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计算机科学的核心是用计算机来解决问题。
计算思维 就是建立能够被计算机执行的解决方案的思维过程。
例如， 假设你要解决的问题是撰写一篇读书报告，那么通常的解决方案就是去读一本书，写好提纲，然后根据你阅读的内容来撰写报告。
如果用计算思维来解决相同的问题，你可能会这样做：首先统计一下每个人物和其他人物对话的次数，然后画出图表。你甚至可以编写一个程序来帮你分析这些数据。图表可以为你提供基于数据的证据来帮你理解故事中人物之间的关系。程序和数据所产生的结果可以告诉你应该在报告中写些什么内容。
还有一个极端的例子，你可以编写一个能够理解
自然语言
的人工智能（AI）程序来分析这本书，并自动帮你撰写报告。当然，这个例子可能没办法帮你达到通过读书来学习的目的，但是它可以告诉你计算思维能做到什么。
在计算机科学中，人工智能是一种十分强大的工具，通过编写人工智能程序，计算机可以学习大量的数据来改进它们的工作方式。这样的计算方法可以让计算机程序进行预测和决策，而这些任务很难通过直接编写程序来完成。
计算思维包含四个主要方面：
1. 解构： 将大问题分解为一个个较小的部分。
2. 模式识别： 找到不同问题之间的共通部分。
3. 抽象： 将重要的细节和不太重要的细节分离。
4. 算法设计： 建立一个由简单步骤组成的，任何人都可以执行的解决方案。
在建立解决方案之前，你需要先理解问题的不同组成部分。你理解这些部分之后，就可以将整个问题分解成一个个较小的任务。 解构能够让问题变得更容易解决。
例如， 当你撰写读书报告时，你会把这个作业分解成较小、较简单的任务。
1. 读书。
2. 找出主要人物。
3. 找出作品主题。
4. 分析作品基调、情节和人物关系。
5. 就作品基调、情节和人物撰写报告。
解构可以帮助你确定从哪里入手，以及有哪些任务需要完成。
模式指的是重复的事件。你可能曾经为类似问题建立过解决方案，意识到这一点可以帮助你建立适用于各种不同任务的解决方案。
例如， 如果你以前撰写读书报告提纲时曾经使用过某个模板，那你就可以在程序中使用类似的方法。读书报告提纲每次都不一样，但撰写报告的过程是一样的。
抽象就是专注于一个问题的重要方面，忽略那些对解决问题没有帮助的细节。
例如， 专注于书里比较重要的部分（比如主要人物之间的关系、背景设定或主题），而不要花很多精力在那些细枝末节（比如次要人物之间的对话或者日常情节）上，这样可以让你编写的程序不仅仅适用于一本书。你的程序应该适用于情节不同，但都包含主要人物、背景设定和主题这些要素的书。
算法设计就是编写一系列步骤，每次执行这些步骤一定能够得到相同的解决方案。可以看出，算法设计是计算思维的核心。 一个解决 方案被设计成算法，意味着这个解决方案是可以重复用的。
1. 什么是计算思维？
2. 为什么建立可重用的解决方案是计算思维的一个重要部分？
3. 程序员在编写程序的时候需要计算思维吗？
4. 计算思维的四个方面中，哪一个是专注于主要问题的？
5. 说明“解构”是什么。
6. 计算思维的四个方面中，哪一个被认为是计算思维的核心？
答案见下面
1. 计算思维是一种通过建立算法并用计算机语言编写程序来解决问题的方法。
2. 这样能够提高计算机的效率，因为计算机可以重复使用已有的信息或解决方案。
3. 是的，从规划到测试，整个过程都需要使用计算思维。
4. 抽象。
5. 解构就是将大任务分解成较小的任务。
6. 算法设计。