計算思維的運用計算思維是每個人的基本功，不僅僅屬於計算機科學家。我們應該讓每個孩子在培養分析能力的同時，不僅掌握閱讀、寫作和算術(3R)，還要掌握計算思維。就像印刷和出版促進了3R的普及壹樣，計算和計算機也以類似的正反饋促進了計算思維的傳播。
計算思維是利用計算機科學的基本概念來解決問題、設計系統和理解人類行為。它包括壹系列涵蓋計算機科學廣度的思維活動。當我們不得不解決壹個具體的問題時，我們首先會問:解決這個問題有多難？最好的解決方案是什麽？計算機科學根據紮實的理論基礎準確回答這些問題。表達問題的難度是工具的基本能力，必須考慮的因素包括機器的指令系統、資源約束和運行環境。
為了有效地解決壹個問題，我們可能會進壹步問壹個近似解是否足夠，是否可以使用隨機化，是否允許假陽性和假陰性。計算思維是通過歸約、嵌入、變換、模擬等手段，把壹個看似困難的問題重新解釋成壹個我們知道如何解決的問題。
計算思維是壹種遞歸思維，是並行處理。它把代碼翻譯成數據，數據翻譯成代碼。這是通過廣義量綱分析進行的類型檢查。它既知道別名的好處，也知道給人和事物取多個名字的壞處。對於間接尋址和程序調用方法，它知道它的能力和成本。在評價壹個程序的時候，不僅要考慮它的準確性和效率，還要考慮美觀，在系統的設計上也要考慮簡潔和優雅。
抽象和分解，以滿足復雜的任務或設計龐大而復雜的系統。就是關註點分離(SOC方法)。就是選擇壹種合適的方式來陳述壹個問題，或者選擇壹種合適的方式來對壹個問題的相關方面進行建模，使之易於處理。它使用不變量來簡潔而有表現力地描述系統的行為。它使我們能夠安全地使用、調整和影響壹個大型復雜系統的信息，而無需了解每個細節。它為預期的未來應用程序進行預取和緩存。計算思維是壹種基於通過冗余、容錯和糾錯來預防、保護和從最壞情況中恢復的思維。它把阻塞稱為“死鎖”，把約定稱為“接口”。計算思維就是要學會在同步相遇時，如何避免“競爭條件”(又稱“競爭條件”)。
計算思維利用啟發式推理來尋求解決方案，即不確定條件下的規劃、學習和調度。就是搜索，搜索，再搜索，結果就是壹系列網頁，壹個贏得比賽的策略，或者壹個反例。計算思維利用海量數據加快計算速度，在時間和空間、處理能力和存儲能力之間做出權衡。
考慮以下日常生活中的例子:妳女兒早上上學，把當天需要的東西放在背包裏，背包是預設好的，緩存好的；當妳兒子丟了手套，妳勸他沿著他走過的路找，這是壹種推背；什麽時候應該停止租滑雪板，給自己買壹個？這是在線算法；在超市買單的時候應該站在哪條線？這是多服務器系統的性能模型；為什麽沒電了妳的手機還能用？這是失敗的無關性和設計的冗余性；全自動流行的圖靈測試如何區分計算機和人類，即CAPTCHA[程序如何識別人類？這是充分利用解決人工智能問題的難度來打敗計算代理。
計算思維將滲透到每個人的生活中。屆時，算法、前提條件等詞匯將成為每個人日常語言的壹部分。對“不確定性”和“垃圾收集”這兩個詞的理解會接近計算機科學中的意思，樹也經常被畫倒了。
我們已經見證了計算思維對其他學科的影響。比如機器學習改變了統計學。從數學的尺度和維度來說，統計學習在各種問題中使用的規模僅僅在幾年前是不可想象的。各個組織的統計部門都聘請了計算機科學家。計算機學院(系)正在與現有的或新成立的統計系合並。
計算機科學家對生物科學越來越感興趣，因為他們堅信生物學家可以從計算思維中受益。計算機科學對生物學的貢獻絕不僅限於在海量序列數據中搜索模式的能力。最終的希望是，數據結構和算法(我們自己的計算抽象和方法)能夠以反映其自身功能的方式來表示蛋白質的結構。計算生物學正在改變生物學家的思維方式。同樣，計算博弈論正在改變經濟學家的思維方式，納米計算正在改變化學家的思維方式，量子計算正在改變物理學家的思維方式。
這種思維將成為每個人技能集的組成部分，而不僅僅是科學家。普及計算對於今天就像計算思維對於明天壹樣。普適計算是昨天的夢想變成了今天的現實，計算思維是明天的現實。