标题：计算思维技能
科学思维
计算机科学是科学的一个组成部分，尽管它不是一种所谓的“纯科学”，因为它还需要借鉴工程学科的许多内容。但毫无疑问，科学思维是计算思维的一个组成部分。所谓科学思维最基本的内容是没有证据就不要求急于下结论：遵循科学的方法来建立新的知识，无论这些知识只是对日常生活中的现象，或是学科的前沿发现。
假设你发现某个地方有两个煤核和一个胡萝卜散落在地上。这里曾经发生了什么？你可能会说从证据来看也许这里曾经堆过雪人，用煤核做眼睛、胡萝卜做鼻子。雪人融化了，这些东西则被留在原地。你的证据可以支持“雪人假说”，假说即指按照预先设定，对某种现象进行的解释，即根据已知的科学事实和科学原理，对所研究的自然现象及其规律性提出的推测和说明，而且数据经过详细的分类、归纳与分析，得到一个暂时性但是可以被接受的解释。现在假如别人走来，他们看了证据后，提出了““两车假说””，它是由一部煤车上掉了两个煤核，然后又有拉蔬菜的卡车经过掉下了胡萝卜。哪一个假说是正确的？
现在假设你最近的天气记录中发现这是最近那里下过雪。这可以让“雪人假说”有更大的说服力，但是人们在冬季同样也需要更多的煤来供热，以及胡萝卜热汤，所以会有更多的货车。这意味着“两车假说”仍然可以是正确的。我们需要的是一个实验，发现一些新的证据来分离两个假设，看看哪个更好。一个理想的实验时：构建一个时间机器，然后回到过去，看看究竟发生了什么，这将一劳永逸地解决所有的事情。但是，这是不能实现的！这个方案被否决了。那么，下一步怎么办？
由于技术限制原因，我们不能做的我们要的实验，所以我们做可能做的。有人提出回到现场去“找车辙”的实验动议。如果““两车假说””是正确，那么现场附近应该有留下的车辙的证据。但为确保公平竞争，派出的考察队员都没有被告知要寻找什么。如果他们知道考察的目的是车辙，可能对他们产生误导。他们会全力以赴试图寻找，以致把某些其他原因产生的印记误认为是轮胎印记。考察队员返回后，带回新的证据。他们发现，在现场上的路边有车胎印记，在那里没有人专门费心去寻找过，而更重要的那里到处是有煤块和胡萝，和“注意到粗糙路面”的迹象。这就是结果！
现在“两车假说”占了上风，它解释了一切。且慢，“雪人假说”阵营又有说法，，建雪人孩子们是坐卡车来到这里，他们在自己的口袋里装了许多的煤块和胡萝卜，而且车在崎岖的道路行驶时震动并掉了出来。此时可能想这听起来有点怪怪的。当然，但更可能是“两车假说”是正确的。你不能100%确定，但确实这是一个新的尝试。
在这个时候，时间已经不早了，我们离开了现场。但两大阵营仍在争论，继续更多的实验，按照科学的方法，积累更多的数据和证据。
我们给每一个现象的解释必须在科学的方法上来考虑，即使是科学成果也一样。有什么证据来支持这种说法？这是因为科学是构建在不断增加的证据基础上，它是如此强大，能够支持我们对今天周围世界的理解。它可能有其局限性，不能给予100%的把握的答案。毕竟可能有一些结果缺少一块拼图，但它取得了一些精彩的胜利。但科学发展从不停息。你可以（也可能这样）在你每天的生活中运用科学的过程，你对某些事物有种看法（假说），并新的经历中用新的证据不断测试（实验）。你并不能总是料事如神，但可以像科学家一样提出问题，总是有意料之外的情况可以期待。
逻辑思维
计算思维的基本组成之一，是能够逻辑思考。计算机所使用逻辑计算方式，与计算思维中的逻辑思维不甚相同。计算机必须进行编程（被教）后方能做逻辑推理。计算机自身并不会做逻辑思维！
逻辑思维是从已知的些微（但非常重要的）信息中推导出尽可能多的信息，而不要轻易下结论。新的信息收集必须按照确定的规程，你不能仅仅因为幸运的而走对路。 
