计算机思维是指像计算机一样思考问题、解决问题的一种思维方式。
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计算思维在于对事物、问题进行归纳、分析、抽象和逻辑推理的过程中，能够将各种各样的信息通过变量、条件、循环、函数等方式进行运算并得出结果。
计算机思维本质上是一种解决复杂问题、提高效率和准确性的思考方式，将计算机思维应用到实际问题的解决中，能够更好地满足现代社会的需求。
一、分解思维-----化繁为简
在我们生活中，通过计算机思维化繁为简。
比如，日常生活中的排队问题。排队看似是一件很简单的事，但在具体的操作过程中，却容易出现各种问题。今天我们来模拟一下排队问题。
假设我们在超市排队购物，超市里排队的人很多，每个人手中都拿着不同数量的物品。我们如何能够快速地计算出自己需要等待的时间呢？
首先，我们需要仔细观察周围的人，了解他们的购物数量，再结合自己的购物数量来进行比较。
然后，我们将每个人的购物数量转换为可计算的数值，即每个人需要支付多少金额，这样我们就可以更快地计算出需要等待的时间。在这个过程中，我们需要运用计算机思维，把复杂的问题转换成一个个简单的问题进行计算。
这些步骤都是针对一个小细节进行分解和操作的，体现了计算机思维的本质。
二、演绎归纳思维------寻找最优解
举个例子，假如你乘坐公交车上班，突然遇到了一堵路堵塞，公交车司机询问你该如何绕路，来抵达目的地。
此时，你首先要使用计算机思维，在脑海中对环路道路进行抽象和归纳。你已有相关的经验和知识，你可以想到其他可行的路径，根据所需要的时间和耗费的成本来权衡不同的路线，并进行对比分析。
同时，你还可以使用演绎推理的思维方式，通过推定公交车主要行程路线和路段情况，通过专业的导航工具等辅助推演，得到一种较为优化的新路线。
此时，你又可以利用计算机思维中的迭代思想来对该路线进行进一步分析和优化，以适应可能出现的其他变化情况，例如突然出现的交通拥堵情况。
三、自动化思维------迭代加成
计算机思维的本质是自动化思维。
自动化思维是指通过分析任务和过程，将一些简单、重复且符合一定规律的任务自动化完成。
在日常生活中，我们也经常使用自动化思维来提高效率。
例如，当我们写作文时，会考虑使用排版软件来管理格式，以便于快速编辑和修改，提高写作效率。
以人机协同为例，在传统应用中，人们熟知的做法是将词汇转化成单词或短语，并基于规则或统计模型去重构翻译所需语言文字。
而在实际操作中，这显然是耗时费力的。好消息是，机器学习算法可帮我们大大提高效率。
具体地说，该算法让网络自动学习潜藏于文本数据中的结构，不再需要对文本进行人工特征提取，获取优质的机器翻译结果。
