计算思维的表述体系_陈国良
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美国计算机科学技术教师协会则认为，计算思维的 教育应存在于每一所学校的每一堂课程的教学中。他们 认为衡量是否采用了计算思维，取决于对于一个要解决 的问题，教师能否有意识（习惯）地提出以下问题[8]：
（1）人与计算机的计算能力有多大，各自的局限性 是什么？
（2）研究的问题复杂性有多大？ （3）问题解决的判定条件是什么？ （4）什么样的技术可以应用于当前的问题讨论中？ （5）什么样的计算策略更能有效地解决当前的问 题？
在技术层面，美国华盛顿大学教授、美国国家研究立 法委员会计算机文化协会主席史耐德（Snyder Lawrence） 教授在其撰写的《新编信息技术导论：技能、概念和能力》 一书中指出，人们可以从抽象的角度来思考信息技术。他 写道，当你成为数字文人之后，你可以从抽象的角度来思 考技术，而且更喜欢（习惯）提以下问题：
震、核武器） 率、反应时间、瓶颈、容量规划
的性能预测
23
2．计算思维表述体系中的基本概念
在周以真的文章中，计算思维指的是一种能力，这 种能力通过熟练地掌握计算机科学的基础概念而得到提 高。周以真将这些基础概念用外延的形式给出：约简、 嵌入、转化、仿真、递归、并行、抽象、分解、建模、 预防、保护、恢复、冗余、容错、纠错、启发式推理、 规划、学习、调度等。周以真希望人们对这些基础概念 继续补充，本文认为，这些基础概念至少还应该包括 CC1991 给出的 12 个核心概念：绑定、大问题的复杂性、 概念模型和形式模型、一致性和完备性、效率、演化、 抽象层次、按空间排序、按时间排序、重用、安全性、 折中与结论。显然，12 个核心概念与周以真给出的基础 概念有些是重合的，如“建模”与“概念模型和形式模 型”。下面，对以上概念进行分类，力求减少它们的交集。 另外，我们希望更多的学者对这些概念（包括扩展的基 础概念）在研究的基础上进行更有效的分类，以使该框 架更加完善。
质特征
嵌入、转化、分解、数据结构（如队列、
栈、表和图等）、虚拟机
自动 信息处理的算 算法到物理计算系统的映射，人的认识到
化 法发现
人工智能算法的映射；形式化（定义、定
理和证明）、程序、算法、迭代、递归、搜
索、推理；强人工智能、弱人工智能
设计 可 靠 和 可 信 系 一致性和完备性、重用、安全性、折中与结
在本文给出的计算思维表述体系框架中，“计算”是 一个中心词，是第一层次的概念，其他 7 个概念以“计 算”为中心并服务于“计算”；7 个概念中的“抽象、自 动化和设计”为第二层次的概念，是从不同方面对“计 算”进行的描述；“通信、协作、记忆、评估”蕴含在“抽 象、自动化和设计”三个概念之中，是计算机科学中仅 次于“抽象、自动化和设计”的基础概念，属框架中第 三层次的概念（如下图所示）。对这些概念的理解，有助 于加深人们对“计算”的认知。下面，分别对这些概念 进行定义。
显然，要给出计算思维的一个内涵式的定义是困难 的，周以真教授为此给出了一个外延式的定义，并请大 家尽可能地补充。周以真教授希望人们不要将精力放在 计算思维的定义上，而更多的是将精力放在计算思维的 运用上，通过计算思维在各自学科领域创造性地进行科 学发现与技术创新。周以真是成功的，她联合美国国家 科学基金会的各个学科部门，推动了美国两个重大的国 家科学基金研究计划 CDI 和 CPATH，促进了美国以计 算思维引领的各学科的发展。在她退出美国国家基金会 后不久，她又得到了微软公司的邀请，担任了微软负责 研发的副总裁职务。毫无疑问，周以真教授的建议是正 确的，通过计算思维，可以在多学科的行动中，进行根 本的、范式变化的研究与发现。
中国大学教学 2013 年第 12 期
计算思维的表述体系
陈国良 董荣胜