逻辑思维是充满趣味性的，拿起任何一张报纸，你会看到这一点。几乎所有的报纸杂志有一些逻辑思维的益智类游戏做打发时间。数独是最纯粹的形式之一, 数独游戏规则为：
在9×9的格子中，用1到9共9个阿拉伯数字填满整个格子，要求符合
每一行都用到1到9，位置不限每一列都用到1到9，位置不限每3×3的格子（称为区）都用到1到9，位置不限数独是一种源自18世纪末的瑞士，后在美国发展、并在日本得以发扬光大的数学智力拼图游戏。拼图是九宫格（即3格宽×3格高）的正方形状，每一格又细分为一个九宫格。在每一个小九宫格中，分别填上1至9的数字，让整个大九宫格每一列、每一行的数字都不重复。
数独的玩法逻辑简单，数字排列方式千变万化。被公认为是锻炼头脑逻辑思维的好办法。一个数独谜题通常包含有9x9=81个单元格，每个单元格仅能填写一个值。对一个未完成的数独题，有些单元格中已经填入了值，另外的单元格则为空，等待解题者来完成。
很多人认为数独题目的难度取决于已填入谜题中的数字的数量，其实这并不尽然。一般来说，填入的数字越多，题目就越容易求解。然而实际上，有很多填入数字多的题目比填入数字少的题目要难得多。这就需要有其他的方法来确定的难度。
在应用中使用得比较多的一种方法是看看要解决一道数独题目需要用到哪些数独技巧。极简单的题目用到的可能只是最基本的技巧。而相对复杂的题目可能要用到十分高深的解题方法。通过这样来设定游戏的难度相对而言较为客观。
人们总是不满足于已有的一切。同样，对于普遍使用的9×9谜题而言，大量涌现的变形数独题也在不断丰富着数独家族。
一种比较常见的数独变形是大小上的改变。现在已有的大小包括：4×4，6×6，12×12，16×16，25×25，甚至还有100×100。
另一种数独变形题是在原数独规则的基础上加入其他的规则。譬如X形数独就要求除原来的数独规则外，连主对角线上的单元格也要满足数字1到9的唯一性和完整性。而杀手数独则要求每个“区”中的值必须唯一且总和等于区的右上角所指定的数字。
算法思维
在计算思维技能中，算法思维具有非常鲜明的计算机科学特征。
有些问题是一次性的，但解决这些问题的方案，则可以不断发展。在同类问题一再出现时，算法思维就可以介入。没有必要重新每次从头思考，而是采用每次都行之有效的解决方案。
算法思维在许多“策略性“棋盘游戏中非常重要。理想情况下需要有保证胜利，或者至少不会输的策略。所有这种策略都是一套规则，告诉你无需思索即怎么做每一步：也就是计算机科学家称之为算法的东西。如果你能建立这样的一套规则，这不仅可以成为完好游戏的基础，也成为一个设计优秀的计算机程序的基础。无论老幼，只要准遵循这套规则，就可以玩好这场游戏！
算法思维是在思考使用算法来解决问题的方法。这是学习自己编写计算机程序时需要开发的核心技术。
囚徒困境（prisoner's dilemma）是博弈论的非零和博弈中具代表性的例子，反映个人最佳选择并非团体最佳选择。虽然困境本身只属模型性质，但现实中的价格竞争、环境保护等方面，也会频繁出现类似情况。
这个1950年代提出的囚徒困境的典型案例是：两个罪犯准备抢劫银行,但作案前失手被擒。警方怀疑他们意图抢劫,苦于证据只够起诉非法持有枪械,于是将其分开审讯。为离间双方,警方分别对两人说:若你们都保持沉默(“合作”),则一同入狱1年。若是互相检举(互相“背叛”),则一同入狱5年。若你认罪并检举对方(“背叛”对方),他保持沉默,他入狱10年,你可以获释(反之亦然)。结果两人都选择了招供。孤立地看，这是最符合个体利益的“理性”选择(以A为例：若B招供，自己招供获刑5年，不招供获刑10年；若B不招供，自己招供可以免刑，不招供获刑1年。两种情况下，选择招供都更有利)，事实上却比两人都拒不招供的结果糟。由囚徒困境可知，公共生活中，如果每个人都从眼前利益、个人利益出发，结果会对整体的利益(间接对个人的利益)造成伤害。
