计算思维导论
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第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展,计算思维作为一种解决问题的思维方式,在各个领域都发挥着越来越重要的作用。
为了更好地理解计算思维的概念、方法和应用,我们进行了《计算思维导论》实验。
二、实验目的1. 掌握计算思维的基本概念和原理。
2. 理解计算思维在解决实际问题中的应用。
3. 培养学生的计算思维能力,提高问题解决能力。
三、实验内容本次实验主要围绕以下内容展开:1. 计算思维的基本概念和原理2. 计算思维在问题解决中的应用3. 实践案例:利用计算思维解决实际问题四、实验过程1. 计算思维的基本概念和原理在实验过程中,我们首先学习了计算思维的基本概念和原理。
计算思维是一种利用计算机科学的基本概念进行问题求解、系统设计以及理解人类行为的思维方式。
它主要包括以下特点:(1)抽象:将复杂问题简化为基本概念和模型。
(2)自动化:将解决问题的过程转化为可执行的程序。
(3)转换:将不同领域的问题转化为计算机科学领域的问题。
(4)仿真:通过模拟来验证问题的解决方案。
2. 计算思维在问题解决中的应用接下来,我们通过实例学习了计算思维在问题解决中的应用。
例如,我们可以利用计算思维解决以下问题:(1)如何优化交通路线?(2)如何提高数据存储效率?(3)如何设计高效的网络算法?在实验过程中,我们分析了这些问题背后的计算思维方法,并尝试用计算思维来解决这些问题。
3. 实践案例:利用计算思维解决实际问题为了进一步理解计算思维的应用,我们选取了一个实际问题进行实践。
问题如下:如何设计一个高效的学生成绩管理系统?我们首先对问题进行抽象,将其转化为以下步骤:(1)收集学生成绩数据。
(2)存储学生成绩数据。
(3)查询学生成绩数据。
(4)分析学生成绩数据。
然后,我们利用计算思维方法,设计了一个基于关系型数据库的学生成绩管理系统。
该系统具有以下功能:(1)学生信息管理:包括添加、删除、修改学生信息。
(2)成绩管理:包括添加、删除、修改学生成绩。
计算思维导论•内容简介:《计算思维导论》是计算机入门课程的最新教材。
全书以计算思维为主线,着重培养学生的问题求解能力、系统设计能力和人类行为理解能力。
《计算思维导论》是在南方科技大学和深圳大学教学实践的基础上,经过多次讨论、修改并扩充而成,期望抛砖引玉,促进计算思维更加深入地讨论与发展。
全书包含三大部分,一是计算思维与计算理论,二是算法基础和通用语言,三是计算机硬件和软件最小知识集。
在内容上共分七章,包括计算思维基础知识、计算理论与计算模型、算法基础、程序设计语言、计算机硬件基础、计算机软件基础、计算文化与计算机职业道德教育等。
《计算思维导论》取材丰富,内容深入浅出,既可作为高等学校计算机专业的计算机导论教材,又可作为非计算机专业的计算机基础教材,还可作为社会各类培训的计算机公共教材。
•目录:第一章计算思维基础知识1.1科学与计算科学1.1.1科学的概念1.1.2计算科学与计算学科1.1.3计算机科学与计算机学科1.2思维与科学思维1.2.1思维基础1.2.2科学思维1.2.3科学思维的分类1.3计算思维的概念1.3.1计算思维的定义1.3.2计算思维的特征1.3.3计算思维的本质1.3.4计算思维与计算机的关系1.4计算思维的应用领域1.4.1生物学1.4.2脑科学1.4.3化学1.4.4经济学1.4.5艺术1.5计算学科的典型问题1.5.1排序问题1.5.2汉诺塔问题1.5.3国王的婚姻1.5.4旅行商问题本章小结思考题参考文献第二章计算理论与计算模型2.1计算的几种视角2.1.1计数与计算2.1.2逻辑与计算2.1.3算法与计算2.2计算理论2.2.1计算与计算过程2.2.