Gândirea computațională ca o abilitate vitală pentru un programator

Înainte de a începe să codificați pentru a învăța un computer să rezolve o anumită problemă, în mod normal ar trebui să înțelegeți singur problema, să găsiți o soluție și abia apoi să învățați un computer să o rezolve. Gândirea computațională este o metodă de a face acest proces mai rapid și mai ușor, dar nu se limitează doar la programare și poate fi aplicată în diferite părți ale vieții noastre.

Gândirea computațională (CT) este un concept pe care experții din industrie îl numesc „cod pentru succes” și „abilitate vitală”. Chiar dacă este relativ simplu, CT poate fi util mult dincolo de doar programarea software. Termenul a fost propus pentru prima dată în 1980 de Seymour Papert, un matematician și informatician, ca o modalitate de a rezolva mai eficient diverse probleme și sarcini legate de programare.

CT este un set de metode care implică luarea unei probleme complexe și împărțirea acesteia într-o serie de probleme mai mici, care sunt mai ușor de gestionat, precum și exprimarea esenței unei probleme și a soluției în moduri pe care un computer le-ar putea executa.

Cum funcționează gândirea computațională?

Gândirea computațională ca tehnică constă din patru metode principale, care sunt descompunerea, generalizarea/abstracția, recunoașterea modelelor/reprezentarea datelor și algoritmi. Toate sunt la fel de importante și eficiente atunci când sunt aplicate (la o problemă) în ordinea corectă.

Descompunere

Începeți cu descompunerea, care este separarea unei probleme într-un număr de probleme mai mici, care sunt mai ușor de rezolvat una câte una.

Abstracție (generalizare)

Apoi treci la o anumită sarcină/problemă, concentrându-te exclusiv pe informațiile care sunt importante pentru a o rezolva și ignorând toate celelalte.

Recunoașterea modelelor (reprezentarea datelor)

Următorul pas este căutarea asemănărilor între problema la care lucrați în prezent și alte probleme care au fost rezolvate anterior (cu soluția disponibilă). Scopul este de a găsi modele care pot fi aplicate sarcinii tale curente.

Algoritmi

Și, în cele din urmă, având rezultatele aplicării pașilor anteriori, dezvoltați un algoritm pentru o soluție pas cu pas a problemei. Un algoritm poate fi apoi executat de un computer (sau de creierul tău, care este cel mai bun computer care rezolvă sarcinile din viața ta).

Utilizarea gândirii computaționale

A ști cum să folosești CT atunci când se confruntă cu probleme și sarcini cu care majoritatea dezvoltatorilor de software se confruntă în mod regulat poate fi extrem de util de-a lungul carierei tale în codificare.

Iată un ghid rapid despre cum să începeți să aplicați gândirea computațională fie la sarcinile de codificare, fie la orice probleme serioase cu care vă puteți confrunta în viața personală.

Aplicarea descompunerii

Descompunerea este o tehnică destul de simplă, dar puternică, care te poate ajuta să faci față problemelor/sarcinilor care par prea complexe la prima vedere și, prin urmare, provoacă adesea amânare și alte dificultăți. Cheia aici este să vă antrenați creierul să folosească descompunerea în mod regulat, împărțind o sarcină într-un număr de sarcini mai mici, care sunt mai ușor de rezolvat. Chiar dacă descompunerea poate părea o metodă foarte simplă și chiar evidentă, ai fi surprins cât de mulți oameni nu sunt conștienți de ea, ceea ce le face mult mai dificil să înceapă să lucreze la sarcini mari, globale (cum ar fi învățarea Java, de exemplu).

Aplicarea abstracției

A ști cum să aplici abstractizarea este o abilitate puternică dacă cunoști tehnica și ți-ai antrenat creierul să o folosească inconștient. Abstracția se referă la concentrarea exclusivă pe informațiile necesare pentru a rezolva sarcina, ignorând orice altceva. Folosită în combinație cu descompunerea, este practic metoda de a aborda aproape orice problemă sau problemă din viața ta. Atunci când ai de-a face cu sarcini strict de programare, abstracția ajută la concentrare și evită epuizarea creierului tău prea repede.

Aplicarea recunoașterii modelelor

Recunoașterea modelelor este o abilitate destul de importantă în codificare, deoarece vă permite să rezolvați sarcinile mult mai rapid prin aplicarea modelelor de gândire cu care creierul dumneavoastră este familiarizat și ușor de utilizat. Este, de asemenea, o tehnică puternică de aplicat problemelor generale ale vieții: încearcă doar să analizezi orice problemă cu care te confrunți în viața ta și să găsești (și să împrumuți) modele din acele părți ale vieții tale care funcționează satisfăcător, transferându-le la problema actuală.

Aplicarea algoritmilor

Când te gândești la asta, viața noastră este despre formarea de algoritmi. Le numim obiceiuri. Creierul nostru tinde să se bazeze pe obiceiuri în fiecare zi, doar pentru că este mai eficient și, prin urmare, mai practic. Singura problemă este că cei mai mulți dintre noi au tendința de a face acest lucru în mod inconștient, ceea ce duce adesea la formarea de algoritmi greșiți și dăunători (le numim obiceiuri proaste sau dependențe). A ști cum să formezi algoritmi utili în mod conștient poate fi o abilitate de viață extrem de benefică, permițându-ți să-ți atingi obiectivele și să ai succes. Când vine vorba de programare, a ști cum să formeze un algoritm pentru a rezolva o anumită problemă în cel mai rapid și eficient mod este ceea ce diferențiază o persoană care știe doar să codifice de un programator de computer profesionist cu experiență.