摘 要：教育部高等学校大学计算机课程教学指导委员会认为，系统地将计算思维落实到大学计算机基 础教学中，应当尽快地建立计算思维的表述体系。围绕计算思维表述体系的构建，本文首先从研究层面、技 术层面和专业层面阐述了计算思维教育的目的；然后基于 Denning“伟大的计算原理”的概念分类，构建了 一个以计算为核心，以抽象、自动化、设计、通信、协作、记忆、评估为基本概念的带有层次结构的计算思 维表述体系框架；最后，从客观世界的理解、问题解决、知识创造等方面，介绍了计算思维的若干重要作用。
示 、 存 储 和 恢 addresses、locations）、命名（层次、树状）、
复
检索（名字和内容检索、倒排索引）；局部性
与缓存、trashing 抖动、数据挖掘、推荐系统
评估 复杂系统（含 可视化建模与仿真、数据分析、统计、计
自 然 系 统 与 人 算实验；模型方法、模拟方法、benchmark； 工系统，如地 预测与评价、服务网络模型；负载、吞吐
协作
通信 抽象
计算 设计
自动化 记忆
评估
计算思维基本概念的层次关系图
（1）计算（Computation）是执行一个算法的过程。 从一个包含算法本身的初始状态开始，输入数据，然后 经过一系列中间级状态，直到达到最终也即目标状态。 计算不仅仅是数据分析的工具，它还是思想与发现的原 动力。可以认为，计算学科及其所有相关学科的任务归 根结底都是“计算”，甚至还可以进一步地认为，都是符 号串的转换。效率是计算问题的核心，以计算思维为切 入点的大学计算机教学改革最大的亮点在于充分地重视 “计算复杂性”这个与“效率”有密切联系的核心概念。 一般来说，掌握一个概念往往需要举出反映该概念本质
在专业层面，对于一个专业的计算问题，笔者认为： 从计算的手段来看，我们应当使计算机械化（如算盘、 手摇计算机、模拟计算机、电子数字计算机）；从计算的 过程来看，我们应当使计算形式化（如图灵机、计算理 论）；从计算的执行来看，我们应当使计算自动化（如 冯·诺依曼机）。
在计算思维的研究中，教育部高等学校大学计算机 课程教学指导委员会主任委员李廉教授认为，在传统的 教学中，计算思维是隐藏在能力培养内容中的，要靠学 生“悟”出来，现在要把这些明白地讲出来，让学生自 觉地去学习，提高培养质量，缩短培养的时间。从软件 开发的角度，他提出了抽象与绑定的研究思路，大致是， 抽象是构建和理解复杂系统的工具，规范是现实世界到 虚拟世界的抽象；而绑定是虚拟世界到现实世界的重现， 所有的软件开发，无非都是抽象与绑定的结果。
二、计算思维教育的目的
在构建计算思维的表述体系之前，人们希望先明确 计算思维的教育目的之所在。本文认为，计算思维教育 的目的是培养一种思维习惯，一种像计算机科学家思考 问题那样的习惯。
在研究层面，对于一个问题的解决，著名计算机科 学家、1998 年图灵奖获得者詹姆士·格雷（James Gray） 的思路（习惯）是这样的：
（1）首先，对问题进行非常简单的陈述，即要说明 解决一个什么样的问题。他认为，一个能够清楚表述的 问题，能够得到周围人的支持。虽然不清楚具体该怎么 做，但对问题解决之后能够带来的益处非常清楚。
（2）其次，解决问题的方案和所取得的进步要有可 测试性。
（3）最后，是整个研究和解决问题的过程能够被划 分为一些小的步骤，这样的话就可以看到中间每一个取 得进步的过程。
（1）对于这个软件，我必须学会用哪些功能，才能 帮助我完成任务？
陈国良，深圳大学教授，中国科学院院士，教育部高等学校计算机基础课程教学指导委员会原主任委员，首届 高等学校教学名师奖获奖者；董荣胜，桂林电子科技大学教授。
22
（2）该软件的设计者希望我知道些什么？ （3）该软件的设计者希望我做些什么？ （4）该软件向我展示了哪些隐喻？ （5）为完成指定任务，该软件还需要其他哪些信息？ （6）我是否在其他软件中见到过这个软件中的操 作？
的计算原理”概念分类的基础上构建了一个教学框架， 把通识教育中的核心技能——逻辑推理、写作和伦理联 系了起来[9]。Denning 设想，在向各学科介绍计算原理时 要力争做到通俗易懂，通过大众化的解读来建立一种超 越学科范畴的计算共识，由此构建不同学科之间的全新 关系。他表示，计算原理可以被归为 7 个类别，每个类 别都从一个独特的视角去看待计算本身。根据 Denning 的观点，7 个伟大的计算原理分别是：计算、通信、协 作、记忆、自动化、评估和设计[10]。
