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什么是编程思维?会编程不一定有编程思维。
编程思维
1、分解(decomposition)
把一个复杂的大问题，拆解成更可执行、更好理解的小步骤。复杂问题很难一下子破解，但如果把它细分成很多个小问题，逐步解决，就容易多了。比如，破案。找出罪犯不是件容易的事。但通常警察都会通过理清一系列相关的小问题破案，包括：发生了什么犯罪，时间，地点，有什么证据，有没有目击者，附近是否有相似案件发生等等。
2、模式识别(pattern recognition)
找出相似模式，解决细分问题。识别模式，意味着新问题变成了老问题，我们在经验库里搜索以往的类似问题及解决方法，套用解决。识别的模式越多，解题的速度就越快。
举个例子：假如你需要画100只猫，你会怎么办?找100只猫来挨个临摹?还是找出猫的“模式”?
如果是后者，你可能要知道猫长毛，有眼睛、尾巴、四条腿。然后，按照这个“模式”，你就可以“批量”画猫了——你不用每次画一个新动物，只需要变换局部特征：黄白条的猫还是黑猫，长尾巴的猫还是短尾猫。
3、抽象(abstraction)
聚焦重要的关键信息，忽视无用细节。这是一个过滤的过程，通过认知问题的核心本质，帮助我们形成解决问题的构想。接着举刚才画猫的例子，我们了解了猫的特征，就可以根据这些抽象的特点，形成关于猫的整体设想，做出一个模型。
4、算法(algorithms)
设计一步一步的解决路径，解决整个问题。通过这四个步骤，一个复杂问题先被拆解成一系列好解决的小问题;每一个小问题被单独检视、思考，搜索解决方案;然后，聚焦几个重要节点，忽视小细节，形成解决思路;，设计步骤，执行——问题解决。所以，所谓“编程思维”并不是编写程序的技巧，而是一种解决问题的思维方式。