2可计算性理论2.2.3停机问题2.2.4计算复杂性理论2.2.5问题求解的过程2.3计算模型2.3.1图灵机2.3.2冯·诺依曼机2.3.3量子计算机2.3.4生物计算机2.4计算科学的数学基础2.4.1数理逻辑2.4.2集合论2.4.3代数系统2.4.4图论本章小结思考题参考文献第三章算法基础3.1算法的概念3.1.1算法的起源3.1.2算法的定义和特征3.2算法的描述3.2.1自然语言3.2.2流程图3.2.3伪代码3.2.4程序设计语言3.3算法的设计3.3.1穷举法3.3.2回溯法3.3.3递归3.3.4分治法3.3.5贪心法3.3.6动态规划3.4算法的评价和分析3.4.1算法的正确性3.4.2算法的复杂度3.5算法中的常用数学工具3.5.1求和3.5.2递归方程求解本章小结思考题参考文献第四章程序设计语言4.1程序设计语言简介4.1.1机器语言4.1.2汇编语言4.1.3高级语言4.2程序设计语言发展历程4.3命令式程序设计语言4.3.1结构化程序设计4.3.2面向对象程序设计4.4函数式程序设计语言4.5逻辑式程序设计语言4.6标记语言和Web开发语言4.6.1标记语言4.6.2Web开发语言4.7SQL语言本章小结思考题参考文献第五章计算机硬件基础5.1数制与运算5.1.1数制的概念5.1.2常用的数制5.1.3各种数制的转换5.1.4计算机为什么采用二进制52数据的存储与表示5.2.1存储容量单位及地址5.2.2数值的表示5.2.3字符的表示5.2.4汉字的表示5.2.5声音的表示5.2.6图像的表示5.3布尔逻辑与门电路5.3.1布尔逻辑和运算5.3.2门电路5.3.3组合逻辑电路举例5.4计算机硬件组成5.4.1计算机硬件结构5.4.2中央处理器5.4.3存储系统5.4.4输入设备5.4.5输出设备5.5指令系统及执行5.5.1指令和程序5.5.2计算机的工作过程5.6组网与互联网5.6.1网络基础知识5.6.2网络体系结构5.6.3因特网及应用5.6.4网络安全基础5.6.5物联网与云计算本章小结思考题参考文献第六章计算机软件基础第七章计算文化与计算机职业道德教育索引。
第1章引论本章要点:1.什么是计算;2.计算机科学与计算科学的区别;3.来自计算机发展史的启示;4.计算机应用;5.计算机发展趋势。
1.1 什么是计算?简单计算,如我们从幼儿就开始学习和训练的算术运算,如“3 + 2 = 5”“3 2 = 6”等,是指“数据”在“运算符”的操作下,按“规则”进行的数据变换。
我们不断学习和训练的是各种运算符的“规则”及其组合应用,目的是通过计算得到正确的结果。
广义地讲,一个函数如“”把x变成了f(x)就可认为是一次计算,在高中及大学阶段我们不断学习各种计算“规则”并应用这些规则来求解各种问题,得到正确的计算结果。
如对数与指数、微分与积分等。
“规则”可以学习与掌握,但应用“规则”进行计算则可能超出了人的计算能力,即人知道规则但却没有办法得到计算结果。
如何解决呢?一种办法是研究复杂计算的各种简化的等效计算方法(数学)使人可以计算,另一种办法是设计一些简单的规则,让机械来重复的执行完成计算,即考虑能否用机械来代替人按照“规则”自动计算。
例如:能否机械地判断方程“a1x1b1+a2x2b2+…+a n x n b n = c”是否有整数解?”,即机械地证明一个命题是否有解? 是否正确?类似的上述问题,促进了计算机科学和计算科学的诞生和发展,促进了人们思考:◆什么能够被有效地自动计算?现实世界需要计算的问题是很多的,哪些问题是可以自动计算的,哪些问题是可以在有限时间有限空间内自动计算的?这就出现了计算及计算复杂性问题。
以现实世界的各种思维模式为启发,寻找求解复杂问题的有效规则,就出现了算法及算法设计与分析问题。
例如观察人的思维模式而提出的遗传算法、观察蚂蚁行动的规律而提出的蚁群算法等。