以上是计算机科学家以及计算机教师协会关于问题 解决的思维习惯。随着研究的深入，人们不仅需要总的 一般性的认识，人们还希望建立在某种合理框架上的认 识，以便系统地、有步骤地、鲜明地培养这种习惯，最 终全面提高人们的计算思维能力。
三、计算思维表述体系的框架
计算思维表述体系的框架，涉及计算思维的组成元 素以及这些组成元素之间的相互关系。在美国 CPATH 计划的支持下，经过几年的努力，已取得一些成果。如 在 CPATH 计划的 支持下，美国 德保罗大学（DePaul University）的教授们就在 ACM 前主席 Denning“伟大
关键词：计算思维；表述体系；计算；层次结构；教育；思维习惯
一、问题的提出
计算思维表述体系的一个基本框架，进一步推动这项改革。 本文作者受教指委的委托，对此展开了研究工作。
2006 年 3 月，周以真（Jeannette M. Wing）教授在国 际著名计算机杂志 Communications of the ACM 上发表了 《计算思维》一文[1]，并用 3 种技能定义了“计算思维”， 该定义被国际学术界广泛采用。然而人们仍然在问，计算 思维是什么？计算思维的核心是什么？计算思维的组成 元素是什么？计算思维会因学科的不同而不同吗[2]？
1．基于“伟大的计算原理”计算思维表述体系框架
Denning 的 7 项“伟大原理”奠定了一个基础，这 个基础可以帮助人们认识和组织计算思维的实例，并将 它们进行有效的分类。同时，这个基础也可以认为是一 个框架，这个框架可以帮助人们将计算思维运用到计算 机科学以外的领域。在基于“伟大的计算原理”研究中， 我们认为，“抽象”也是一个伟大的计算原理，应纳入框 架之中。另外，Denning 划分的概念之间没有层次和逻 辑关系，还需进一步完善。下表给出基于“伟大的计算
原理”构建的计算思维表述体系框架。
基于“伟大的计算原理”的计算思维表述体系框架表
分类 关注点
核心概念
计算 什么能计算， 大问题的复杂性、效率、演化、按空间排
什么不能计算 序、按时间排序；计算的表示、表示的转
换、状态和状态转换；可计算性、计算复
杂性理论
抽象 关注对象的本 概念模型与形式模型、抽象层次；约简、
的 3 个经典案例和 3 个反例。计算包含的核心概念有： 大问题的复杂性、效率、演化、按空间排序、按时间排 序；计算的表示、表示的转换、状态和状态转换；可计 算性、计算复杂性理论等。
（2）抽象（Abstraction）是计算的“精神”工具。 周以真认为，计算思维的本质是抽象化。至少在两个方 面，计算学科中的抽象往往比数学和物理学更加丰富和 复杂。第一，计算学科中的抽象并不一定具有整洁、优 美或轻松的可定义的数学抽象的代数性质，如物理世界 中的实数或集合。例如，两个元素堆栈就不能像物理世 界中的两个整数那样进行相加，算法也是如此，不能将 两个串行执行的算法“交织在一起”实现并行算法。第 二，计算学科中的抽象最终需要在物理世界的限制下进 行工作，因此，必须考虑各种的边缘情况和可能的失败 情况。抽象包含的核心概念有：概念模型与形式模型、 抽象层次；约简、嵌入、转化、分解、数据结构（如队 列、栈、表和图等）、虚拟机等。
一般来说，一个好的研究“主题”在开始的时候，可 以先用外延式的方式尽可能拓展开来，随着研究的深入， 人们希望建立一个框架，让更多的人更容易理解这个“主 题”，持续地发挥这个“主题”的作用，进一步拓展它的应 用范围。教育部高等学校大学计算机课程教学指导委员会 遵循这样的基本原则，鼓励学校、教师先实践[3-7]。在已有 的大量实践基础上，教指委认为，目前很有必要尽快给出
统的构建
论；模块化、信息隐藏、类、结构、聚合
通信 不同位置间的 信息及其表示、香农定理、信息压缩、信
可靠信息移动 息加密、校验与纠错、编码与解码
wk.baidu.com
协作 多 个 自 主 计 算 同步、并发、死锁、仲裁；事件以及处理、
机的有效使用 流和共享依赖，协同策略与机制；网络协
