2006年3月，美国卡内基·梅隆大学计算机科学系主任周以真（Jeannette M. Wing）教授在美国计算机权威期刊《Communications of the ACM》杂志上给出，并定义的计算思维（Computational Thinking）。
周教授认为：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、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。
以上是关于计算思维的一个总定义，周教授为了让人们更易于理解，又将它更进一步地定义为：通过约简、嵌入、转化和仿真等方法，把一个看来困难的问题重新阐释成一个我们知道问题怎样解决的方法。
是一种递归思维，是一种并行处理，是一种把代码译成数据又能把数据译成代码，是一种多维分析推广的类型检查方法；是一种采用抽象和分解来控制庞杂的任务或进行巨大复杂系统设计的方法，是基于关注分离的方法（SoC方法）。
是一种选择合适的方式去陈述一个问题，或对一个问题的相关方面建模使其易于处理的思维方法；是按照预防、保护及通过冗余、容错、纠错的方式，并从最坏情况进行系统恢复的一种思维方法；是利用启发式推理寻求解答，也即在不确定情况下的规划、学习和调度的思维方法。
是利用海量数据来加快计算，在时间和空间之间，在处理能力和存储容量之间进行折衷的思维方法。
扩展资料
在计算思维技能中，算法思维具有非常鲜明的计算机科学特征。
有些问题是一次性的，但解决这些问题的方案，则可以不断发展。在同类问题一再出现时，算法思维就可以介入。没有必要重新每次从头思考，而是采用每次都行之有效的解决方案。
算法思维在许多“策略性“棋盘游戏中非常重要。理想情况下需要有保证胜利，或者至少不会输的策略。所有这种策略都是一套规则，告诉你无需思索即怎么做每一步：
也就是计算机科学家称之为算法的东西。如果你能建立这样的一套规则，这不仅可以成为完好游戏的基础，也成为一个设计优秀的计算机程序的基础。无论老幼，只要准遵循这套规则，就可以玩好这场游戏！
算法思维是在思考使用算法来解决问题的方法。这是学习自己编写计算机程序时需要开发的核心技术。
囚徒困境（prisoner's dilemma）是博弈论的非零和博弈中具代表性的例子，反映个人最佳选择并非团体最佳选择。虽然困境本身只属模型性质，但现实中的价格竞争、环境保护等方面，也会频繁出现类似情况。
这个1950年代提出的囚徒困境的典型案例是：两个罪犯准备抢劫银行,但作案前失手被擒。警方怀疑他们意图抢劫,苦于证据只够起诉非法持有枪械,于是将其分开审讯。为离间双方,警方分别对两人说:若你们都保持沉默(“合作”),则一同入狱1年。
若是互相检举(互相“背叛”),则一同入狱5年。若你认罪并检举对方(“背叛”对方),他保持沉默,他入狱10年,你可以获释(反之亦然)。结果两人都选择了招供。孤立地看，这是最符合个体利益的“理性”选择(以A为例：若B招供，自己招供获刑5年，不招供获刑10年；若B不招供，自己招供可以免刑，不招供获刑1年。
两种情况下，选择招供都更有利)，事实上却比两人都拒不招供的结果糟。由囚徒困境可知，公共生活中，如果每个人都从眼前利益、个人利益出发，结果会对整体的利益(间接对个人的利益)造成伤害。
为解决“囚徒困境”难题，美国曾组织竞赛，要求参赛者根据“重复囚徒困境”(双方不止一次相遇，“背叛”可能在以后遭到报复)来设计程序，将程序输入计算机反复互相博弈，以最终得分评估优劣(双方合作各得3分；双方背叛各得1分；一方合作一方背叛，合作方得0分，背叛方得5分)。
有些程序采用“随机”对策；有些采用“永远背叛”；有些采用“永远合作”……结果，加拿大多伦多大学的阿纳托尔·拉帕波特教授的“一报还一报”策略夺得了最高分。
参考资料来源：百度百科-计算思维
参考资料来源：百度百科-计算思维技能