1.2　計算思維

沒有最好的程序語言，只有最合適的程序語言。程序語言只是工具，在設計程序時應根據(jù)需要對程序語言進行選擇，并無特別規(guī)定。一般可從如下4點判斷程序語言選擇是否恰當。

·可讀性高：閱讀與理解都相當容易。

·平均成本低：成本考量不局限于編碼的成本，還包括執(zhí)行、編譯、維護、學習、除錯與日后更新等成本。

·可靠性高：所編寫出來的程序代碼穩(wěn)定性高，不容易產(chǎn)生邊界錯誤（Boundary Error）。

·可編寫性強：可以針對需求比較容易地編寫出程序。

程序設計的本質(zhì)是數(shù)學，而且是較為簡單的數(shù)學應用。對于程序設計，過去我們非常看重計算能力。但隨著信息與網(wǎng)絡科技的高速發(fā)展，計算能力的重要性已慢慢降低，反而現(xiàn)在特別注重計算思維的培養(yǎng)。我們可以這樣形容：“雖然學習程序設計不等于學習計算思維，但程序設計的過程就是一種計算思維的表現(xiàn)，而且要學好計算思維，程序設計絕對是最佳的途徑之一。”

2006年，美國卡內(nèi)基梅隆大學周以真（Jeannette M.Wing）教授首度提出了“計算思維”的概念。她提到計算思維是現(xiàn)代人應該具備的一種基本技能，所有人都應該積極學習。隨后谷歌公司也為教育者開發(fā)了一套計算思維課程（Computational Thinking for Educators）。這套課程提到了培養(yǎng)計算思維的4個方面，分別是分解（Decomposition）、模式識別（Pattern Recognition）、歸納與抽象化（Pattern Generalization and Abstraction）和算法（Algorithm）。雖然這并不是建立計算思維的唯一方法，但是通過這4個方面，我們能更有效率地深化利用計算方法與工具解決問題的思維能力，進而建立計算思維。

1.2.1　分解

許多人在編寫程序或解決問題時，往往不知道如何分解問題。如果一個問題不進行分解，一般會較難處理。當我們面臨一個復雜的問題時，可以先將其分割成許多小問題，再將這些小問題各個擊破；小問題全部解決之后，原本的大問題也就解決了。例如，一臺計算機發(fā)生機器故障了，可以將整臺計算機逐步分解成較小的部分，再對每個部分的各種元器件進行檢查，如圖1.2所示。程序員在遇到問題時，通常會考慮所有可能性，將問題逐步分解后進行解決，久而久之，這樣的邏輯就變成他的思考模式了。

1.2.2　模式識別

將一個復雜的問題分解之后，我們常常能發(fā)現(xiàn)小問題之間共有的屬性以及相似之處，這些屬性稱為模式（Pattern）。所謂模式識別，就是在一堆數(shù)據(jù)中找出特征（Feature）或規(guī)則（Rule），并用其對數(shù)據(jù)進行識別與分類，甚至作為決策時的判斷條件。在解決問題的過程中找到模式是非常重要的。模式可以讓問題的解決簡單化，當問題之間有共有屬性時，往往更容易被解決。

當描述完一只狗后，我們可以依照狗的共有屬性輕易地描述其他狗，如狗有眼睛、尾巴與4只腳，而唯一不一樣的地方是每只狗都有或多或少的獨特之處。識別出模式之后，便可用此模式來解決類似的問題。知道所有的狗都有這些屬性后，當想要畫狗的時候便可將這些共有的屬性加入，這樣就可以很快地畫出很多只狗。

1.2.3　歸納與抽象化

歸納與抽象化的目的在于過濾以及忽略掉不必要的特征，讓我們可以把注意力集中在重要的特征上，將問題具體化。通常這個過程開始會收集許多的數(shù)據(jù)，然后借由歸納與抽象化把特性以及無法幫助解決問題的模式去掉，留下相關以及重要的共有屬性，直到建立一個通用的解決問題的規(guī)則。由于歸納與抽象化沒有固定的模式，因此會隨著需要或?qū)嶋H狀況而有所不同。例如，把一輛汽車抽象化時，每個人都有各自的分解方式，汽車銷售員與汽車修理師對汽車抽象化的結果可能就會有差異。

1.2.4　算法

算法不但是人類利用計算機解決問題的技巧之一，也是程序設計領域中最重要的部分，常常是設計計算機程序的第一步。算法就是一種計劃，每一個指示與步驟都是計劃過的，這個計劃里面包含解決問題的每一個步驟和指示。

日常生活中也有許多事情都可以利用算法來描述，如員工的工作報告、寵物的飼養(yǎng)過程、美食的食譜等，甚至連我們平時經(jīng)常使用的搜索引擎都必須借由不斷更新算法來運作，如圖1.3所示。

在程序設計里，算法更是不可或缺的一環(huán)。了解了算法的定義后，我們繼續(xù)說明算法必須符合的5個條件，如圖1.4和表1.1所示。

算法的主要目的是供人們閱讀，以了解所執(zhí)行的工作流程與步驟。

常用的算法表示法為一般文字敘述，如中文、英文、數(shù)字等，特點是使用文字或語言敘述來說明算法步驟。有些算法則是利用可讀性高的高級語言（如Python、C語言、C++、Java等）或虛擬語言來描述。

當然，流程圖也是一種相當通用的算法表示法，即使用某些圖形符號來表示程序解決流程。為了實現(xiàn)流程圖的可讀性及一致性，通常使用美國國家標準學會（American National Standards Institute，ANSI）制定的統(tǒng)一圖形符號。一些常見的圖形符號如表1.2所示。

例如，輸入一個數(shù)值并判斷其是奇數(shù)還是偶數(shù)的流程圖如圖1.5所示。