算法思维
1. 计算思维方法有哪些
计算思维的四种思维方式
计算思维是一种具有逻辑性和抽象化的科学计算的解决问题的能力，掌握了这种能力，今后将更加容易接受计算机的代码语言，用计算机容易识别的语言编码编程，人机对话将会变成更加容易。计算思维有四个方面，他们分别是分层思维、模式识别、流程建设和抽象化。
分层思维
怎样解决我们遇到的各种难题？分层思维帮助我们将复杂的问题拆解成小问题，把复杂的物体拆解成较轻易应付和理解的小物件，我们通过解决小问题而解决复杂的问题，使问题变得更加简单。
模式识别
任何事物都有相似性，模式识别正是教会我们寻找到事物之间的共同特点，利用这些相同的规律，去解决问题。当我们把复杂的问题分层到小问题时，我们经常会在小问题中找到模式，这些模式在小问题当中有相似点。
流程建设
流程建设是一步一步解决问题的过程，按照的一定的顺序完成一个任务，同样的事情人人都会学习操作。如果我们需要电脑完成一个任务，我们应该提前设计好每一步要做什么，这样就能顺利完成目标啦 ！
抽象化
抽象化思维是将重要的信息提炼出来，去除次要信息的能力，掌握了抽象化的能力，我们就可以将一个解决方案应用于其他事物中，制定出解决方案的总体思路。
当我们的孩子掌握了以上四种思维方式，能够灵活运用计算思维，他解决问题的能力将得到大幅度的提升，他动脑筋的能力会比同龄的孩子都更加出色。
2. 计算思维的基本特征有哪些
1、概念化，不是程序化
计算机科学不是计算机编程。像计算机科学家那样去思维意味着远不止能为计算机编程，还要求能够在抽象的多个层次上思维。
2、根本的，不是刻板的技能
根本技能是每一个人为了在现代社会中发挥职能所必须掌握的。刻板技能意味着机械的重复。具有讽刺意味的是，当计算机像人类一样思考之后，思维可就真的变成机械的了。
3、是人的，不是计算机的思维方式
计算思维是人类求解问题的一条途径，但决非要使人类像计算机那样地思考。计算机枯燥且沉闷，人类聪颖且富有想象力。是人类赋予计算机激情。配置了计算设备，我们就能用自己的智慧去解决那些在计算时代之前不敢尝试的问题，实现“只有想不到，没有做不到”的境界。
4、数学和工程思维的互补与融合
计算机科学在本质上源自数学思维，因为像所有的科学一样，其形式化基础建筑于数学之上。计算机科学又从本质上源自工程思维。
因为我们建造的是能够与实际世界互动的系统，基本计算设备的限制迫使计算机学家必须计算性地思考，不能只是数学性地思考。构建虚拟世界的自由使我们能够设计超越物理世界的各种系统。
5、是思想，不是人造物
不只是我们生产的软件硬件等人造物将以物理形式到处呈现并时时刻刻触及我们的生活，更重要的是还将有我们用以接近和求解问题、管理日常生活、与他人交流和互动的计算概念。
而且，面向所有的人，所有地方。当计算思维真正融入人类活动的整体以致不再表现为一种显式之哲学的时候，它就将成为一种现实。
(2)算法思维扩展阅读：
一、优点内容
计算思维建立在计算过程的能力和限制之上，由人由机器执行。计算方法和模型使我们敢于去处理那些原本无法由个人独立完成的问题求解和系统设计。
计算思维中的抽象完全超越物理的时空观，并完全用符号来表示，其中，数字抽象只是一类特例。
与数学和物理科学相比，计算思维中的抽象显得更为丰富，也更为复杂。数学抽象的最大特点是抛开现实事物的物理、化学和生物学等特性，而仅保留其量的关系和空间的形式，而计算思维中的抽象却不仅仅如此。
二、计算思维主要传达信息
1、智力上的挑战和引人入胜的科学问题依旧亟待理解和解决。这些问题和解答仅仅受限于我们自己的好奇心和创造力；同时一个人可以主修计算机科学而从事任何行业。
一个人可以主修英语或者数学，接着从事各种各样的职业。计算机科学也一样。一个人可以主修计算机科学，接着从事医学、法律、商业、政治，以及任何类型的科学和工程，甚至艺术工作。
2、计算机科学的教授应当为大学新生开一门称为“怎么像计算机科学家一样思维”的课程，面向所有专业，而不仅仅是计算机科学专业的学生。我们应当使入大学之前的学生接触计算的方法和模型。
我们应当设法激发公众对计算机领域科学探索的兴趣，而不是悲叹对其兴趣的衰落或者哀泣其研究经费的下降。所以，我们应当传播计算机科学的快乐、崇高和力量，致力于使计算思维成为常识。
3. 什么是计算思维计算思维有什么特征
计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动，由周以真于2006年3月首次提出。2010年，周以真教授又指出计算思维是与形式化问题及其解决方案相关的思维过程，计算思维的特征如下：
1、概念化，不是程序化
2、根本的，不是刻板的技能
3、是人的，不是计算机的思维方式
4、数学和工程思维的互补与融合
5、是思想，不是人造物
(3)算法思维扩展阅读
计算思维的优点和内容：
计算思维吸取了问题解决所采用的一般数学思维方法，现实世界中巨大复杂系统的设计与评估的一般工程思维方法，以及复杂性、智能、心理、人类行为的理解等的一般科学思维方法。
优点：计算思维建立在计算过程的能力和限制之上，由人由机器执行。计算方法和模型使我们敢于去处理那些原本无法由个人独立完成的问题求解和系统设计。
内容：计算思维中的抽象完全超越物理的时空观，并完全用符号来表示，其中，数字抽象只是一类特例。
4. 计算思维的本质是什么
计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动.