议、人机交互、群体智能
记忆 媒 体 信 息 的 表 绑定；存储体系、动态绑定（names、Handles、
（1）人与计算机的计算能力有多大，各自的局限性 是什么？
（2）研究的问题复杂性有多大？ （3）问题解决的判定条件是什么？ （4）什么样的技术可以应用于当前的问题讨论中？ （5）什么样的计算策略更能有效地解决当前的问 题？
在技术层面，美国华盛顿大学教授、美国国家研究立 法委员会计算机文化协会主席史耐德（Snyder Lawrence） 教授在其撰写的《新编信息技术导论：技能、概念和能力》 一书中指出，人们可以从抽象的角度来思考信息技术。他 写道，当你成为数字文人之后，你可以从抽象的角度来思 考技术，而且更喜欢（习惯）提以下问题：
震、核武器） 率、反应时间、瓶颈、容量规划
的性能预测
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2．计算思维表述体系中的基本概念
在周以真的文章中，计算思维指的是一种能力，这 种能力通过熟练地掌握计算机科学的基础概念而得到提 高。周以真将这些基础概念用外延的形式给出：约简、 嵌入、转化、仿真、递归、并行、抽象、分解、建模、 预防、保护、恢复、冗余、容错、纠错、启发式推理、 规划、学习、调度等。周以真希望人们对这些基础概念 继续补充，本文认为，这些基础概念至少还应该包括 CC1991 给出的 12 个核心概念：绑定、大问题的复杂性、 概念模型和形式模型、一致性和完备性、效率、演化、 抽象层次、按空间排序、按时间排序、重用、安全性、 折中与结论。显然，12 个核心概念与周以真给出的基础 概念有些是重合的，如“建模”与“概念模型和形式模 型”。下面，对以上概念进行分类，力求减少它们的交集。 另外，我们希望更多的学者对这些概念（包括扩展的基 础概念）在研究的基础上进行更有效的分类，以使该框 架更加完善。
质特征
嵌入、转化、分解、数据结构（如队列、
栈、表和图等）、虚拟机
自动 信息处理的算 算法到物理计算系统的映射，人的认识到
化 法发现
人工智能算法的映射；形式化（定义、定
理和证明）、程序、算法、迭代、递归、搜
索、推理；强人工智能、弱人工智能
设计 可 靠 和 可 信 系 一致性和完备性、重用、安全性、折中与结
在本文给出的计算思维表述体系框架中，“计算”是 一个中心词，是第一层次的概念，其他 7 个概念以“计 算”为中心并服务于“计算”；7 个概念中的“抽象、自 动化和设计”为第二层次的概念，是从不同方面对“计 算”进行的描述；“通信、协作、记忆、评估”蕴含在“抽 象、自动化和设计”三个概念之中，是计算机科学中仅 次于“抽象、自动化和设计”的基础概念，属框架中第 三层次的概念（如下图所示）。对这些概念的理解，有助 于加深人们对“计算”的认知。下面，分别对这些概念 进行定义。
显然，要给出计算思维的一个内涵式的定义是困难 的，周以真教授为此给出了一个外延式的定义，并请大 家尽可能地补充。周以真教授希望人们不要将精力放在 计算思维的定义上，而更多的是将精力放在计算思维的 运用上，通过计算思维在各自学科领域创造性地进行科 学发现与技术创新。周以真是成功的，她联合美国国家 科学基金会的各个学科部门，推动了美国两个重大的国 家科学基金研究计划 CDI 和 CPATH，促进了美国以计 算思维引领的各学科的发展。在她退出美国国家基金会 后不久，她又得到了微软公司的邀请，担任了微软负责 研发的副总裁职务。毫无疑问，周以真教授的建议是正 确的，通过计算思维，可以在多学科的行动中，进行根 本的、范式变化的研究与发现。
中国大学教学 2013 年第 12 期
计算思维的表述体系
陈国良 董荣胜
摘 要：教育部高等学校大学计算机课程教学指导委员会认为，系统地将计算思维落实到大学计算机基 础教学中，应当尽快地建立计算思维的表述体系。围绕计算思维表述体系的构建，本文首先从研究层面、技 术层面和专业层面阐述了计算思维教育的目的；然后基于 Denning“伟大的计算原理”的概念分类，构建了 一个以计算为核心，以抽象、自动化、设计、通信、协作、记忆、评估为基本概念的带有层次结构的计算思 维表述体系框架；最后，从客观世界的理解、问题解决、知识创造等方面，介绍了计算思维的若干重要作用。
