计算机与计算思维读后感

“计算机与计算思维”读后感

科学界一般认为理论科学以数学为基础，实验思维以物理等学科为基础，计算思维以计算机科学为基础。而在计算机发展日新月异的今天，计算机与计算思维也在飞速的发展着。

周以真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；然而我所认为的计算思维是有差异的，有层次性，有目的性的一系列运用计算解决问题的方法。层次化、结构化、过程化是它的基础，智能化、工程化、人性化是基于这个基础上的衍生产物，以达到它的客观要求——网络化、移动化、信息化、服务化。这三个层次的各种特征相互协调共同作用，缺一不可。

计算思维更是多种技能的综合，它需要科学思维，在没有证据时不轻易下结论，以科学严肃认真的态度创建新的知识，但由于知识的不断进步发展，更要求用一种发展辩证的眼光看待问题与结论；它需要逻辑思维，计算思维的主体是人而非计算机，客观要求我们在看待问题时进行逻辑思考，从已知中推出未知，从简单推出复杂，从表面现象中看到本质，而不是轻易下结论；它需要算法思维，在重复同一问题的时候，应用算法会使问题更加简单；它需要效率思维，不但要求提高速率，而且要尽可能大的提高质量；它需要创新思维，在创新无数新的算法后，可以使更多待解决的问题得到解决；它需要伦理思维，任何新技术都是双刃剑，计算机的广泛应用会带来更多安全问题，更多伦理问题，而如何处理这些问题还有待商议。

应用计算思维演化出多种多样的计算理论，其中核心理论便是自动化理论、可计算性理论和计算的复杂性理论，这些理论不同对问题的界定将问题巧妙的分为不同的门类。这其中我认为应用意义最大的便是可计算理论，在该理论中数学建模的巧妙应用可以将许多实际问题轻松解决（例如18世纪的七桥问题），能够定义抽象计算机，把算法应用在其中。它的过程在我看来也较为简单，首先将问题抽象成为算法，其次应用该理论，最后进行自动化设计并实现问题的解答。然而过程虽然可以概括性描述，但是其中牵扯到无数细节仍需注意，例如如何找到一个合适的数学模型？如何对问题进行合适的描述以便让参与其中的成分理解问题？如何存储计算数据？等等问题在如今也得到了解决，这就要谈及计算思维与其它学科的交融了。

正如世界上没有一个独立运行的系统，计算科学也不可能脱离其它学科而独立存在。计算思维离我们并不遥远，在满足描述的形式化，可行的算法，合理的复杂程度这三个前提条件后，我们每个人都能应用它，它在我们生活中无处不在，更对以数学为根本的统计学、经济学和生物科学做出巨大影响。我所认为，计算思维在某一方面是建立在数学思维上的，它的形式和计算过程都是以数学为基础进行的，好比一棵扎根土壤的大树，根茎是数学，计算思维是它的叶，从数学中得到支持。计算思维还与生物信息学有着巨大关联，通过应用计算思维，它衍生出字符串结构、树结构、三维空间点和连接集合结构、图结构，这些结构的使用使生命科学家更直观的研究产生蛋白质的基因、蛋白质的三维结构和蛋白质在代谢和信号通路中的作用。生物信息学和计算科学相互依存，相互创新，相互发展。不仅如此，计算科学与仿生计算也有极其密切的联系，例如生活中常见的感染病的传播，应用计算思维我们可以将它拟合成一张网，并从中看出传播源头和传播途径;计算机网络亦然，通过无数个节点，有目的性的将它们连接成为一张网络，像蜘蛛织网般明了。

计算机学科是基于科学和工程的交叉学科，它具有普遍性、持久性的重要思想、原则和方法，并且穿插了由ACM和IEEE-CS提出的12个核心概念，这其中最令我有感触的便是大问题的复杂性。众所周知，计算机在起步阶段一台计算机足有一个房间那么大，并且运行速度极其慢，然而在70年之后的今天，我国自主研发的天河一号A型巨型机已成为全球最快的超级计算机，每秒超过十亿亿次的浮点运算。这种速度的背后是无数科研人员夜以继日的算法研究，因为一个不好的算法的执行时间可能是呈指数级增长的。

在研究完计算思维后，更应该注重的是问题求解的基本步骤。一般来说，问题求解的第一步便是理解问题，应该清楚自己的研究目的，研究对象，研究方案等等诸如此类的问题。第二步便是制定计划，在这其中应该阅读相关资料，列出表格，使用猜测和检验，确定子目标，研究解决方案。第三步便是执行计划，检查计划中每个问题的执行情况，保持工作过程中的准确记录。第四步是回顾和展望，回顾在解决问题的过程中的步骤是否正确，在原问题中检查结果，并思考有无其它解决方案。在我们的学习和生活的过程中，平时养成按照步骤求解的好习惯，便能做到严谨认真的进行科学探索。

总而言之，计算思维与计算科学的应用在我们日常的生活中越来越显示出它的重要性，唯有认识它，了解它，探索它，才能学好大学计算机基础这门课程，并将它应用到实际生活中去，当计算思维真正融入到我们的生活中而不是显示为一种类似与哲学的存在时，它就将成为一种现实。