为解决“囚徒困境”难题，美国曾组织竞赛，要求参赛者根据“重复囚徒困境”(双方不止一次相遇，“背叛”可能在以后遭到报复)来设计程序，将程序输入计算机反复互相博弈，以最终得分评估优劣(双方合作各得3分；双方背叛各得1分；一方合作一方背叛，合作方得0分，背叛方得5分)。有些程序采用“随机”对策；有些采用“永远背叛”；有些采用“永远合作”……结果，加拿大多伦多大学的阿纳托尔·拉帕波特教授的“一报还一报”策略夺得了最高分。
“一报还一报”策略是这样的：我方在第一次相遇时选择合作，之后就采取对方上一次的选择。这意味着在对方每一次背叛后，我方就“以牙还牙”，也背叛一次；对方每一次合作后，我方就“以德报德”一次。
该策略有别于“善良”的“永远合作”或“邪恶”的“永远背叛”对策，及对方一旦“不忠”，我方就不再给机会，长久对抗的策略。
如果你选择“永远背叛”策略，你或许会在第一局拿到最高分，但之后的各局可能都只能拿到低分，最后虽然可能“战胜”不少对手，但由于总分很低，最终难逃被淘汰出局的命运。所以除非很难与对方再次相遇，不用担心其日后的反应，才可选择对抗与背叛；否则，在长期互动、博弈的关系中，“一报还一报”是最佳策略：它是善意的，从不首先背叛；它不迂腐，不管过去相处多好，仍然对背叛有反应；它是宽容的，不因一次背叛而选择玉石俱焚。
效率思维
效率一词有时会有多种，有时是相互矛盾的含义。对有些人来说，效率是做事情的成本越低越好，甚至可以不顾最终的质量。而提出多、快、好、省的口号，确往往流于形式，因为缺乏量化的考证。
计算机科学家效率观念有非常精确的定义，通用的方式是讨论如何尽量减少使用的资源来完成任务。可以尽量减少资源各有不同，但最重要的往往是'时间'。重要的是寻找某种途径，保证能够任务完成而且使用尽可能少的步骤。
例如，如何可能在一分钟之内完成一个魔方的复位，一种可能性，是加快搬弄魔方的动作并敏锐的进行思考，但往往与事无补。而真正能够解决问题的是找到一种途径，无论魔方开始时候的状态，都可以最少的步骤将其复原。[1]
在英国伦敦大学女王学院的网站上有一个游戏，可以帮助我们了解什么是算法。游戏的目的是要交换的蓝色球和红色球的位置，且移动的步骤要少。有两种类型的移动。你可以（向前或向后）通过拖放球移动球到相邻的空格，或者跳过一个相邻球（向前或向后）拖放到一个空格中。
当完成这一游戏时，你所做的一系列移动的动作就是完成游戏的算法。它是一种算法，是因为它是一系列移动球的指令序列，如果按给定的顺序动作，即可以完成交换球的任务。任何他人可以按照你的算法，并成功地完成这个游戏。
在计算机网络中，可以选择Bit Torrent（BT）下载这个已广泛实际应用的网络下载软件为题材，以“如何实现尽可能最大的提高下载速度”为作为效率思维的问题进行思考和探讨。首先，分析得出“尽可能最大的提高下载速度”是极大速运行模式的一种，类似于以最高速度运行CPU，不使其闲置；接着，下载速度是可以计算衡量的，下载速度的快慢取决于单位时间通过数据量的多少，或者是通过单位数据量而耗用时间的多少；然后，结合网络下载中影响速度的诸环节进行分析，确定出可以改变哪些环节而提高下载速度，同时，估算和对比改变不同的环节所需代价的大小，效率会如何；接下来选择出代价最小，易于实现，效费比最高的环节进行改进；最后，在所确定改进的环节里，探索和选择技术方法。经过这样一个分析引导的过程后，再引出基于pnp（多点对多点连接）的技术方法。这种技术方法采用了人人电脑都是服务器的思想，下载的人越多，共享的人便越多，下载的速度便也越快。这种思想与方法里充分蕴含和体现了计算思维。
