计算思维：计算学科导论
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作者唐培和 编著
出版社电子工业出版社
ISBN9787121256998
出版时间2015-04
装帧平装
开本16开
定价48元
货号23677989
上书时间2024-10-28
商品详情
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前言
前 言
2010年11月，在济南的“大学计算机课程报告论坛”大会上，前*计算机基础教学指导委员会主任陈国良院士做了关于“计算思维”的专题报告，笔者有幸参加了本次会议，首次学习并了解到了“计算思维”及其相关知识。那时，一边听陈院士的报告，一边就在浮想联翩——满脑子的狭义计算思维。想到激动处，竟脱口狂言：“也许，我也能写本计算思维方面的书！”彼时同事一脸的疑惑和莫言。会议开完了，诸事缠身，什么也不记得了。
2011年暑假，到风景秀美的张家界参加一个计算机方面的会议，会上又听了一个专家做关于“计算思维”的报告，感觉自己真该做点什么了。会议结束后，在返回柳州的火车上，闲来无事，竟然规划起《计算思维导论》的大纲来——大致勾勒了每一章写点什么。
回到学校，一瞎忙乎，又忘记这回事儿了。
2012年春季，大概5月份，带了几个同事到武汉华中科技大学参加一个学术会议，再次聆听到了陈国良院士等几位专家关于“计算思维”的报告，深受启发。又让我产生了写本书的冲动！
俗话说“事不过三”，该痛下决心做点什么了。可当时正在撰写一本教学改革专著，须限期完成。2012年7月15日，专著总算“杀青”。7月16日，正式开始撰写“计算思维”方面的书稿了。
回想起来，那时的我，手忙脚乱，日夜兼程。一边著书，一边联系出版社，后在广西师范大学出版社的大力支持下，在国内“率先”出版了将近60万字的《计算思维导论》。从“下笔”撰写到正式出版拿到书，前后竟然不到4个月，为的就是“率先”和参加广州会议（事后才知道，陈国良院士于同年同月出版了同名著作，不免汗颜）。
11月8日，笔者带着几十本书，屁颠屁颠地去广州“大学计算机课程报告论坛”上交流。此程虽然收获了业界不少人士好奇的眼光，但也招致了个别专家不屑的微词——大意是“你等凑什么热闹、赶啥子时髦啊！”泄气？No！
得意和任性的我，给陈国良院士寄了一本书。尽管此前从来没有和陈院士打交道（除了远远地聆听他两次报告），尽管陈院士也于同年同月出版了同名著作，但后来还是得到了陈院士的许多褒奖！不免由衷感叹，大家就是大家，不一样的胸怀！
《计算思维导论》次只印刷了1100册，我用课题费购买了1000册，全部用于分发和交流了。尽管很多人没有看到此书，但还是得到了不少肯定，直至今日，仍然有人在联系笔者，希望提供教学资源和课件，以便教材的采用。还好，努力没有白费。好消息一个接着一个来了！
2013年7月，*高等学校大学计算机课程教学指导委员会制订并发布了极具战略指导意义的《计算思维教学改革白皮书》（征求意见稿），我们编著的《计算思维导论》一书有幸成为主要参考文献之一（总共5份参考文献），也属不易。
2013年10月，由*社科司组织评选“第三届中国大学出版社优秀教材”，《计算思维导论》荣获“第三届中国大学出版社优秀教材”一等奖。
2014年11月，经过层层评审，《计算思维导论》被评为第二批“十二五”普通高等教育本科规划教材。
不知不觉两年半过去了。
两年半来，笔者一直在思考两个问题：一是“计算思维”到底是什么？二是“计算思维”教育到底该怎么做？
个问题——“计算思维”到底是什么？相信也是教育界同行一直犯迷糊的问题。仔细想想，其实不怪大家迷糊。即便是“计算思维”的倡导者周以真教授，也没有明确定义什么是计算思维（周教授在在美国计算机权威期刊《Communications of the ACM》上介绍“Computational thinking”时，用的不是系动词“is”，而是“involves”），国内很多专家学者在撰文、报告时，也只是简单地引述周教授的文献，更有甚者，弄一大堆“云里雾里”的概念，让大家更加迷糊。另外，王飞跃先生首次翻译“Computational thinking”时把“thinking”翻译成“思维”，本无可厚非，可不少人一见“思维”二字就断章取义、望文生义了。
一时间，关于“计算思维”的各种不利看法和观点满天飞——有人说，脑科学还没有搞清楚思维的机理，谈什么计算思维？有人说，钱学森搞了那么久思维科学研究，也没有搞出什么名堂，研究什么计算思维？有人说，计算机专业一直在教计算思维，有什么新鲜的？有人说，“计算思维”不过是一个哗众取宠的噱头，兔子尾巴长不了；也有人说，教会学生使用Windows、Word、PowerPoint、Excel等工具，本身就是计算思维，因为著名学者EdsgerWybeDijkstra说过：“我们所使用的工具影响着我们的思维方式和思维习惯，从而也将深刻地影响着我们的思维能力。”……
