示（进行抽象、数学建模）；
（2）算法设计（问题的解决）；
（3）编程实现。

最后

以上就是活力咖啡豆为你收集整理的计算思维的学习的全部内容，希望文章能够帮你解决计算思维的学习所遇到的程序开发问题。

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