创新思维
发明家和创新者之间有什么的区别？发明家拥有伟大的想法。而一个创新者会使用一切办法推行他的想法，并让大家使用！
要做到这一点需要远远不止是有好的想法，而需要毅力，团队技能，技术技能，将想法变为现实。也许最重要的是具备沟通能力和说服别人。
当谈到创新，计算机科学家是进行系统集成的专家。他们不只是应用今天的技术，而且还创造明天的技术。什么是当今世界的10名大的创新？互联网，手机，个人计算机，光纤，电子邮件，卫星导航系统，记忆存储磁盘，数码相机和RFID标签。计算机科学家则将它们组合在一起，构建新的系统并满足社会的需求。
如果你认真对待它，创新是可以学习的东西。第一步就是知道你的想法或灵感从而而来？
你必须是一个敏锐的观察家，这对能够发现机会至关重要，你会注意到在某些细节可能是有用的；与此相关的是要构建一个广泛的知识平台，因为可能在遥远的过去，人们已经对此有了一定的理解。一些非常不同凡响的创新的想法都源自于某些古老的理念，它们被重新认识并用来解决新问题，也许解题的技术或资源现在成为现实。例如前面提到的七桥的案例，欧拉定理是一个近代的发现和证明，而自动进行图的历遍则是计算机发明以后的事。
获得灵感另一种方式来自关注极端用户。许多现在的发明原本是设计来帮助残疾人。关注和帮助边缘人群并解决他们的问题的结果是帮助了所有的人。亚历山大.贝尔通过教聋哑人讲话工作而引发了电话的发明灵感。英特尔公司的一直在实验Motes—一种灰尘样大小的计算机—帮助野外生物学家记录数据，而导致传感网络的诞生。
开启机会的一种方法是要能够挑战他人的成见。具有成见的人往往并不自知，但恰恰是成见限制了他们的发展机会。有时候，当你抛弃那些成见，又可能发生什么呢？很可能就是一个创新的想法。这种思维方式是与做程序设计时进行调试同样重要。有段时间，大部分人都以为短信不会有什么发展前景。因为在需要交流时，人们可以通过真正的交谈甚至是视讯会议的方式进行，何必使用短信这种笨拙的方式。但短信就是流行开了，而其中的原因也就是仅仅因为它简便易行。在这一点上，运气似乎比创新更重要，原因是没有人质疑的这样的假设！
可以想象有些技术问题真正令人恼火，但大多数人选择了忍耐，或者只是抱怨。而具有开发技能的创新者就可以直接去解决它。这就是开源（open source）世界的工作原理，它把具有创新意识的人们的才能释放出来，只是为了有更好的方式可以做事。蒂姆.伯纳斯李就是这样做的，他创造了万维网并毫无保留的贡献出来，现在可以看这一切如何改变了世界。更重要的一点- 看看他开启了多少新的创新机会。
软件世界的伟大在于，你无需拥有一个真正的工厂或昂贵的设备，所有开始时需要的东西就是一台计算机和一些基本的开发技术和设计技能。许多计算机科学的百万富翁有很多的创新在一开始是在寝室或车库中开始的。所以，别再为所有这些技术难题所头痛，开始从头学习必要的技能，开始创新。
在现代，为国民经济的发展，创新和创意已经成为国家行为。例如在上个世纪90年代，英国组建了“创意产业特别工作组”（CITF），还委托市场分析公司，分析不同创意行业的规模、就业状况、年营业额。CITF小组拿着新出炉的行业分析报告《文化创意产业图录报告》，通过大量的数据描绘出了一个动人的前景：文化创意产业以快于其他行业两倍的速度增长，带动的就业机会也是其他行业的两倍之多，创意产业可能正是英国经济成长的动力与财富之源。大家也为政府找到了三个方向：教育体系的支援、知识产权的保护、资助年轻创意者。时任首相的布莱尔亲自出任CITF主席，立志让英国成为全球的创意中心。
