有知识不是目的，而是必要的基础和手段，解决问题才是目的！我们现在的情况是知识渊博，答案标准，但是缺少很多重要的能力。最重要的能力包括：生存能力、学习能力、批判能力、创新能力等等。

　　我们从来没有受过解决问题的训练，所以今天推荐一种可以帮助我们解决问题的思维方式：编程思维。

　　编程的核心不是编程，不是语法，甚至不是算法或者数据结构本身。正是如何分解问题发现规律，建立问题解决模型，映射到合适的数据结构和算法，最后根据算法编写程序。

　　基于此，卡内基梅隆大学的一位美籍华人计算机教授提出了“编程思维”的概念。

　　他将编程思维定义为能够将现实生活中的复杂问题一步一步分解成可以理解的小问题。

　　分解，也就是分裂。根据现有的知识和经验，拆分问题。比如我想喝咖啡，我可以问你“你能给我倒杯咖啡吗？”

　　但如果你想让电脑理解这句话，我得告诉它哪个是“杯子”，哪个是“咖啡”，什么是“倒”，然后告诉它怎么倒，比如直走5米，左转75度，左臂降低50度.

　　现实生活中，每一个复杂的问题都是在解决一个个拆分的小问题的基础上解决的。

　　比如超级计算机觉得复杂，最后解决了一个带宽问题，一个存储问题；比如没有办法解决碳排放问题，实际上是解决人口、服务、能源、单位能源的碳排放问题。

　　模式识别，即模式识别。根据新问题和以前解决的问题之间的相似性，我们从一个实例到另一个实例进行推理，以找出规律。如果需要画100只猫，你会怎么做？找100只猫一只一只抄？对于电脑来说，你需要找出猫的“模式”。

　　你要知道猫是专属皮毛，眼睛，尾巴，四条腿等。按照这种“模式”，可以批量画猫——不必每次都画一只新的动物，只需改变局部特征：黄白猫或黑猫，长尾猫或短尾猫。

　　抽象，即抽象。问题中涉及的数据被抽象成数据结构(变量、数组、链表等)。)，并将数据处理的可重复部分抽象成功能模块。

　　听起来很复杂，不是吗？这是一个过滤过程。在整个过程中，你要关注重要的关键信息，忽略无用的细节，通过认识问题的核心本质，帮助我们形成问题的解决方案。

　　例如，当我们看到这座房子时，我们看到的是：

　　但在建筑师眼里，可能是这样的：

　　建筑师通过自己的经历抽象出房子内部的混凝土结构。这一步，虽然我们在应试教育的学习方法中很难得到，但可以通过不断的编程训练培养抽象思维。

　　会编程的人通常可以通过应用程序表示看到背后的步骤。

　　算法，也就是算法。通过循环执行，根据前三步的分析结果，设计步骤，写出算法，从而解决问题。在这整个过程中，我们看到所谓的编程语言和语法在最后发挥作用。所以，当我们发现学习编程有困难的时候，是因为我们没有改掉过去根深蒂固的学习习惯。任何需要打破习惯的事情都不容易。

　　就像很多刚出国留学的孩子一样，外教问“为什么”这个问题，他们立刻一脸惊慌，想着是不是自己又答错了。不知道老师问这个问题是不是只是为了引导他们拓展思维。

　　我们现实的社会和生活并不容易，他们没有标准答案！很多人没有能力去追求问题，一辈子都无法理解这个世界的复杂性。编程就是你找到解决方案，把真实问题转化为代码逻辑的能力。

　　最后，我以乔布斯的话结束：我认为每个人都应该学习一门编程语言。学习编程教会你如何思考。就像学法律一样，学法律不一定要当律师，但是法律教会你一种思维方式。学编程也是如此。我把计算机科学当成教育。每个人至少要花一年时间学习编程，这是奥地利代码人工智能编程的示范基地。灯塔