示 、 存 储 和 恢 addresses、locations）、命名（层次、树状）、
复
检索（名字和内容检索、倒排索引）；局部性
与缓存、trashing 抖动、数据挖掘、推荐系统
评估 复杂系统（含 可视化建模与仿真、数据分析、统计、计
自 然 系 统 与 人 算实验；模型方法、模拟方法、benchmark； 工系统，如地 预测与评价、服务网络模型；负载、吞吐
协作
通信 抽象
计算 设计
自动化 记忆
评估
计算思维基本概念的层次关系图
（1）计算（Computation）是执行一个算法的过程。 从一个包含算法本身的初始状态开始，输入数据，然后 经过一系列中间级状态，直到达到最终也即目标状态。 计算不仅仅是数据分析的工具，它还是思想与发现的原 动力。可以认为，计算学科及其所有相关学科的任务归 根结底都是“计算”，甚至还可以进一步地认为，都是符 号串的转换。效率是计算问题的核心，以计算思维为切 入点的大学计算机教学改革最大的亮点在于充分地重视 “计算复杂性”这个与“效率”有密切联系的核心概念。 一般来说，掌握一个概念往往需要举出反映该概念本质
在专业层面，对于一个专业的计算问题，笔者认为： 从计算的手段来看，我们应当使计算机械化（如算盘、 手摇计算机、模拟计算机、电子数字计算机）；从计算的 过程来看，我们应当使计算形式化（如图灵机、计算理 论）；从计算的执行来看，我们应当使计算自动化（如 冯·诺依曼机）。
在计算思维的研究中，教育部高等学校大学计算机 课程教学指导委员会主任委员李廉教授认为，在传统的 教学中，计算思维是隐藏在能力培养内容中的，要靠学 生“悟”出来，现在要把这些明白地讲出来，让学生自 觉地去学习，提高培养质量，缩短培养的时间。从软件 开发的角度，他提出了抽象与绑定的研究思路，大致是， 抽象是构建和理解复杂系统的工具，规范是现实世界到 虚拟世界的抽象；而绑定是虚拟世界到现实世界的重现， 所有的软件开发，无非都是抽象与绑定的结果。
二、计算思维教育的目的
在构建计算思维的表述体系之前，人们希望先明确 计算思维的教育目的之所在。本文认为，计算思维教育 的目的是培养一种思维习惯，一种像计算机科学家思考 问题那样的习惯。
在研究层面，对于一个问题的解决，著名计算机科 学家、1998 年图灵奖获得者詹姆士·格雷（James Gray） 的思路（习惯）是这样的：
（1）首先，对问题进行非常简单的陈述，即要说明 解决一个什么样的问题。他认为，一个能够清楚表述的 问题，能够得到周围人的支持。虽然不清楚具体该怎么 做，但对问题解决之后能够带来的益处非常清楚。
（2）其次，解决问题的方案和所取得的进步要有可 测试性。
（3）最后，是整个研究和解决问题的过程能够被划 分为一些小的步骤，这样的话就可以看到中间每一个取 得进步的过程。
（1）对于这个软件，我必须学会用哪些功能，才能 帮助我完成任务？
陈国良，深圳大学教授，中国科学院院士，教育部高等学校计算机基础课程教学指导委员会原主任委员，首届 高等学校教学名师奖获奖者；董荣胜，桂林电子科技大学教授。
22
（2）该软件的设计者希望我知道些什么？ （3）该软件的设计者希望我做些什么？ （4）该软件向我展示了哪些隐喻？ （5）为完成指定任务，该软件还需要其他哪些信息？ （6）我是否在其他软件中见到过这个软件中的操 作？
的计算原理”概念分类的基础上构建了一个教学框架， 把通识教育中的核心技能——逻辑推理、写作和伦理联 系了起来[9]。Denning 设想，在向各学科介绍计算原理时 要力争做到通俗易懂，通过大众化的解读来建立一种超 越学科范畴的计算共识，由此构建不同学科之间的全新 关系。他表示，计算原理可以被归为 7 个类别，每个类 别都从一个独特的视角去看待计算本身。根据 Denning 的观点，7 个伟大的计算原理分别是：计算、通信、协 作、记忆、自动化、评估和设计[10]。
