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计算思维在“数据结构”课程教学中运用 　　摘要：计算思维是近年来被普遍倡导的一种科学素养，如何在课堂教学中培养大学生的创新能力和计算思维能力，已成为“数据结构”课程教学改革的任务之一。文章首先详细分析计算思维的定义和特征，然后说明计算思维和数据结构的相通之处，最后给出几个相关的教学案例。 　　关键词：计算思维；数据结构；算法设计 　　0.引言 　　自2006年3月美国卡内基·梅隆大学周以真教授提出“计算思维”以来，在国内外教育界引起了很大的反响。周教授清晰系统地阐述了计算思维的概念，并认为计算思维是每个人的基本技能，不仅属于计算机科学家，应当使每个学生在培养解析能力时除掌握阅读、写作和算术外，还要学会计算思维。既然是每个人都必须掌握的思维能力，那么作为最“接近”计算思维的计算机专业的学生来说，该如何培养学生具有这种思维方式呢？这个任务显然不是某一门课程能独立完成的，它需要渗透到每一门专业课程中。这就要求任课教师本身就应该具有计算思维的教育理念，唯有这样才能把计算思维渗透到每门课程中，最后把这一抽象的思维方式融到学生的生活和今后的工作中去。 　　笔者将以计算机专业的基础课程——“数据结构”的教学经验为载体，详细介绍如何在课程中传授计算思维，使大学生学会运用计算思维去思考问题、解决问题，提升他们的计算素养，使其成为卓越人才。 　　1.计算思维的定义和特征 　　计算思维不是新生事物，从古代的算盘到近代的加法器、计算器以及现代的电子计算机，直到目前风靡全球的互联网和云计算，计算思维的内容在不断丰富，推动着人类科技的进步。虽然计算思维一直都在被人们应用，但是却没有明确地被人们用系统的理论来揭示。直到2006年，周以真教授在计算机权威期刊CommunicationsD，theACM上指出：计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、人类行为理解等的一系列思维活动。周教授系统地给出了计算思维的6个特征： 　　1）概念化，不是程序化。计算机科学不是计算机编程，像计算机科学家那样去思维意味着远不止能为计算机编程，还要求能够在抽??的多个层次上思维。 　　2）根本的，不是刻板的技能。根本技能是每一个人为了在现代社会中发挥职能所必须掌握的；刻板技能意味着机械地重复。 　　3）是人的，不是计算机的思维方式。计算思维是人类求解问题的一条途径，但并不是要使人类像计算机那样去思考。计算机枯燥且沉闷，人类聪颖且富有想象力，是人类赋予了计算机激情。 　　4）数学和工程思维的互补与融合。计算机科学在本质上源自数学思维，因为像所有的科学一样，其形式化基础建筑于数学之上。计算机科学又从本质上源自工程思维，基本计算设备的限制迫使计算机学家必须计算性地思考，不能只是数学性地思考。 　　5）是思想，不是人造物。不只是软件、硬件等人造物以物理形式到处呈现并时时刻刻触及我们的生活，更重要的是接近和求解问题、管理日常生活、与他人交流和互动，计算的概念无处不在。 　　6）面向所有的人，所有地方。当计算思维真正融入人类活动，以至于不再表现为一种显式哲学时，它就将成为一种现实。 　　同时，周以真教授又将计算思维阐述成了具体的几种思维方法：递归，抽象和分解，保护，冗余，容错，纠错和恢复，利用启发式推理来寻求解答，在不确定情况下的规划、学习和调度等。 　　2.计算思维与数据结构 　　通过对计算思维的仔细分析，我们试图用这样一个公式来概括计算思维，即“模型+算法”。首先，学会合理地抽象，把有待解决的问题抽象成有效的计算过程，抽象成合适的模型，这是问题求解的第一步。然后，基于建立起来的模型利用各种思维方法去求解问题。 　　“数据结构”是计算机专业的一门专业必修课，是软件编程设计的基础，对于培养学生的逻辑思维能力，利用计算机解决实际问题的能力都起到了至关重要的作用。“数据结构”的研究内容可归纳为3个部分：逻辑结构、存储结构和运算集合，即按某种逻辑关系组织起来的一批数据，按一定的映像方式把它存放在计算机的存储器中，并在这些数据上定义了一个运算的集合，可以用“（逻辑|存储）结构+算法”的公式来概括。 　　对比两个“公式”，我们可以发现相似之处，都是静态结构和动态操作的结合。当然，计算思维中的模型和算法都要比数据结构中的概念来的宽泛很多。但正因为某种程度的契合，使得在“数据结构”课程中贯彻计算思维的思想，要比其他课程来得自然和容易许多。具体体现在： 　　1）从“逻辑或者存储结构”的选择理解“抽象建模”。在“数据结构”课程中，当面对一个问题时，首先是要能从问题中抽象出数据对象，然后分析数据对象中各个数据元素相互之间的（逻辑）关系是什么，接着这种逻辑关系用什么样的存储结构来实现。确定好这些后，再思考各种算法的设计和实现。整个问题的求解过程，就是一个抽