拥有知识不是目的，是必要的基础和手段，解决问题才是目的！我们的现状是满脑子的知识和标准答案，而缺乏很多重要的能力。其中最重要的能力包括：生存能力、学习能力、思辨能力（批判能力）、创新能力等等。
我们从未接受过解决问题的训练，所以今天给大家推荐一种能帮助我们解决问题的思维方式：编程思维。
编程的核心，不是编程，不是语法，甚至不是算法或数据结构本身，恰恰是如何分解问题——发现规律建立解决问题模型，映射到合适的数据结构和算法上，最后才根据算法写程序实现。
基于此，卡耐基梅隆大学计算机的一名华裔教授提出“编程思维”这个概念。
他定义编程思维是：能够把现实生活中的复杂问题，逐步拆分成可理解的小问题。
Decomposition，即拆分。根据已有的知识和经验，把问题拆分。比如我想喝咖啡，那我可以请求你：“可以帮我倒杯咖啡吗？”
但这句话如果想让电脑听懂，我得先告诉它哪个是“杯子”、哪个是“咖啡”、什么是“倒”，然后再告诉它怎么去倒，比如先直走5米，左转75度，左臂下放50度……
现实生活，每一个复杂问题，都是基于解决一个个被拆分的小问题而被解决的。
比如说，超级计算机感觉很复杂最后无非是解决一个带宽问题、一个存储问题；比如说，解决碳排无从下手，实际上是解决人口、服务、能源、单位能源的碳排放这几个问题。
Pattern Recognition，即模式识别。根据新问题和以前解决过的问题的相似性，举一反三琢磨出规律。假如你需要画100只猫，你会怎么办？找100只猫来挨个临摹？对于计算机来说，你需要找出猫的“模式”。
你要知道猫是专属的毛，眼睛，尾巴，四条腿等，按照这个“模式”，你才可以“批量”画猫——你不用每次画一个新动物，只需要变换局部特征：黄白条的猫还是黑猫，长尾巴的猫还是短尾猫
Abstraction，即抽象。将问题里涉及的数据，抽象到数据结构（变量，数组，链表等），把数据处理过程可重复执行部分抽象成函数模块。
听起来很复杂吧？这是一个过滤的过程，整个过程你要聚焦重要的关键信息，忽视无用细节，这样才能通过认知问题的核心本质，帮助我们形成解决问题的构想。
比如，当我们看到这一房子，我们看到的是：
但在建筑师的眼中，它可能是这样的：
建筑师通过自己的经验，抽象出房子里面具体的构造。这一步，我们虽然几乎难以在应试教育的学习方法中获得，但我们能从不断地编程训练中去培养抽象思维。
会编程的人，往往能透过一个应用表象，看到背后实现的步骤。
Algorithms，即算法。通过循环执行，根据前三步的分析成果，设计步骤，写出算法，从而解决问题。这一整个过程，我们看到所谓的编程语言和语法，在最后才发挥出作用。所以当我们觉得学编程难，是因为我们还未从过去根深蒂固的学习习惯中抽离出来，凡是需要打破习惯的事，必是不易的。
就像很多刚刚出国读书的孩子，常常在面对外国老师问出“why”的问题时，马上一种惊慌失措的表情，满脑子想着自己是不是又说错答案了，不知道老师这样问仅仅是为了引导他们拓展思维。
我们真实的社会和生活也是不易的，它们没有标准答案！许多人终其一生没有追寻问题的能力，无法理解世界的复杂。而编程，是你找出解决方法的能力，把现实问题转换为代码逻辑的能力。
最后，以乔布斯的话来结尾：我觉得每个人都应该学习一门编程语言。学习编程教你如何思考，就像学法律一样学法律并不一定要为了做律师，但法律教你一种思考方式。学习编程也一样，我把计算机科学看成是教育，每个人都应该花至少1年时间学习编程，奥码客人工智能编程示范基地！
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