更多人在观望！
当然，也有不少人在努力地研究和探索。
笔者也陷入了深深的思索之中。俗话说，“解铃还需系铃人”。困惑之时，笔者细细研读周以真教授的文献，终有所获。尽管周教授没有明确定义计算思维，但却明确地界定了“什么是计算思维，什么不是计算思维”，她提出的以下6点很值得大家仔细斟酌：
① 计算思维是概念化思维，不是程序化思维。
② 计算思维是基础的技能，而不是机械的技能。
③ 计算思维是人的思维，不是计算机的思维。
④ 计算思维是思想，不是人造品。
⑤ 计算思维是数学和工程互补融合的思维，不是数学性的思维。
⑥ 计算思维面向所有的人，所有领域。
这6点太重要了，这才是计算思维的核心和本质。
周以真教授说到了问题的要害，让人由衷地敬佩！另外，周教授所指的“计算思维”是“Computational thinking”，而非“Computing thinking”，更不是“Computer thinking”，值得好好琢磨。
笔者仔细品味后，对什么是计算思维有了自己的认知——计算思维就是基于计算的、隐藏在一般陈述性知识和技术背后的、科学家们求解问题时的思想和方法，借用一句话，就是“Computational Thinking is about idea, not technology”。计算思维属于科学方法论的范畴。
只有这样的认知，计算思维才是概念化思维而不是程序化思维；只有这样的认知，计算思维才是基础的技能而不是机械的技能；只有这样的认知，才是人的思维而不是计算机的思维；只有这样的认知，计算思维才是思想而不是人造品；只有这样的认知，计算思维才是数学与工程互补融合的思维而不是数学性思维；也只有这样的认知，才有可能面向所有的人、所有的领域！
在《计算思维导论》中，笔者就旗帜鲜明地指出计算思维属于哲学方法论的范畴，并指出计算思维可以分为广义计算思维和狭义计算思维。回过头来看，这两个观点没有问题，但当时的认知还比较肤浅，多少有点瞎蒙的感觉。也正因为如此，笔者放下很多该做的事情，尽量抽出时间对《计算思维导论》进行修订，期望以一种正确的认知观反映计算思维，而不至产生误导。这也就是本书全面改版的由来。
第二个问题——计算思维教育到底该怎么做？这也是广大同行所关心的。几年过去了，学者们通过立项研究等多种方式，出版了多本计算思维方面的著作和教材，一些学校也在努力“试点”，但计算思维教育似乎并没有真正“落地”。客观地说，计算思维到底该教些什么以及怎么教，还一直困扰着业界的大多数人。
不可否认的现状是：计算思维似乎“狼烟四起”，业界多数人却又“一头雾水，莫衷一是”。以至各种理解与做法都有，大致分为四类。
一类是以“应用”做幌子，强调计算机基础教育应该强化应用能力培养，但一落到实处，还是技能培训。确切地说，强化应用能力什么时候都没有错，关键是应用能力是分层次的，设计一艘宇宙飞船去太空深处探究奥秘也是应用，学会用Word编排文件也是应用，层次不一样而已。
一类是以“浓缩”+“拼盘”的方式，讲解计算机软、硬件技术基础的各种内容，如计算机系统组成、操作系统、数据库、计算机网络、信息安全等，几乎涵盖了计算机专业的所有核心课程。这样一锅“夹生饭”，对于教师和学生来说，真不知道如何咀嚼和下咽。
一类是站在计算学科教育研究的高度，围绕“计算作为一门学科”讨论计算学科的形态（抽象、理论、设计）、计算学科的基本问题、计算学科的知识矩阵、计算科学哲学、计算学科方法论等，给人的感觉是“著作”色彩很浓，作为“教材”，似乎并没有怎么考虑教育的对象——刚入门的大一学生，他们能接受吗？
再一类就是近年来，受“计算思维”影响，试图寻求突破，在“狭义计算思维”的某些方面做了挖掘和整理，给人以新颖的感觉。客观地说，“计算机思维”或“程序思维”更浓，“计算思维”不足。
笔者对计算思维的本质有了基本的认知后，对计算思维教育也有了进一步的认识，归纳起来，有如下几方面的看法：
① 计算思维所蕴含的思想和方法，对拓展学生的“思维”空间、培养学生分析问题解决问题的能力非常有帮助，与高等教育强调创新与能力培养相吻合。分析围棋高手的培养，不难发现，他们需要大量的时间研读前人对弈过的棋谱，并从中悟出“道”和“术”，然后通过实战提升自己的实力。而“大学计算机基础”课程更像软件使用说明书或者操作指南，侧重于培养学生的技能。