◆如何低成本、高效地实现自动计算?如何构建一个高效的计算系统:计算机器的构建问题和软件系统的构建问题。
◆如何方便有效地利用计算系统进行计算?利用已有计算系统,面向各行各业的计算问题求解。
什么能、且如何被有效地自动计算问题就是计算学科的科学家不断在研究和解决的问题。
计算思维导论教学大纲计算思维导论教学大纲《计算思维导论》是针对非计算机专业本科学生的一门通识类课程。
课程以计算思维意识的培养、计算思维方法能力的促进、计算思维方法的建立为目标,使学生在专业课程学习中能够有意识地借鉴、引入和应用计算思维的一些理念、技术和方法,从而提升在较高的层次上使用计算机的能力。
通过本课程的学习,希望可以促进学生增长以下几个方面的能力:(1)利用计算学科的知识与方法解决其他相关学科领域问题的迁移能力;(2)清晰描述问题的表达能力;(3)构建模型,将现实问题抽象化的能力;(4)综合归纳,筛选最优解决办法的能力;(5)通过表面看本质的能力;(6)一定的计算机应用的能力;(7)捕捉细节的能力;(8)接收并创造新事物的能力。
课程大纲第一章1.1 计算思维及其教育第一章测试第二章2.1 计算是什么2.2 计算与自动计算2.3 计算机及其计算本质特征(Ⅰ)2.4 计算及计算的本质特征(II)第二章测试第三章3.1 数的表示与模拟计算3.2 数的表示与数字计算3.3 二进制加法运算的机器化3.4 “九九归一”的加法运算3.5 二进制之优越性及问题与代价第三章测试第四章4.1 从数学危机到图灵机4.2 图灵机的计算能力4.3 什么问题都能计算吗4.4 冯诺依曼机及其演化与发展4.5 从算盘到图灵机——机械计算的本质4.6 电子计算机——透过现象看本质第四章测试第五章5.1 思维可机械计算吗(Ⅰ)5.2 思维可机械计算吗(II)第五章测试第六章6.1 量子论6.2 量子计算机第六章测试第七章7.1 人类求解问题之过程7.2 基于计算机(的)问题求解过程7.3 面向过程的结构化设计方法学7.4 面向对象之方法学7.5 面向对象技术7.6 抽象7.7 计算学科中的抽象7.8 时间与空间及其相互转换7.9 技术层面的其他方法学7.10 认知层面的其他方法学第七章测试第八章8.1 算法与程序8.2 算法设计算法——枚举8.3 算法设计方法——递推8.4 算法设计方法——递归8.5 算法设计方法——分治8.6 算法设计方法—仿生第八章测试第九章(上)9.1 机器间的通信方式9.2 数据如何被转发9.3 网络分层体系结构9.4 有趣的对称加密技术9.5 难解的非对称加密技术9.6 数字签名及其应用9.7 从自然智能到人工智能9.8 符号主义的基本思想9.9 连接主义I9.10 连接主义II9.11 行为主义的基本思想9.12 机器翻译的愿景与困难9.13 峰回路转的自然语言处理第九章(上)测试第九章(下)9.14 信息传输中的问题与挑战9.15 重复传输与冗余编码9.16 校验与校验和9.17 自纠错技术及应用9.18 两种简单的数据压缩方法9.19 哈夫曼编码及其思想与方法9.20 数据压缩的极限与LZ压缩方法9.21 大海捞针的搜索引擎9.22 网页排序方法第九章(下)测试第十章10.1 大事化小,小事化了——有限元计算10.2 千年求精,万年求真——科学计算与圆周率π10.3 赌城之名,绝妙之法——蒙特?卡罗法10.4 万事俱备,不欠东风—数值天气预报10.5 精确制导,百步穿杨——巡航导弹10.6 土木建筑,虚拟现实——BIM10.7 计算文化第十章测试。
关于计算思维-计算机导论计算思维是一种将计算机科学的思维方法和模式应用于日常问题中的思维方式。
这种思维方式通过分析问题、设计算法和解决复杂难题,使人们能够更加高效地思考和解决问题。
本文将介绍计算思维的概念、重要性以及如何应用计算思维来解决实际问题。
一、引言计算思维作为一种跨学科的思维方式,在当今科技发展迅猛的时代显得尤为重要。
