雖然我是學計算機的，但是說實話這個計算機思維我也不咋懂。

計算機思維是按照操作計算機的思維來運作計算機計算機是一個沒有思想，思想存在於程式設計的人腦中。所以在計算機中，思想和方法是分開的，總之來說，計算機怎麼運作是程式設計師賦予的，它本身並不會因此而因此做。計算機思維是按照自身擬定的方法，不折不扣的執行。簡而言之就是有想法一心一意的去做。在計算機中，即使出錯，計算機還是如此一往直前的重複做著給與它的方法運算。

你看到的一張圖，一句話，一段程式，在計算機看來，不過是1或者0。如果一個人能用二進位制來看待計算機的圖，音，命令，那 他就是所謂的大神。或許這種用二進位制語言，以與或非的邏輯來處理的方式就是計算機思維？

第一次到這種說法。

我認為，計算機思維就是一切按照程式走，按資料說話，因為計算機就是這麼做的。

比如說現在的人工智慧，計算機從海量的資料中分析資料，從中根據一定的演算法找出最佳的答案。

而如今我們做一些事情的時候，一個很好的方式就是資料驅動。透過蒐集和分析資料，根據我們的邏輯經驗找出最好的路徑。

這應該是計算機思維吧。

所謂的計算機思維按照人編寫的程式來運作，包括機器人，機器人和計算機都需要程式完成，這個程式越複雜，它的思維能力越高的，單一的思維應該比人強，比如完成某個任務，這樣吧，螞蟻有個基因，壘窩，它有個壘窩的基因，它壘的非常複雜，計算機也可根據這個思路來完成固定的思維，比如機器人下象棋，比國際大師下的好，這就是計算機的思維

計算思維是運用計算機科學的基礎概念進行問題求解、系統設計、以及人類行為理解等涵蓋計算機科學之廣度的一系列思維活動，由周以真於2006年3月首次提出。2010年，周以真教授又指出計算思維是與形式化問題及其解決方案相關的思維過程，其解決問題的表示形式應該能有效地被資訊處理代理執行。

以上是該名詞的創造者，周以真教授給出的定義。那麼如何理解呢，首先設計一個詞彙是計算機科學，計算機到底是不是一門科學，這個問題，在以前的很長時間裡，都有爭論。有不少人認為，計算機算不上一門科學，最多算是一門技術或者說是工具。這樣理解的人，都是因為他們沒有接觸過計算機裡面的一個核心概念，演算法。演算法可以說是計算機科學的核心，因為有演算法，所以，計算機學科開始被認為是一門科學了，而不再簡單的是一門技術或者工具。

所以計算思維可以被這樣描述一下，要了解一些演算法的基本知識。能用計算機演算法裡面的一些方法，概念，把我們日常遇到的一些問題用及計算機給解決，這就是演算法的一個核心研究內容。

然後又涉及到一個詞彙，形式化問題。我們知道數學使用一些符號表示，這些符號是一些形式化的表述。而演算法的核心，其實很大程度上是數學。所以，在2010年之後，這個問題被周教授更近一步給揭示了。

所以計算機思維，其實就是用計算機解決問題的方法，這種方法用的是演算法，演算法的核心是數學，你明白了嗎？

我們來簡單看下現在大學裡計算機專業的課程表，大概有這些：數位電路原理、類比電子技術、數字邏輯、數值分析、計算機原理、微型計算機技術、計算機系統結構、計算機網路、高階語言、組合語言、資料結構、作業系統、資料庫原理、編譯原理、圖形學、人工智慧、計算方法、離散數學、機率統計、線性代數以及演算法設計與分析、人機互動、面向物件方法、計算機英語等。可以看到，在這些課程裡，高數、機率、線代、復變、離散等基礎學科，能塑造學生的邏輯思維能力，也就是如何將現實問題轉化為程式邏輯。如果你以後是從事跟演算法、大資料相關的工作，更是需要用到這些複雜的數學運算。如果沒有這些基本功，在擇業上就會比較侷限。

像計算機原理、微機原理這些課程，主要是解釋計算機的構造、起源、發展歷程等，能讓學生知道硬體到底在做什麼，計算機的操作邏輯是什麼，軟體是如何工作的。計算機思維聽起來沒什麼用，但其實對之後深入軟體開發是有很大幫助的。

計算機思維是伴隨著計算機出現而出現的一中新的認知，是資訊時代的思維方式。

我所理解的計算機思維，不是說計算機自己有“思維”。因為我們知道計算機處理資訊靠的是程式設計師設計的程式來作為它的行動方針的。即便現在最熱門的人工智慧AI也是如此，它依靠程式設計師設計的程式然後用大資料作為判斷依據，這樣就好像是計算機有思維一樣，但是我們知道計算機的“思維”和我們人類的思維有本質不同。在未來科學家或許可以真的設計出像我們人類大腦一樣精密的計算機，讓計算機真正擁有自己獨立的思維？

計算機思維涵蓋廣泛，不是一兩句話可以概括的，他可以是一種全新的思維方式，有時候我們做事遵循計算機思維或許會給我們新的啟發和收穫。

模組化——懂計算機程式設計的人知道，計算機處理問題擅長用模組化的概念，就是如果你設計一個軟體製作一張床，不是像我們想的那樣直接製作一張床出來，而是先製作簡單的可以大量複製的像積木一樣的模組，然後組建起一張床。

計算機擅長處理大數，這就決定了計算機優勢，可以把複雜的問題分解成無數簡單計算的小問題，然後不斷重複處理這些簡單小問題，協調起來完成複雜的大難題。計算思維是透過運用約簡，嵌入，轉化和模擬等方法，把一個看來困難的問題重新闡釋成一個我們知道問題怎樣解決的方法。

深入學習計算機思維，對於我們行事方法會大有好處，讓我們在瞬息萬變的資訊時代立於不敗之地，就是要不斷學習新思維，並保持獨立思考的能力。

計算機思維，英文叫Computational Thinking，一般也稱為計算思維。

計算機思維是指透過描述問題和解決步驟，讓計算機自動、快速地執行來解決問題的一系列方法。

簡單來說，就是利用計算機來解決問題的思維。這其中就涉及到3個層面的認知，也是程式設計師完成一個程式設計任務的三個步驟：

判斷要解決的問題是否可以用計算機來解決

能描述計算機執行的過程，也就是設計詳細的解決方案

能將解決方案透過計算機程式碼來實現

在徐志偉的孫曉明《計算機科學導論》中提到，計算思維包括：

邏輯思維，體現正確性。強調位元層面的精準性，具備能夠機械地自動執行的特點。

演算法思維，體現有效性。強調構造性，即不僅證明問題的解存在，而且要構造出適用於該問題的演算法，從而構造出問題的解。也強調計算過程自動化。

網路思維，體現組合性。比如聯通性、協議、訊息傳遞

系統思維，也體現組合性。透過抽象，將模組組合成為系統，無縫執行計算過程。

更學術的定義來說：計算機思維是透過運用約簡，嵌入，轉化和模擬等方法，把一個看來困難的問題重新闡釋成一個我們知道問題怎樣解決的方法。