本书借鉴运用计算思维解决科学问题的思路，构建了一个贯穿计算思维的大学计算机课程体系。从问题抽象建模开始，通过从自然语言描述的问题，到形式语言描述的模型，再到算法和程序实现的逐层映射，以计算思维为核心建立学生解决实际问题的导航图，通过系列案例建模、典型算法设计的讲解和分析，打开一扇利用计算机解决实际问题的科学艺术之门。全书主要内容包括计算思维与计算机模型、问题抽象与建模、程序设计基础与数据结构、算法设计与优化、科学计算与数据处理等。
作者结合各个知识点和重要概念，精心设计了具有趣味性和实用性、能够激发学生思考的若干教学案例，使抽象的概念具体化，从而启发和开拓学生的思维。书中大部分案例均采用Python语言编程实现，使学生更好地理解运用“计算思维”求解问题的思想，掌握其方法。书中淡化操作，强调的是分析和解决问题的思路和方法。同时，本书具有内容新颖、层次清晰、详略得当、突出应用和图文并茂等特色。
通过学习本书，读者将系统了解计算机基础知识，逐步理解计算思维含义及其思维方法，进而能够运用计算思维的一般方法分析问题和解决实际问题，为各专业的后续计算能力和素养的需求提供必要的计算思维和能力储备，为专业领域的创新活动奠定基础。
本书可作为高等学校非计算机专业学生的大学计算机基础教材，也可作为计算机基础。

第1章 计算思维与计算机模型
1.1 理论思维、实验思维和计算思维
1.1.1 理论思维、实验思维、计算思维的基本概念
1.1.2 计算思维的本质和主要方法
1.2 计算的基础
1.2.1 信息的概念
1.2.2 什么是计算
1.2.3 逻辑代数与逻辑运算
1.2.4 数据的0和1表示与物理实现
1.3 计算机的理论模型与物理实现
1.3.1 图灵机模型
1.3.2 现代电子计算机
1.4 信息在计算机中的表示
1.4.1 计算机中的数据及其单位
1.4.2 进位记数制及其转换
1.4.3 字符的编码
1.5 计算机系统基本结构
1.5.1 计算机硬件系统
1.5.2 计算机软件系统
1.6 计算思维方法的案例
1.6.1 从两军问题看通信与协作的思维
1.6.2 计算机网络访问过程蕴含的计算思维
1.6.3 从RSA算法看计算效率的思维
本章小结
习题
第2章 问题抽象与建模
2.1 科学抽象过程与方法
2.1.1 抽象与科学抽象
2.1.2 科学抽象的过程
2.1.3 科学抽象的逻辑思维
2.1.4 科学抽象的非逻辑思维
2.1.5 科学抽象的量化思维
2.2 数学模型的定义和分类
2.2.1 数学模型的定义
2.2.2 数学模型的分类
2.3 数学建模的基本过程和方法
2.3.1 数学建模的基本过程
2.3.2 数学建模的一般步骤
2.3.3 数学建模的基本方法
2.4 建模的综合案例分析
2.4.1 地铁自动购票机找零
2.4.2 学生选课
2.4.3 导航地图中的短路径
本章小结
习题
第3章 程序设计基础与数据结构
3.1 程序与程序设计语言
3.1.1 引例
3.1.2 程序设计语言
3.1.3 两大类程序设计方法
3.1.4 Python语言简介
3.2 Python的基本语法
3.2.1 简单数据类型及词法
3.2.2 结构化数据类型简介
3.2.3 常用序列类型
3.2.4 映类型（mapping type）
3.2.5 集合类型(set type)
3.2.6 函数与递归函数
3.2.7 模块及模块导入
3.2.8 文件及文件作
3.3 程序控制结构
3.3.1 顺序结构
3.3.2 条件语句
3.3.3 循环语句
3.3.4 Python程序设计案例
3.4 数据与数据结构
3.4.1 数据类型
3.4.2 数据结构
3.4.3 抽象数据类型
3.4.4 Python中类的定义
3.5 Python实现自定义数据结构
3.5.1 线性结构——线性表
3.5.2 线性结构——栈
3.5.3 线性结构——队列
3.5.4 树形结构——二树
3.5.5 图形数据结构
本章小结
习题
第4章 算法设计与优化
4.1 计算机求解问题与算法设计
4.1.1 算法的定义及特征
4.1.2 从算法到实现
4.2 求解问题的经典方法
4.2.1 枚举和迭代
4.2.2 递归和回溯
4.2.3 分治
4.2.4 贪心法
4.2.5 动态规划
4.3 算法的分析与评估
4.3.1 求解效率的评估
4.3.2 算法分析实例——查找与排序
4.3.3 求解的优化
本章小结
习题
第5章 科学计算与数据处理
5.1 数据可视化方法
5.1.1 常用的数据可视化软件
5.1.2 典型图形展示方式
5.2 使用Matplotlib绘图
5.2.1 Matplotlib绘图库简介
5.2.2 Matplotlib的使用方法
5.2.3 绘制柱状图
5.2.4 绘制折线图
5.2.5 绘制饼图
5.2.6 绘制散点图和雷达图
5.3 Python科学计算与常用数据处理方法
5.3.1 Python科学计算工具
5.3.2 数据拟合
5.3.3 函数插值
本章小结
习题