2006年3月,美国卡内基·梅隆大学计算机科学系主任周以真（Jeannette M.Wing）教授在美国计算机权威期刊《Communications of the ACM》杂志上给出,并定义的计算思维（Computational Thinking）.周教授认为：计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动.
以上是关于计算思维的一个总定义,周教授为了让人们更易于理解,又将它更进一步地定义为：通过约简、嵌
入、转化和仿真等方法,把一个看来困难的问题重新阐释成一个我们知道问题怎样解决的方法；是一种递归思维,是一种并行处理,是一种把代码译成数据又能把数
据译成代码,是一种多维分析推广的类型检查方法；是一种采用抽象和分解来控制庞杂的任务或进行巨大复杂系统设计的方法,是基于关注分离的方法（SoC方
法）；是一种选择合适的方式去陈述一个问题,或对一个问题的相关方面建模使其易于处理的思维方法；是按照预防、保护及通过冗余、容错、纠错的方式,并从最
坏情况进行系统恢复的一种思维方法；是利用启发式推理寻求解答,也即在不确定情况下的规划、学习和调度的思维方法；是利用海量数据来加快计算,在时间和空
间之间,在处理能力和存储容量之间进行折衷的思维方法.
5. 什么是计算思维
计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动，由周以真于2006年3月首次提出。2010年，周以真教授又指出计算思维是与形式化问题及其解决方案相关的思维过程，其解决问题的表示形式应该能有效地被信息处理代理执行。
(5)算法思维扩展阅读：
计算机科学在本质上源自数学思维，因为像所有的科学一样，其形式化基础建筑于数学之上。计算机科学又从本质上源自工程思维，因为我们建造的是能够与实际世界互动的系统，基本计算设备的限制迫使计算机学家必须计算性地思考，不能只是数学性地思考。构建虚拟世界的自由使我们能够设计超越物理世界的各种系统。
6. 什么是算术思维
代数思维是一种顺向思维，而算术思维是逆向思维。比如：一个数的2倍减去5的差是3，求这个数。在代数计算中，直接设x，列成2x-5=3，根本不需要头脑中有什么特别的思考，以下只是需要一个解方程的过程。而算术思维过程是：减去5等于3，要是不减去5呢，就是3+5=8，也就是说这个数的2倍是8，所以这个数是8÷2=4，列成综合算式是（3+5）÷2=4。比较一下：代数计算中比较直接，该加就加，该乘就乘，不知道的数设一个字母就可以；而算术计算中，一般不用方程，如上面例子，该减的变成了加，该乘的变成了除。两相比较，代数法计算过程简单直接（再思考一下多个未知数问题，更显示代数法的简捷，比如鸡兔同笼问题），这也正是书念得越多越不会小学计算方法的原因，谁还来研究这啰嗦的算法呢？那么为什么不在小学就设计代数方法计算呢？这主要是因为开发儿童智力的需要吧。
7. 计算思维和理论思维的关系是怎样的
在此之前，“计算思维”在非计算机领域的应用多集中在科研学术圈，如计算化学、计算生物学、计算决策学等。像我这样的普罗大众真正开始了解“计算思维”的价值是在《Computational Thinking》发表之后（的10年）。今天，计算思维成了世界公认的普适思维方式，和理论思维、实验思维一样，任何人在解决任何问题时都可以运用。
计算思维对每个人都意义重大，但却非常容易被误解。有人望文生义，以为计算思维就是关于数学的学问；有人片面理解，以为学了编程就懂了计算思维；有人非要攀高枝，连学个Word、Exel、PPT都要说培养了计算思维。
计算思维被误解成这样，小编决心为它正名，带大家好好认识下计算思维。
计算思维是什么，不是什么
计算思维是什么呢？
在《Computational Thinking》这篇论文中，周以真教授用“硬科学”的术语描述了计算思维：计算思维是运用计算机科学的基本理念，进行问题求解，系统设计以及理解人类行为。也就是说，计算思维是一种解决问题的思考方式，而不是具体的学科知识，这种思考方式要运用计算机科学的基本理念，而且用途挺广的。
