什么是计算机思维呢？

在智能时代，学习计算机编程，更要学习计算机思维方式，而不是按照人固有的思维定式理解计算机问题，计算机思维和人的思维有很多差异。

1、大和小

人生活在小数字世界里，而计算机经常处理的是大数字问题。处理大数字世界的方法与处理小数字世界的方法完全不同。从小数量总结出来的方法无法应用到更高量级的问题之上，比如在互联网早期内容不多，还可以采用分类目录组织的门户网站，然而随着数据的快速增长，搜索引擎迅速取代了原有的门户网站模式。在计算机世界里，几乎任何常见的问题都已经有了优化过的答案，作为学习者，首先要擅长使用专业人士给出的，验证了无数次的答案，而不是自己凭着生活经验拍脑袋想出一个做法。算法设计和算法分析博大精深。

2、快和慢

人的进化、社会和经济的发展是比较缓慢的，而计算机的发展则是18个月翻一番，大约相当于10年增加100倍。在智能时代，人的思维要适应这种快速变化，对未来要有所预见和预判。

3、多维度和单一维度

从总体上来说，人脑是线性处理事务的，看问题常常是一个角度，也没有能力把很多角度综合起来。但是，计算机有这个能力，能够并行多角度工作。

4、网络和个体

人的思维难以集中很多人的智慧，产生叠加的效果，事实上，群体智慧的简单叠加甚至不如个人的智慧。但是人工智能建立在网络效应基础上，通过很多彼此联系的计算机共同协作工作而产生更好的智能。

5、自顶向下与自底向上

自顶向下做事是计算机的精髓，而人更适合自底向上。在一个组织内，自底向上的做事方式更容易激发群体的积极性，但是容易造成资源的浪费。

6、全局与局部

人做事情时，限于自己的认知，通常得到的是局部最佳，失去对全局的优化的可能性。由于计算机有处理大数的能力，以及自顶向下的做事方式，更容易得到全局最佳。围棋程序阿尔法zero超越阿尔法GO、超越人类就是最好的例子。

7、成本和表现

从工程的角度讲，好和坏只是在固定成本下的相对表现。计算机里面无论是软件设计还是硬件设计，都是在平衡性能和成本的关系。

8、整体与模块

在设计软件系统时，常常是从整体出发，自顶向下依次划分为分系统、子系统、功能模块等。在编程实现时自底向上，永远是先制作几个非常简单、能够大量重复使用的积木块，然后用很多这样简单的积木搭建复杂的整个系统。

9、直接与等价

现实世界处理问题有可以非常直接。而计算机世界是用可计算的数学描述的，要想用计算机解决现实问题，就必须将现实问题转化为计算机可理解、可计算的等价问题，这一过程通常称为数学建模。

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