计算机科学不仅仅是一门技术学科,更是一种解决问题的方法论,计算思维正是其中的核心。
二、什么是计算思维计算思维是一种将计算机科学的思维方法和模式应用于日常问题中的思维方式。
它通过将问题抽象成为可以被计算机识别和处理的形式,来解决问题。
计算思维强调对问题的逻辑分析和抽象建模的能力,以及基于模型的算法设计和代码实现的能力。
三、计算思维的重要性1. 提高问题解决能力:计算思维能够帮助人们更加系统和有效地解决问题。
通过抽象问题、设计算法和实现代码等步骤,人们能够更加深入地理解问题,并找到最优解决方案。
2. 培养创新精神:计算思维注重创新和灵活的思维方式。
它不仅仅是一种解决问题的方法,更是一种培养创新精神和创造力的途径。
通过思考问题的不同角度和尝试不同的解决方法,人们可以培养出独立思考和创新的能力。
3. 适应信息化时代:计算思维是适应信息化时代的必备能力。
在当今信息爆炸的社会中,我们需要处理大量复杂的信息,而计算思维能够帮助我们更好地整理和分析信息,从而更好地适应信息化时代的挑战。
4. 增强综合素质:计算思维注重问题的整体把握和综合分析能力。
它强调将问题拆解成为更小的子问题,并通过逻辑推理等方法将这些子问题组合起来解决整个问题。
这种综合思维能力对于解决复杂问题和应对挑战至关重要。
四、计算思维的应用实例1. 算法设计和优化:计算思维可以应用于算法设计和优化领域。
通过将问题抽象成为算法的形式,并采用适当的数据结构和算法设计方法,可以得到高效、准确的解决方案。
2. 数据分析与决策:计算思维可以应用于数据分析和决策过程。
计算思维导论计算思维导论是指通过计算机科学的方法和原理来培养和发展我们的思维方式。
它不仅仅是一门学科,更是一种思维方式和解决问题的方法论。
计算思维导论的核心在于培养我们的逻辑思维和分析问题的能力,从而能够更好地应对复杂的现实世界问题。
计算思维导论强调的是逻辑思维。
在计算思维中,逻辑思维是最基本的能力。
逻辑思维可以让我们清晰地分析问题、理顺思路、找到问题的关键点,从而更好地解决问题。
通过学习计算思维导论,我们可以培养和提升自己的逻辑思维能力,使我们在解决问题时更加准确和高效。
计算思维导论注重的是问题的分解和抽象。
在现实生活中,我们面对的问题往往是复杂而庞大的,难以一下子理清头绪。
通过计算思维导论的学习,我们可以学会将复杂的问题分解成多个简单的子问题,并将这些子问题进行抽象,找到它们之间的联系和规律。
这样做可以帮助我们更好地理解问题的本质,并且能够更好地应对复杂的问题。
计算思维导论也强调的是算法的设计和分析。
算法是计算思维的核心概念之一,它是一种解决问题的方法和步骤。
通过学习计算思维导论,我们可以了解和学习各种不同的算法,从而能够选择最合适的算法来解决问题。
同时,我们还可以学会分析算法的时间复杂度和空间复杂度,从而评估算法的效率和可行性。
计算思维导论还强调了计算机科学的基本原理和方法。
计算机科学是计算思维的理论基础,通过学习计算机科学的基本原理和方法,我们可以更好地理解计算思维导论的概念和思想。
同时,计算机科学还提供了各种工具和技术,可以帮助我们更好地应用计算思维导论的方法解决实际问题。
总结起来,计算思维导论是一门培养和发展我们思维方式的学科。
通过学习计算思维导论,我们可以培养逻辑思维、问题分解和抽象能力,学习算法的设计和分析方法,了解计算机科学的基本原理和方法。
计算思维导论不仅可以帮助我们更好地解决问题,还能够培养我们的创新和创造能力,提升我们的竞争力。
计算思维导论计算思维是一种抽象、逻辑、系统化思维方式,它以计算机科学为基础,将计算机科学中的思维方法与其他领域的问题解决方法相结合,形成了一种独特的思考模式。
计算思维导论是对计算思维的概念、原理和应用进行系统阐述和讲解的学科。
一、计算思维的定义与特点计算思维是一种基于计算机科学的思维方式,它注重抽象、逻辑和系统化思考。