伦理思维
任何新技术都是一把双刃剑。现代计算机系统的一个伟大成就是它带来的对数字信息进行分析、处理和共享的便利。但是与此同时，也存在大量负面的影响。
例如，如何处理创建电子商务客户联机档案的便利性与隐私问题之间的平衡，是当代信息系统引发的伦理问题之一。所以，作为信息时代的科技工作者，必须：
理解新技术的道德风险。技术的迅速变化意味着个人面临的选择也在迅速地变化，风险与回报平衡，以及对错误行为的理解也会发生变化。正是由于这个原因，侵犯个人隐私已经成为一个严重的伦理问题。作为管理者，有责任建立、实施和解释企事业单位的道德规范。信息时代的企事业单位必须为计算机和信息技术的应用设立一个覆盖隐私、财产、责任、系统质量和生活质量的道德准则。计算机伦理学是当代研究计算机信息与网络技术伦理道德问题的新兴学科。随着当代计算机信息与网络技术的飞速发展，计算机信息伦理问题的研究已引起全球性关注。
伦理(ethics)是指作为具有民事能力的个人用来指导行为的基本准则。计算机及信息技术对个人和社会都提出了新的伦理问题，这是因为其对社会产生了巨大的推动，从而对现有的社会利益的分配产生影响。像其他技术如蒸汽机、电力、电话、无线电通讯一样，信息技术可以被用来推动社会进步，但是它也可以被用来犯罪和威胁现有的社会价值观念。在使用信息系统时，有必要问要负什么伦理和社会责任?
伦理、社会和政治问题是紧密相联的。作为未来社会的管理者，可能面对的典型的道德困境会在社会和政治的波动中反映出来。图1表达了一种社会伦理模型。将社会想像成夏日里平静的池塘，一个由个人、社会和政治团体组成的、局部平衡的微妙的生态系统。
  图1 计算机伦理思维模型
人们知道在这个池塘中如何行动的准则，因为社会团体(家庭、教育、组织)已经为行为制定了详尽的规矩，立法部门也制定了相关的法律，法律规范人们的行为并对触犯法律的行为进行处罚。如果向池塘的中心扔一块石头，假设这不是一块普通的石头，而是某种新的计算机或信息技术坠入一个似乎平静的社会。接下来会发生什么? 当然是涟漪。
这时社会公众突然间要面对现有制度通常无法解释的情况。政府机构也不可能在一夜之间对这些波动做出反应——它可能花费数年的时间来发展一套经过核准的规则；政治机构根据具有危害性的例证来制定新法也需要一段时间。与此同时，社会公众可能被迫在一个“灰色地带”行动，关于什么才是新技术合乎道德的使用的判断标准还未统一。
新的计算机技术所引起的波动效应，势必在个人、社会和政治层次产生新的伦理、社会和政治问题。这些问题有五个道德维度：信息权和义务、财产权和义务、系统质量、生活质量、责任追究与控制。
我们可以使用这个模型来演示伦理、社会和政治问题的动态联系。这个模型还可以用来识别贯穿各行为层次——信息社会中个人、社会和政治的道德维度。该五项道德维度如下：
信息权和义务：
个人和组织可以主张哪些信息权? 什么信息必须保护?
关于这些信息，个人和组织有什么义务?
财产权：
对所有权的追溯和确认很困难，而在数字社会中忽略这种财产权却如此容易，传统的知识产权应如何被保护?
责任追究与控制：
谁能够负责对个人、公共信息和财产权所受到的损害进行解释，并承担相应的责任。
系统质量：
为了保护个人权利和社会安全，我们应对数据和系统质量的标准有什么要求?
生活质量：
在一个以信息和知识为基础的社会中，什么价值观念应该被保持? 哪些制度应该保护不被破坏?新的信息技术支持什么文化价值观和实践?