想要更快更好的理解计算思维，先来看看周以真教授对计算思维的几个清晰论断。
1 计算机思维是研究计算的。
2 是概念化，不是编程。
3 是基础技能，不是死记硬背的技能。
4 是人的思考方式，不是计算机的思考方式。
5 是数学思维、工程思维的补充和结合。
6 是想法，不是人造产品。
理解了上面6句话，就能在很大程度上减少对计算思维的误解了。
把编程当作计算思维是对计算思维的常见误解之一，甚至一些学计算机专业出身的人也会有类似的观点，其实不然。计算思维是一种概念化的思考方式，而编程则是一种行为，虽然编程的过程中经常会用到计算思维，但计算思维绝不是编程。把信息素养当作计算思维也是对计算思维的常见误解之一，其实计算思维和信息素养完全不同。信息素养注重的是培养人们对信息进行有效利用的方式方法，重点在于利用信息工具和信息，比如Excel、录音机、传感器、QQ的使用，从互联网上找到自己想要的信息等。而计算思维则是研究计算的，研究一个问题中哪些可以计算，怎样进行计算。
计算思维不是一门孤立的学问，也不是一门学科知识，它源于计算机科学，又和数学思维、工程思维有非常紧密的关系。说它和数学思维相关，是因为用计算思维解决问题时，需要将问题抽象为可计算的数学问题，例如比较罗马帝国的崛起和蒙古人的扩张，需要选择适当的数学模型来对国力进行量化计算。在运用计算思维设计大型复杂系统时，需要考虑效率、可靠性、自动化等问题，这些都是工程思维中非常重要的东西。
计算思维是每个人在日常生活中都可以运用的一种思考方式。没错，每个人都可以运用，而且可以用在几乎任何地方。出行路线规划、理财投资选择、科学研究分析、天气预报预测，不论你试图解决什么问题，运用计算思维都能帮你化繁为简，四两拨千斤。
理解计算思维，首先要理解计算
理解计算思维的前提是理解计算，因为计算思维本质上还是研究计算的，研究在解决问题过程中，哪些是可计算的，以及如何计算。
通常我们理解的计算是算术运算，如“1+1=2”，，但运算其实有很多种类，如集合运算、逻辑运算、条件运算等等。集合运算如 “ ∁U（A∩B）=（∁UA）∪（∁UB）”,这里面就没有具体的数值运算了，而是用代表集合的字母进行运算；又比如逻辑运算“1∧0=0”，这个运算里有数值“0”和1，但意义完全不同，这里的“1”代表的是“真”—即命题为真，“0”代表的是“假”—即命题为假，通过用数字“0”和“1”来代换命题的真假，用“∧”来代换逻辑语言里的“并且”，逻辑判断过程也能通过计算来实现。
在上面这三类运算中，“1和2”、“ A、B” “1和0”是计算对象，是用特定符号代表一定的含义（可能是数、集合、命题真假等等）；“+”、“∁U、∩、U”和“∧”是运算符,也就是运算规则（可能是加减乘除、可能是求并／补集、可能是判断并且／或者的复合命题）。如果把计算对象用特定的符号串表示，计算的实质就是将已知的特定的符号串，按照预定的规则，一步一步地改变符号串，经过有限步骤，最终得到一个满足预定条件的符号串的过程。
当我们跳出算术运算的局限，理解了计算的本质后，就会发现原来好多看似不可计算的东西都能变得可计算，也就很容易理解计算思维的普适性了。因为经过一定的抽象，我们对很多问题的理解都能用特定的数学语言来描述，接下来，当我们用特定的数学语言去描述解决过程的时候，就是在用计算化的方式来求解了。
计算思维里的人机分工
当我们把一个问题的求解操作变的可计算化后，我们是要靠人力去进行运算吗？NO！运用计算思维就是为了把人从大量的机械的运算中解脱出来，让计算机去做这些事。
在用计算思维解决问题时，人负责把实际问题转化为可计算问题，并设计算法让计算机去执行，计算机负责具体的运算任务，这就是计算思维里的人机分工。