以上是计算机科学家以及计算机教师协会关于问题 解决的思维习惯。随着研究的深入，人们不仅需要总的 一般性的认识，人们还希望建立在某种合理框架上的认 识，以便系统地、有步骤地、鲜明地培养这种习惯，最 终全面提高人们的计算思维能力。
三、计算思维表述体系的框架
计算思维表述体系的框架，涉及计算思维的组成元 素以及这些组成元素之间的相互关系。在美国 CPATH 计划的支持下，经过几年的努力，已取得一些成果。如 在 CPATH 计划的 支持下，美国 德保罗大学（DePaul University）的教授们就在 ACM 前主席 Denning“伟大
关键词：计算思维；表述体系；计算；层次结构；教育；思维习惯
一、问题的提出
计算思维表述体系的一个基本框架，进一步推动这项改革。 本文作者受教指委的委托，对此展开了研究工作。
2006 年 3 月，周以真（Jeannette M. Wing）教授在国 际著名计算机杂志 Communications of the ACM 上发表了 《计算思维》一文[1]，并用 3 种技能定义了“计算思维”， 该定义被国际学术界广泛采用。然而人们仍然在问，计算 思维是什么？计算思维的核心是什么？计算思维的组成 元素是什么？计算思维会因学科的不同而不同吗[2]？
1．基于“伟大的计算原理”计算思维表述体系框架
Denning 的 7 项“伟大原理”奠定了一个基础，这 个基础可以帮助人们认识和组织计算思维的实例，并将 它们进行有效的分类。同时，这个基础也可以认为是一 个框架，这个框架可以帮助人们将计算思维运用到计算 机科学以外的领域。在基于“伟大的计算原理”研究中， 我们认为，“抽象”也是一个伟大的计算原理，应纳入框 架之中。另外，Denning 划分的概念之间没有层次和逻 辑关系，还需进一步完善。下表给出基于“伟大的计算
原理”构建的计算思维表述体系框架。
基于“伟大的计算原理”的计算思维表述体系框架表
分类 关注点
核心概念
计算 什么能计算， 大问题的复杂性、效率、演化、按空间排
什么不能计算 序、按时间排序；计算的表示、表示的转
换、状态和状态转换；可计算性、计算复
杂性理论
抽象 关注对象的本 概念模型与形式模型、抽象层次；约简、
的 3 个经典案例和 3 个反例。计算包含的核心概念有： 大问题的复杂性、效率、演化、按空间排序、按时间排 序；计算的表示、表示的转换、状态和状态转换；可计 算性、计算复杂性理论等。
（2）抽象（Abstraction）是计算的“精神”工具。 周以真认为，计算思维的本质是抽象化。至少在两个方 面，计算学科中的抽象往往比数学和物理学更加丰富和 复杂。第一，计算学科中的抽象并不一定具有整洁、优 美或轻松的可定义的数学抽象的代数性质，如物理世界 中的实数或集合。例如，两个元素堆栈就不能像物理世 界中的两个整数那样进行相加，算法也是如此，不能将 两个串行执行的算法“交织在一起”实现并行算法。第 二，计算学科中的抽象最终需要在物理世界的限制下进 行工作，因此，必须考虑各种的边缘情况和可能的失败 情况。抽象包含的核心概念有：概念模型与形式模型、 抽象层次；约简、嵌入、转化、分解、数据结构（如队 列、栈、表和图等）、虚拟机等。
一般来说，一个好的研究“主题”在开始的时候，可 以先用外延式的方式尽可能拓展开来，随着研究的深入， 人们希望建立一个框架，让更多的人更容易理解这个“主 题”，持续地发挥这个“主题”的作用，进一步拓展它的应 用范围。教育部高等学校大学计算机课程教学指导委员会 遵循这样的基本原则，鼓励学校、教师先实践[3-7]。在已有 的大量实践基础上，教指委认为，目前很有必要尽快给出
统的构建
论；模块化、信息隐藏、类、结构、聚合
通信 不同位置间的 信息及其表示、香农定理、信息压缩、信
可靠信息移动 息加密、校验与纠错、编码与解码
wk.baidu.com
协作 多 个 自 主 计 算 同步、并发、死锁、仲裁；事件以及处理、
机的有效使用 流和共享依赖，协同策略与机制；网络协
议、人机交互、群体智能
记忆 媒 体 信 息 的 表 绑定；存储体系、动态绑定（names、Handles、