如果说现代每个人都需要有一点逻辑思维的话，那么现信息时代每个人都要了解计算思维。同样，计算思维也可以作为学习计算机科学技术贯彻始终的一条主线，入大学之前我就看过一遍这个课程，感觉受益很大，后来学了一些东西后，大二暑假我又看了一遍，还是能够豁然开朗，所以这里总结了一下。
笔记摘录自大学计算机—计算思维导论
1. 导言
定义：计算思维涉及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。也可以说是蕴含在计算学科知识背后的具有贯通性和联想性的内容。
基本目标：能够执行一般的任意复杂的计算规则。
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2. 计算思维总图
计算思维最重要的两个概念是抽象和自动化。 计算之树：六个维度：计算技术的奠基性思维、通用计算环境的演化思维、社会/自然与计算的融合思维、问题求解思维、网络化思维和数据化思维。
3. 计算思维的六个维度(A-E)
A. 计算技术的奠基性思维
“0和1”思维
“0和1”思维–符号化->计算化->自动化
一句话：现实世界任何信息都可以用0和1来表示处理和变换。
0和1是自然社会问题计算话，硬件到软件的枢纽。 现实世界的各种信息（数值性信息和非数值性信息）都可转换成0和1来表示，处理与变换，再将0和1转换成满足人们视，听，触等各种感觉的信息。 实例
“程序”思维
“程序”思维–千变万化复杂功能的构造，表达与执行
一句话：复杂系统可以有简单的基本动作构成。
程序是基本动作（指令）的各种组合是控制计算实现复杂系统的基本手段。 对基本动作的控制叫做指令，指令的各种组合极其顺序叫做程序。
实例
#include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("Hello World");
return 0;
}
“递归”思维
“递归”思维–无限思维及重复过程的表达与执法方法
一句话：递归是一种可以用有限步骤实现近于无限功能的方法。
递归被广泛用于构造语言、过程、算法和程序，用于具有自相似性的近于无限的事物（对象）的描述，用于自身调用自身高阶调用低阶的算法与程序构造中。 递归借鉴的是数学上的递推法:在有限步骤内，根据特定的法则或公式，对一个前面的元素进行计算得到后续元素，以此确定一系列元素的方法 从前往后的计算方法被称为迭代，一般递归包括了迭代，有时候往往需要采用从后往前的计算方法，即“调用-返回”的计算模式。 在计算理论领域，已经证明了一般的构造函数与图灵机是代价的，即说明计算系统是一种可递归系统。
实例1
// 递归
long factorial1( int n )
{
if( n <= 0 )
return -1;
else
return n*factorial( n-1 );
}
// 迭代
long factorial2( int n )
{
int result = 1;
while ( n > 1 ){
result *= n;
n -= 1;
}
return result;
}
实例2
B. 通用计算环境的演化思维
程序执行环境—由CPU-内存环境，到CPU-存储体系环境，到多CPU-多存储器环境，再到云计算虚拟计算环境。
- 冯诺依曼机
冯诺依曼计算机体现了存储程序和程序自动执行的基本思维。 存储器、控制器
- 个人计算环境。
本质上仍是冯诺依曼计算机，但其扩展了存 储资源由内存(RAM/RAM)、外存(硬盘、软盘)等构成了存储体系，随着存储体系的建立，程序被存储在永久存储器(外存)中，运行时被装入内存再被CPU执行，他引入了操作系统管理以管理资源。 他体现的是在存储体系环境下，程序如何在操作系统的协作下被硬件执行的基本思维。
- 并行与分布计算环境
并行分布环境通常是由多CPU(多核处理器)、多磁盘阵列等构成的具有较强并行分布处理能力的复杂服务器环境，这种环境通常应该应用于局域网/广域网计算系统的构建。 其体现了在复杂环境下(多核、多存储器)，程序如何在操作系统协助下被硬件并行分布计算、分布执行的基本思维。
