l计算机思维的逻辑基础
计算机思维是指人操作计算机时计算机执行某种功能的方式
逻辑基础是指支持事物运行的基本规律。
因此，计算机思维的逻辑基础可以理解为计算机在执行特定功能的“分离”(分离)时如何操作的规律。
与人脑的想法不同，计算机的思维本身没有被表达出来。 但运动规律与人脑最大不同的一个规则是思维与方法计算机能否思维，为什么思维与对象以及对象与方法的分离。 这也是计算机实现高效高性能计算的逻辑基础。
接下来，详细说明上述说明中的“分离”的例子。
思维与方法的分离意味着在人脑中，思维与方法的实现总是同时进行的。 也就是说，即使大脑总是有意识地分离思考，实现更高的效率，其效果也绝对不会成功。 但是这种方法的实践通过硬件转移到计算机上，其方法的思考和总结过程在人脑中实现。 这样，思维和方法的分离可以大大提高执行效率，毫无疑问会在人脑中实现
l为什么计算思维的核心是“结构”，结构的任务是抽象和自动化
首先说明计算思想的是CMU爽快的航空教授在《计算思想》中指出： ` `计算思想是计算机科学、解决问题、系统设计和人类行为理解的基本思想。 “”这句话还说明了计算思维是一种思维方式而不是特定的知识。 但是，因为计算机自身不能思考，所以这里的讨论对象变得明确了。 也就是说，计算思维是人对人的需求，抽象复杂的问题是可以执行的反复操作，即转换为计算，然后交给计算机来实现。 这个过渡部分中最重要的部分是为了让人们参与计算思考，使计算机更有效率而设计最佳算法。 因此，计算思维的核心是“结构”，以上整个过程称为“人机交换”。
计算思维的另一个特征基于三阶段“3A”迭代过程：
抽象：问题表示； 自动化：解决方案表示； 运行和评估分析(Analyses ) :解决方案。 接下来，我们将讨论并确认前两个方面。
摘要
抽象就是把现实生活中复杂棘手的实际问题抽象成可计算的问题.例如，在牛津现代英汉词典中计算单词有多少时，不需要考虑单词的字体、大小和位置.只提取并考虑与问题中单词数量相关的因素从某种意义上说，抽象是指从现实APP的复杂问题中提取出合适的空间关系、定量关系。抽象是指逻辑关系和其他关系，以及它们与数据结构、空间结构和控制指令.结构和说明.问题的再描述形式的抽象是可以解决原问题的问题
自动化
从某种意义上说，自动化是计算机的工作。 要执行这项工作，必须将自然语言转换为计算机可执行语言。 因此，编程在一定程度上已经成为自动化的替代。 自动化的核心是效率。 如果计算机仍在运行时需要手动控制或调整，自动化程度还不够，需要调整才能提高自动化效率。 因此，编程语言的选择和编程范式的形成非常重要。 简单来说，转换问题后，计算机能思考吗，为什么需要运行并解决呢？ 因此，自然语言的描述性问题必须转换成计算机语言才能完全解决问题。 这是一个自动化的过程。
总之，计算思维的任务是抽象、自动化和分析
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