计算思维的特点包括:1. 抽象能力:计算思维能够将问题中的复杂、具体的实例抽象成更一般化、抽象化的模型,从而更好地理解和解决问题。
2. 逻辑思维:计算思维强调使用逻辑推理和严密的思维方式,通过分析问题的因果关系、逻辑结构等,找出解决问题的方法。
3. 系统化思维:计算思维注重整体观念,将问题分解成多个部分,并通过系统化的方式进行分析和解决。
二、计算思维的应用领域计算思维广泛应用于各个领域,包括科学研究、工程设计、经济管理、艺术创作等。
以下是计算思维在不同领域的应用示例:1. 科学研究:计算思维在科学研究中能够帮助科学家分析实验数据、构建模型、进行模拟和预测,推动科学研究的进展。
2. 工程设计:计算思维在工程设计中能够帮助工程师进行系统性思考,分析问题的复杂性、确定最优解决方案,并通过计算机辅助设计工具实现设计目标。
3. 经济管理:计算思维在经济管理中能够帮助经济学家和管理者进行数据分析、建立经济模型、制定决策策略,提高管理效率和决策质量。
4. 艺术创作:计算思维在艺术创作中能够帮助艺术家进行创意思维、图像处理、音乐合成等,推动艺术创作的创新和发展。
三、计算思维的培养方法计算思维是一种可以培养和发展的思维方式,以下是一些培养计算思维的方法:1. 学习编程:编程是培养计算思维的一种重要方式,通过编程可以锻炼抽象、逻辑和系统化思考能力。
2. 解决问题:积极参与问题解决过程,培养分析问题、提出解决方案和评估效果的能力。
3. 逻辑推理:学习逻辑学和数理逻辑的基本原理,培养逻辑推理能力。
4. 模型建立:学习建立模型的方法,将实际问题抽象成适当的数学模型,进行分析和求解。
计算思维导论考试重点高等教育出版社第一章计算思维基础知识一计算科学与计算学科1计算科学又称科学计算,它是一种与数学模型构建、定量分析方法以及利用计算机来分析和解决科学问题的研究领域。
2利用计算科学对其他学科中的问题进行计算模拟以及其他形式的计算而形成的诸如计算物理,计算化学、计算生物等学科统称为计算学科。
计算学科是对描述和变换信息的算法过程进行系统的研究,它包括算法过程的理论、分析、设计、效率分析、;实现和应用等。
二科学思维科学思维通常是指理性认识及其过程,经过感性阶段获得大量材料,通过整理和改造,形成概念、判断和推理,以及反映事物的本质和规律。
三科学思维的分类1理论思维又称逻辑思维,是指通过抽象概括,建立描述事物本质的的概念,应用科学的方法探寻概念概念之间联系的一种思维方法。
2实验思维又称实证思维,是通过观察和实验获取自然规律法则的一种思维方法。
3计算思维又称构造思维,是指从具体的的算法设计规范入手,通过算法过程的构造与实施来解决给定问题的一种思维方法。
四计算思维的定义计算思维是运用计算机科学的基础概念去求解问题、设计系统和理解人类行为的涵盖了计算机科学之广度的一系列思维活动。
五计算思维的特征1概念化不是程序化2根本的,不是刻板的技能3是人的,不是计算机的思维方式。
4数学和工程思维的互补与融合5是思想,不是人造物6面向所有人,所有地方六计算思维的本质抽象和自动化第二章计算理论与计算模型一计算理论是关于计算和计算机械的数学理论,它研究计算的过程与功效。
计算理论主要包括算法与算法学、计算复杂性理论、可计算性理论、自动机理论和形式语言理论等。
二可计算性理论是研究计算的一般性质的数学理论。
可计算理论的中心课题就是将算法这一直观概念精确化,建立计算的数学模型,研究哪些是可计算的,哪些是不可计算的,以此揭示计算的实质。
三停机问题p29理解四冯诺依曼机1冯诺依曼机的模型p372冯诺依曼机的工作原理冯诺依曼机的主要思想是存储程序和程序控制,其工作原理是:程序由指令组成,并和数据一起存放在存储器中,计算机一经启动,就能按照程序指定的逻辑顺序把指令从存储器中读取并逐条执行,自动完成指令规定的操作。