人机分工能大幅提高问题处理的效率，减少出错率，特别是在处理情况复杂，运算量大的问题时。比如出行路线规划，在没有导航软件的时候，我们想要规划从A点到B点的最近的路线，可能要花费不少功夫，往往是我们根据经验进行判断，并不精确，很难有足够的时间和精力去寻找最优解。
当我们用电子地图来表示实际地理情况，用坐标点来表示实际位置时，最短路线的问题就转化为比较地图上A点到B点的各种线段组合的长度问题。从输入起点和目的地到导航软件给出导航路线不到半秒的时间里，后台服务器已经进行了高达千万甚至上亿次的运算，这种效率高出人类N个数量级。
计算思维里的2A
Abstraction （抽象）和Automation（自动化）是计算思维的两大核心特征。
想要理解抽象和自动化之于计算思维的重要性，我们先来看下运用计算思维进行问题求解的关键路径：
<1>把实际问题抽象为数学问题，并建模
将人对问题的理解用数学语言描述出来
<2>进行映射，把数学模型中的变量等用特定的符号代替
用符号一一对应数学模型中的变量和规则等
<3>通过编程把解决问题的逻辑分析过程写成算法
把解题思路变成计算机指令，也就是算法
<4>执行算法，进行求解
计算机根据算法，一步步完成相应指令，求出结果
建立数学模型的过程就是理解问题的过程，并且要把你对问题的理解用数学语言描述出来。这很关键，数学模型的好坏意味着你对问题的理解程度够不够深，而且数学模型还说明了在这个问题中，哪些东西可以计算以及如何进行计算，这可以说是计算思维里最最核心的东西了。这个关键过程需要的核心能力就是抽象能力以及一定的数学基础。
数学建模只是可计算化的第一步，为了让计算机帮我们去求解，我们还需要虚拟的符号来代替的数学模型里的每个变量和运算规则，这个过程就是映射啦！
完成映射，我们就能把解题思路（注意，是解题思路，不是数学模型）用程序语言完整地告诉计算机啦，这个过程就是具体的编程写算法的过程啦！这一步需要较强的编程能力，但编程能力的核心之一也是抽象思维能力。对于编程能力不够强的人来说，映射还有编程的过程可以交给擅长编程的人来做。
关键路径的前3步都是人来完成的，最后一步执行算法进行运算是机器自动完成的，体现了计算思维的自动化的特点。
在整个过程中，抽象是方法，是手段，贯穿整个过程的每个环节。自动化是最终目标，让机器去做计算的工作，把人脑解放出来，中间目标是实现问题的可计算化，体现在成果上就是数学模型、映射、还有算法。
至此，你应该对计算思维有个差不多的理解了。当你再听到某些课程顾问说“我们的课程能培养孩子的计算思维时”，你可以反问一下他们是怎样培养孩子的计算思维的，而不是傻傻地为一个听起来高大上的词汇买单。俗话说“师傅领进门，修行在个人”，真正运用计算思维去解决问题，还需要各位踏踏实实地掌握相关知识，并加以操练才行。
8. 计算思维的四个方面有哪些
计算思维的四个方面有形式化，抽象性，概括性，理论性。
计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动，由周以真于2006年3月首次提出。
计算思维吸取了问题解决所采用的一般数学思维方法，以及复杂性、智能、心理、人类行为的理解等的一般科学思维方法。
(8)算法思维扩展阅读：
计算机科学在本质上源自数学思维，因为像所有的科学一样，其形式化基础建筑于数学之上。
计算思维是人类求解问题的一条途径，但决非要使人类像计算机那样地思考。计算机枯燥且沉闷，人类聪颖且富有想象力。是人类赋予计算机激情。配置了计算设备，我们就能用自己的智慧去解决那些在计算时代之前不敢尝试的问题，实现“只有想不到，没有做不到”的境界。
计算机科学又从本质上源自工程思维，因为我们建造的是能够与实际世界互动的系统，基本计算设备的限制迫使计算机学家必须计算性地思考，不能只是数学性地思考。构建虚拟世界的自由使我们能够设计超越物理世界的各种系统。
9. 计算思维技能的算法思维
在计算思维技能中，算法思维具有非常鲜明的计算机科学特征。
有些问题是一次性的，但解决这些问题的方案，则可以不断发展。在同类问题一再出现时，算法思维就可以介入。没有必要重新每次从头思考，而是采用每次都行之有效的解决方案。