② 计算思维教育没有太多现成的素材，需要深入挖掘和整理隐藏在知识和技术背后的、科学家们遇到问题时寻找解决办法的思想和方法，这不是一件容易的事情。另一方面，计算学科虽然年轻，但能挖掘出来的“计算思维”内容却非常丰富、素材相当多，不太可能全部纳入教学内容，这就需要认真地筛选，后确定一个的集合，该集合应该涵盖学科的不同层面。
③ 计算思维属于思想和方法层面上的东西，具有一定的抽象性。计算思维要“源于生活，高于生活，给人们以美的熏陶与享受”，这与大学教育是相称的。大学教育本身就不应该那么功利，否则就与“职业培训”相当了。纵观大学的课程，像数学、物理、化学、哲学等基础课，无一不具有较强的抽象性。比较而言，原来的“大学计算机基础”课程灌输一大堆表象的、技术性的知识，培养所谓的操作技能，不管是内容还是难度都不怎么像一门大学的基础课，充其量与大学物理实验相当。另外，前者是程序性知识，
导语摘要
本书共分7章，分别介绍计算与计算思维、充满智慧与挑战的计算理论（技术）基础、计算思维之方法学、计算思维之算法基础、面向计算之问题求解思想与方法、计算思维之程序基础、基于计算之问题求解思想与方法、从“计算”到“文化”等。
本书特点：一是知识面比较广、内容非常丰富；二是尽量体现“实例化、生活化、故事化、图文并茂”的指导思想，以增强可读性；三是内容比较新颖。
本书可作为高等院校计算机专业和非计算机专业的入门教材，也可供相关技术人员参考学习。
作者简介
唐培和，男，教授，先后任广西科技大学计算机学院院长、教务处处长。广西高等教育学会计算机基础教育专业委员会常务理事，全国高校计算机基础教育研究会第六届理事会理事，广西高校“教学名师”。 长期从事计算机教学与科研，重点关注专业基础课和计算机基础教育。自知专业知识不够精深，但还算广博，提倡以博辅专，融会贯通。文风通俗，不饰粉墨，字如其人。可谓“三尺讲台毕生缘，一份痴情心血凝”。
目录
第1章 计算与计算思维1
1.1 计算需求与计算技术的演化2
1.1.1 远古时代的原始计算方法2
1.1.2 机械式计算技术6
1.1.3 机电式计算技术7
1.1.4 电子计算技术8
1.1.5 并行与分布式计算11
1.1.6 云计算与海计算12
1.1.7 未来的计算13
1.2 科学研究的三大方法——理论、实验与计算14
1.3 计算（机）科学与计算学科15
1.4 计算思维18
1.4.1 什么是计算思维？18
1.4.2 狭义计算思维与广义计算思维19
1.4.3 计算思维之应用21
阅读材料：计算机发展史大事记24
第2章 充满智慧与挑战的计算理论（技术）基础32
2.1 独辟蹊径的数据表示方法32
2.1.1 数据的表示——弃“十”选“二”的神来之笔32
2.1.2 有限的字长与大小不一的数据39
2.1.3 符号的表示——编码41
2.1.4 鸿沟与代价42
2.2 从逻辑学到逻辑电路——思维可计算吗47
2.2.1 生活中的“逻辑问题”47
2.2.2 逻辑与思维48
2.2.3 数理逻辑52
2.2.4 逻辑推理与人工智能55
2.2.5 逻辑门电路57
2.3 “九九归一”的加法运算58
2.3.1 加法运算及其加法器的设计58
2.3.2 补码运算——把减法当加法做61
2.4 计算的本质——图灵机及其计算能力62
2.4.1 图灵机模型62
2.4.2 图灵机的工作原理64
2.4.3 图灵机的计算能力67
2.5 计算机的构造——冯诺依曼机及其工作原理72
2.5.1 冯诺依曼型计算机的组成和工作原理73
2.5.2 思想与技术的演化75
2.5.3 冯诺依曼型计算机的特点及其局限性78
2.6 计算技术的开拓与发展79
2.7 什么都能计算吗——难题及其可计算性82
2.7.1 难题何其多83
2.7.2 可计算性与计算复杂性86
2.7.3 难题大挑战及其科学意义88
【阅读材料】计算机系统（PC机）的硬件组成92
第3章 计算思维之方法学99
3.1 问题求解过程99
3.1.1 人类解决客观世界问题的思维过程99
3.1.2 借助于计算机的问题求解过程101
3.1.3 两种问题求解过程的对比104
3.2 数学模型——问题的抽象表示104
3.3 数据存储结构108
3.3.1 顺序存储结构108
3.3.2 链式存储结构109
3.3.3 索引存储结构111
3.3.4 散列存储结构111
3.4 客观世界到计算机世界的映射方法112
3.4.1 面向过程的结构化设计方法学112
3.4.2 面向对象程序设计方法学116
3.5 时间与空间及其相互转换122
3.6 抽象124
3.6.1 什么是抽象（Abstraction）124
3.6.2 计算学科中的抽象128
3.6.3 抽象的层次性128
3.6.4 程序中的抽象131
3.6.5 抽象与模型133
3.6.6 抽象与计算机语言134
