今天程式猿過節，我想談談個人對計算機思維的兩點理解
引子：
今天是10月24日，由於“1024”是計算機二進位制的基本單位，故被廣大程式員“私定”為程式設計師節，哈哈，這個貌似比光棍節更有技術含量首先祝廣大程式“猿”節日快樂～！！！
另外，藉此機會，我想從兩個方面來談談我對計算機思維的理解。
一. 計算機思維的特點
二. 計算機思維的應用
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一. 計算機思維的特點
跟吳軍老師學習谷歌方法論有快一年時間了，我在吳老師的課程中領略到了計算機的魅力，感受到了計算機思維的巨大優勢。計算機思維與人腦思維是很不同的，前者是靠邏輯主導的，邏輯性較強；而人類大腦的思維則是跳躍的，往往是感性居主要位置，這使得我們的創造力較強。相比之下，計算機思維是擅長高效地解決已有的問題，而人腦思維則更適合去提出問題和設計方案。
結合自身的理解，我認為計算機思維有如下幾個主要特點：
1. 邏輯性。計算機的底層邏輯構造實際上是0 和 1，是二進位制，它的底層構造就決定了它的邏輯性，任何一個演算法的設計和程式的設計都必須符合邏輯，否則在計算機上無法執行；學習計算機也要有很強的邏輯思維，否則也很難理解計算機的本質。
2. 模組化。計算機思維中很重要的一個要素是模組化。所謂模組化，就是分類的一種形式。計算機會把相同類別的東西歸結在一起，打包成一個模組，這樣既節約了儲存空間，還提高了計算機的執行效率。
3. 效率性。計算機本身是無法思考的，至少到現在為止是如此。計算機需要我們人類對其進行程式設計才能執行起來。一旦我們設計出一套不錯的演算法，並編出了一個對應程式應用在計算機上，計算機就能執行這套程式，而且速度十分之快，這比人腦處理快多了，大大提高了我們學習、工作的效率。
4. 迭代性。計算機思維是可以迭代調整的，是可以不斷升級進步的。這是為什麼呢？在我看來，這與演算法、程式與計算機構造的屬性所決定的。我們人類在設計一套演算法時往往是完美的，但落地到程式上卻難免會有bug，製造計算機的過程亦同理，為了不斷地減少bug，提升計算機效能，我們不得不進行迭代、調整，這會讓其變得越來越好。
5. 整體性。計算機處理問題，往往採用“遞迴”的方式，而人類則相反，是“遞推”。前者是從整體到部分再到整體，而後者是從部分到部分再到整體。在一般情況下，人類採用“遞推”法就OK了，但涉及到複雜一點的問題這種思維模式就玩不轉了，這時候就要用到“遞迴”。所謂“遞迴”，可以理解為：把問題視為一個整體，從問題本身出發，將問題的要素進行拆解成一個個基本的模組，然後基於一定的分析去一一解決這些模組，然後再用合理的框架將其串成一個整體，問題得解。計算機中叫這“自頂向下”，說白了，這就是我們常說的“化繁為簡”、“大事化小，小事化了”。
這一部分我簡單談了談我對計算機思維的理解，並給出了計算機思維的5點特徵。
下面談談計算機思維的應用。
二. 計算機思維的應用
以“學習”為例，計算機思維在學習中的應用很廣泛。
學習是什麼？從思維的角度來看，你可以把它理解為人類通過認知行為使思維從無序走向某種有序狀態的過程。為什麼很多人學習又苦又累又不好？關鍵就在於他們沒有懂得學習的本質，沒有找到適合自己的方法。
用計算機思維來作為指導，有助於我們理解學習的本質，找到適合自己的科學高效的學習方法，並最終取得良好的學習效果。
在我看來，計算機思維是從以下幾個方面來改善我們的學習效果的。
1. 理念上：
整體性思維。計算機思維中的“遞迴”方法是從整體出發的，我們在學習過程中也可以這麼做。讀過斯科特•楊寫的《如何高效學習》的朋友應該對“整體性學習”有所印象，沒錯，這種學習方式就是對計算機思維的很好的應用。把一門學科視為一個整體，並通過聯想、建構、筆記流等方式去拆分、組合該學科內的知識，剛開始踐行這套方法不很容易，但習慣以後，你會發現自己越學越快，越學越好，你也可以像斯科特•楊一樣10天搞定線性代數～
2. 方法上：
演算法思維。程式是我們給計算機下達的指令，而演算法則是程式的設計方案。演算法思維告訴我們，學習一門知識，要善於總結，善於尋找知識內的規律和知識間的關係，並能提煉出一套方法以指導自己的行動，這是學習高效的重要保證。
3. 行動上：
成長思維。計算機思維是可以迭代、升級的，這就告訴我們，學習這件事是急不來的，是要慢慢提升的。不要焦慮，剛開始學習不好沒關係，沉下心來，好好分析自己的問題，並一一解決之，每隔一段時間做一下反思，讓自身不斷調整，不斷完善，這樣的話你就是在真正地成長進步，以上所說，就是成長思維的一種表現。
只要你能建立正確的學習理念、掌握科學的學習方法、切實踐行這些理念和方法，不斷迭代升級，我相信，我們成為一個學習高手指日可待。
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小結：
以上是我對計算機思維的兩點思考，僅供大家參考～
心定且安
2018.10.24（程式設計師節）～
圖片發自簡書App