算法思维在许多“策略性“棋盘游戏中非常重要。理想情况下需要有保证胜利，或者至少不会输的策略。所有这种策略都是一套规则，告诉你无需思索即怎么做每一步：也就是计算机科学家称之为算法的东西。如果你能建立这样的一套规则，这不仅可以成为完好游戏的基础，也成为一个设计优秀的计算机程序的基础。无论老幼，只要准遵循这套规则，就可以玩好这场游戏！
算法思维是在思考使用算法来解决问题的方法。这是学习自己编写计算机程序时需要开发的核心技术。
囚徒困境（prisoner's dilemma）是博弈论的非零和博弈中具代表性的例子，反映个人最佳选择并非团体最佳选择。虽然困境本身只属模型性质，但现实中的价格竞争、环境保护等方面，也会频繁出现类似情况。
这个1950年代提出的囚徒困境的典型案例是：两个罪犯准备抢劫银行,但作案前失手被擒。警方怀疑他们意图抢劫,苦于证据只够起诉非法持有枪械,于是将其分开审讯。为离间双方,警方分别对两人说:若你们都保持沉默(“合作”),则一同入狱1年。若是互相检举(互相“背叛”),则一同入狱5年。若你认罪并检举对方(“背叛”对方),他保持沉默,他入狱10年,你可以获释(反之亦然)。结果两人都选择了招供。孤立地看，这是最符合个体利益的“理性”选择(以A为例：若B招供，自己招供获刑5年，不招供获刑10年；若B不招供，自己招供可以免刑，不招供获刑1年。两种情况下，选择招供都更有利)，事实上却比两人都拒不招供的结果糟。由囚徒困境可知，公共生活中，如果每个人都从眼前利益、个人利益出发，结果会对整体的利益(间接对个人的利益)造成伤害。
为解决“囚徒困境”难题，美国曾组织竞赛，要求参赛者根据“重复囚徒困境”(双方不止一次相遇，“背叛”可能在以后遭到报复)来设计程序，将程序输入计算机反复互相博弈，以最终得分评估优劣(双方合作各得3分；双方背叛各得1分；一方合作一方背叛，合作方得0分，背叛方得5分)。有些程序采用“随机”对策；有些采用“永远背叛”；有些采用“永远合作”……结果，加拿大多伦多大学的阿纳托尔·拉帕波特教授的“一报还一报”策略夺得了最高分。
“一报还一报”策略是这样的：我方在第一次相遇时选择合作，之后就采取对方上一次的选择。这意味着在对方每一次背叛后，我方就“以牙还牙”，也背叛一次；对方每一次合作后，我方就“以德报德”一次。
该策略有别于“善良”的“永远合作”或“邪恶”的“永远背叛”对策，及对方一旦“不忠”，我方就不再给机会，长久对抗的策略。
如果你选择“永远背叛”策略，你或许会在第一局拿到最高分，但之后的各局可能都只能拿到低分，最后虽然可能“战胜”不少对手，但由于总分很低，最终难逃被淘汰出局的命运。所以除非很难与对方再次相遇，不用担心其日后的反应，才可选择对抗与背叛；否则，在长期互动、博弈的关系中，“一报还一报”是最佳策略：它是善意的，从不首先背叛；它不迂腐，不管过去相处多好，仍然对背叛有反应；它是宽容的，不因一次背叛而选择玉石俱焚。
10. 抖音的算法思维是什么
1、抖音推荐算法第一要看发作品受欢迎的程度，简单说就是：点赞数评论数转发数完播率，也就 是说，新视频的完播率高，互动率高，这个视频才有机会持续加持流量；第二看 抖音账号权重大小，抖音账户权重基本算法=在抖音爸爸这里的位置。抖音推荐上热门的基础逻辑：基础流量、推荐叠加、时间效应。
2、抖音搜索算法搜索流量的秘密，用户搜索——浏览视频——涨粉变现， 而且抖音搜索算法还有以下三个特点：精准、持续性强、被动享受。 通过关键词字面意思，我们就可以知道，用户搜 索这个关键词的目的是什么。如果你是与关键词相关的内容，那搜索这个关键词的用户对你来说就是非常精准的潜在客户。如果你的视频标题和视频内容吸引了他的注意，点击你的视频，并且被你的视频所吸引， 进而就会进入你的账号主页，然后找到你的联系方式，最后成交。因此你要知道如何去布局抖音关键词，你布局的 关键词越多，精准性越高，关键词排名越好，你的流量也就越大。