3.7 串行与并行137
3.8 局部化与信息隐藏139
3.8.1 局部化139
3.8.2 信息隐藏（Information hiding）140
3.9 精确、近似与模糊141
3.10 折中与中庸之道142
【阅读材料】计算机软件及其软件系统144
第4章 计算思维之算法基础149
4.1 算法149
4.1.1 什么是算法149
4.1.2 算法的性质152
4.1.3 算法的种类153
4.1.4 算法的表示（描述）154
4.1.5 算法与程序159
4.1.6 算法的比较与分析161
4.2 算法设计的基本思想与方法164
4.2.1 穷举法（也称为枚举法，Enumeration）164
4.2.2 递推法（Recurrence）166
4.2.3 递归法168
4.2.4 回溯法（Backtracking）*173
4.2.5 分治法（Divide and Conquer）178
4.2.6 仿生法——蚁群算法（Ant colony optimization，ACO）*181
4.2.7 并行算法*184
4.2.8 算法设计与计算思维186
4.3 几个常用的经典算法186
4.3.1 累加和、连乘积与（小）值187
4.3.2 查找188
4.3.3 排序191
4.3.4 逻辑分析与推理201
阅读材料：MATLAB问题表示与计算207
第5章 面向计算之问题求解思想与方法213
5.1 大海捞针的搜索引擎213
5.1.1 网页的自动下载与存储214
5.1.2 网页索引与匹配215
5.1.3 网页排序方法218
5.2 瞒天过海的密码技术225
5.2.1 有趣的对称加密技术226
5.2.2 难解的非对称加密技术229
5.2.3 数字签名及其应用232
5.3 令人期待的人工智能235
5.3.1 人工智能时代正在快步走来235
5.3.2 人工智能方法论237
5.3.3 人工智能应用241
5.3.4 展望未来，人工智能会颠覆一切242
5.4 不可思议的自纠错技术243
5.4.1 面临的问题与挑战243
5.4.2 重复传输244
5.4.3 冗余编码246
5.4.4 校验247
5.4.5 错误定位250
5.4.6 推广应用252
5.5 柳暗花明的自然语言处理254
5.5.1 美好愿景254
5.5.2 原始的“逐词替换”254
5.5.3 基于“规则”的方法256
5.5.4 从“规则”到“统计”259
5.5.5 基于统计的机器翻译260
5.6 削尖脑袋的数据压缩技术262
5.6.1 无损压缩及其方法262
5.6.2 有损压缩之“thinking”275
5.6.3 展望未来276
阅读材料：计算机网络277
第6章 计算思维之程序设计基础280
6.1 数据的类型与本质280
6.1.1 我们熟悉的数与数据280
6.1.2 计算机世界中的数据282
6.1.3 数据的类型与本质283
6.2 变量的特定含义285
6.2.1 “先定义，后使用”286
6.2.2 变量得有自己“好听”的名字287
6.2.3 变量是有类型的287
6.2.4 变量的作用域288
6.2.5 变量的生命周期289
6.3 有穷与无穷290
6.3.1 数据的有穷性291
6.3.2 程序的有穷性291
6.4 程序的基本控制结构292
6.4.1 顺序结构292
6.4.2 条件选择结构293
6.4.3 循环结构293
6.5 问题求解的本质过程294
6.6 效率与可读性295
6.7 程序的构造特性297
6.8 上下文无关文法298
6.9 二义性298
6.10 严谨性299
阅读材料：计算机语言概述300
第7章 基于计算之问题求解的思想和方法304
7.1 重复迭代，寻根问底——方程求根304
7.1.1 二分法（Bisection Method）304
7.1.2 简单迭代法306
7.1.3 牛顿法308
7.1.4 其他求根方法310
7.2 有限划分，无限逼近——定积分的计算312
7.2.1 问题求解的基本思路与方法312
7.2.2 求解算法315
7.3 千年求精，万年求真——求解圆周率π316
7.3.1 关于圆周率的计算316
7.3.2 圆周率的计算史317
7.3.3 圆周率的计算方法319
7.3.4 圆周率的计算永无止境322
7.3.5 研究圆周率的意义322
7.4 大事化小，小事化了——有限元计算324
7.4.1 有限元方法的诞生324
7.4.2 什么是有限元方法324
7.4.3 有限元方法的基本思想32
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