- 云计算环境
云计算通常由高性能节点，和大容量磁盘存储结点所构成，为充分利用计算节点和存储结点，其能够按使用者需求动态配置形成所谓的“虚拟机”和“虚拟磁盘”，而每一个虚拟机，就像一台计算机、一个磁盘一样来执行存储数据。 他体现的是一种“按需索取、按需提供、按需使用”的一种计算资源虚拟化服务的基本思维。
C. 社会/自然与计算的融合思维
- 社会/自然的计算化
计算物理学，计算化学，计算生物学，计算语言学，计算机经济学等。 将社会/自然现象进行抽象，表达可以计算的对象，构造对这些对象进行计算的算法和系统，来实现计算，进而发现社会自然问题的演化规律。
- 计算/求解的自然化
智能计算，普适计算，个人计算，社会计算，企业计算，服务计算等。 强调用社会/自然相一致的形式来展现计算及求解的结果。 例如将求解的结果以听觉、视觉的形式（多媒体），全面，更深入的感知的模拟（虚拟现实），，现实世界可感知的形式（自动控制）展现。
社会/自然的计算化和计算/求解的自然化，本质上体现了不同抽象层面的计算系统的基本思维，其根本是是抽象与自动化。
- 机器层面：协议（抽象）与编码器/解码器/转化器等(自动化)，解决机器与机器之间的交互问题；
- 人-机层面：语言（抽象）与编译器/执行器（自动化），解决人与计算机之间的交互问题；
- 业务层面：模型（抽象）与执行引擎/执行系统（自动化），解决业务系统和计算机系统之间的交互问题。
最后
- …
- 自动化（）
数据和计算规则的表示、自动存储和计算规则的自动执行
D. 交替促进与共同进化的问题求解思维
- 算法
算法被誉为计算机系统的灵魂，是一个有穷规则的集合，他规定了解决某一特定类型问题的运算序列，或者规定问题求解的一系列步骤。 问题求解的关键是有限时间与空间内执行的算法，设计可在有限时间与空间内执行的算法，设计尽可能快速的算法。
- 系统
系统是计算与社会/自然融合的统一体，他对社会/自然问题提供了泛在的、透明的、优化的解决方案，是由相互联系、相互作用的若干元素构成且具有特定结构和功能的统一整体。 设计和开发计算系统（如硬件系统、软件系统、网络系统、信息系统、应用系统等）是一项综合和复杂的工作。 如何对系统相关人员理解一致，采用各种模型（更多是非数学模型，用数学化的思维建立起的非数学模型）来刻画一个系统；如何优化结构（尤其是整体优化），保证可靠性、安全性、实时性等系统的各种特性，这些都需要“系统”或者系统科学的思维。
E. 网络化思维
计算与社会/自然环境的融合促进了网络化社会的形成，由计算机构成的网络——局域网/广域网，到有网页/文档构成的信息网络—— 机器网络、信息网络和人-机-物互联的网络化社会具有无限广域资源的互联网，再到物联网、知识与数据网、服务网、社会网，促进了以物-物互联、物-人互联、人—人互联为特征的网络化环境与网络化社会的形成，极大的改变了人们的思维，促进了网络化思维的形成与发展，不断地改变着人们的生活与工作习惯。
F. 数据化思维
4. 最后
“人”计算与“机器”计算有什么差异?
- A. 人计算属于数学学科，计算机计算属于计算机学科。
- B. “人”计算宁愿使用复杂的计算规则，以便减少计算量能够获取结果，“机器”计算则需使用简单的计算规则，以便于能够做出执行规则的机器
- C. “机器”计算使用的计算规则可能很简单但计算量却很大，尽管这样，对越来越多的计算，机器也能够完成计算结果的获得。
- “机器”可以采用“人”所使用的计算规则，也可以不采用“人”所使用的规则。
人类应该具有的三种科学思维
- 实验思维：
实证思维实验->观察->发现,推断与总结（观察与归纳） - 理论思维：
逻辑思维假设/预设->定义/性质/定理->证明（推理与演绎） - 计算思维：
构造思维设计，构造（算法系统）与计算（设计与构造）
计算思维关注的是人类思维中，可行性，可构造性和可评价性的部分。随着社会自然内容的深度化和广度化，传统的理论和实验手段已经受到很大的限制，通过观察的手段很难从实验产生的大量数据中找到结果，此时不可避免地需要利用计算手段来实现理论和实验的协调创新。