computational thinking
时间: 2023-04-29 15:06:31 浏览: 88
计算思维是一种解决问题的思考方式,它强调将问题分解成更小的子问题,并使用计算机科学的基本概念来解决问题。计算思维包括算法、抽象、模式识别和逻辑思考等重要元素,这些元素可以帮助我们更好地理解和解决问题,不仅在计算机科学领域,而且在各个领域的问题解决都有着重要的作用。
相关问题
google computational thinking
Google 提出的计算思维是指一种问题解决和系统设计的方法,它强调使用计算机科学的原理和技术来解决复杂的问题。计算思维包括问题的分解、模式识别、抽象化、算法设计和评估等步骤,这些步骤有助于人们更有效地解决问题、设计系统和优化流程。
计算思维的核心是将复杂问题分解为更小的问题,并找到这些问题之间的模式和规律。这有助于人们理清思路、准确识别问题,然后再逐步解决问题的不同部分。同时,计算思维也强调抽象化能力,即将实际问题抽象成更为简单的数学或逻辑符号进行处理。通过这种处理方式,人们可以更快速地找到通用的解决方案,同时可以更容易地将解决方案应用到其他类似问题上。
另外,计算思维也对算法设计和评估提出了要求,即人们需要学会设计和评估解决问题的方法,并确定这些方法的有效性和可靠性。这也是计算思维对于信息技术领域的重要性所在,它为人们在工程和科学领域提供了一个更加完备的思考工具。
总之,Google 提出的计算思维是一个非常有用的概念,它有助于人们更好地理解和解决问题,同时也为人们在信息技术领域的学习和发展提供了更为科学的方法论。
computational complexity
计算复杂性(computational complexity)指的是在计算机科学中,研究算法的时间和空间复杂度的一门学科。它研究的是在计算机上解决问题所需要的计算资源的量,包括时间和空间。计算复杂性理论的主要目标是研究算法的效率和可行性,以及在不同的计算模型下算法的复杂度。