⑴ 程序员的逻辑思维可以从哪些方面学习呢
细心感知，多思考，学习逻辑框架
编程思维说白了就是高效解决问题，问题从哪儿来？来自我们细心观察和感知。解决方法哪儿找？来自我们的思考。大多数人在感到有问题时，只是简单的表达一下感受，然后就没有了...
意识到问题后，我们要多感知自己的感受，对于不便的地方当作问题记下来，这样就能发现更多的问题。接下来就要思考：如果是我来解决这个问题的话，都有哪些解决方法？不用管是否实际可行，多思考就好。
多去技术网站学习，学习一门编程语言（任意一门）
技术网站推荐：国外：Github、StackOverFlow 国内：infoq、CSDN、博客园、51cto、思否、云加社区、掘金，学习一门编程语言即可与能力无限的计算机对话，站在另一广阔的空间去看待问题。即使不从事编程工作，但编程基础语言中的 "if ... else ... then" 、选择、循环、继承、面向对象等 底层逻辑思想，也能更强锻炼你的逻辑思维能力，为未来蓄力！
⑵ 写程序的人用的是左脑还是右脑
左脑右脑都有使用，但是我个人觉得一个好的程序员相对于左脑，右脑的使用部分会比较多，
因为左脑主要负责逻辑理解、记忆、时间、语言、判断、排列、分类、逻辑、分析、书写、推理、抑制、五感(视、听、嗅、触、味觉)等，思维方式具有连续性、延续性和分析性。
。因此左脑可以称作“意识脑”、“学术脑”、“语言脑”。
半脑:负责空间形象记忆、直觉、情感、身体协调、视知觉、美术、音乐节奏、想象、灵感、顿悟等，思维方式具有无序性、跳跃性、直觉性等。 科学家把左脑称为“自身脑”，把右脑称为“祖先脑”。右脑则倾向于感觉形象直接思维
好的的程序开发过程是可以看成艺术品创作的过程，在设计和编码重构期间调整架构，流程，逻辑，在脑海中应该有一个从抽象概念、逻辑、流程到具象事物的转换过程，而我认为这个过程就是使用右脑进行的。我一般在记忆程序时候一般讲程序块，逻辑块，功能块，组件和其他关联部分想象成具象的事物或“一个个有具体职责的小方块”，这应该就是抽象到具象的过程。
总结一句，程序开发中，左右脑都很重要
右脑负责框架流程记忆、理解
左脑负责程序具体细节的处理
⑶ 如何做到像程序员一样思考
无论做什么事情有自己的思路与逻辑思维，培养像程序员一样的基本能力，慢慢的就可以做到像程序员一样思考。
⑷ 为什么程序员的思维很难理解
1、程序员的思维比普通人要严谨。
对编程有一定了解的人都能理解这一点，一是一二是二，电脑不认模棱两可的回答，因为“模棱两可意味着更多的可能答案”，所以你跟程序员交谈的时候，如果你问他“为什么要这样问”或“你为什么听不懂”，你就会知道你自己的描述有多么的不严谨了。
最简单的例子，你妈妈让你去市场买水果，如果看到有苹果就买一个苹果，看到梨就买两个。你看到市场有苹果和梨，你会买什么回家？
首先给出一个大前提，在程序上不存在“潜台词”或者“潜规则”这种东西，唯一起作用的只有“字面意思”。
一般人肯定是买一个苹果和两个梨。当然程序员也不是脑子有坑，以一个正常人的思维考虑也会买一个苹果和两个梨，但是看到这问题的第一个瞬间的直觉反应，却是“如果看到梨就买两个苹果”。这个问题不存在潜台词，所以所有人都会直接从字面理解老妈的意图。
按照程序的逻辑分析，这句话共分为两个部分，代表两个程序任务。“如果看到有苹果就买两个苹果”为任务一，条件是“看到有苹果”，目标对象“买苹果”，数量“一个”；“如果看到有梨就买两个”为任务二，条件是“看到有梨”，数量“两个”，没有给出新的目标对象。
因此按照程序逻辑来讲，第二句话将继承上一个目标对象，也就是“买苹果”，所以这句话被看起来像职业病一样的思维直接翻译成了“如果看到有苹果就买一个苹果，如果看到有梨就买两个苹果。”
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2、程序员看问题比一般人透彻。
这是职业特性导致的，因为电脑编程的严谨性，因此程序员面对一个问题、一个需要实现的目标或者一个bug时，他会思考更底层的问题，并且会习惯性采用归纳法来尽量避免以后可能遇到同样的问题。
比如用输入法输入中文的词句，有的时候打出了一串拼音，然后按下数字2选取发现不是自己想要的词，然后发觉数字1对应的才是自己想要的，删掉，重新输入拼音，这次按下数字1的瞬间却发现两个词的位置调换了，于是又删掉重新键入，这次认真地看了看，终于选对了想要的词的序号。
这个时候你会说，啊，我下次应该更小心一点，不要马虎大意想当然，看清楚了再点。
程序员不这么想，他会想，导致这个问题的看来是输入法的“词语顺序自动调整”功能，他会自动监测使用者输入的各种词语的频率，来自动调整词语的顺序，底层代码实现的逻辑很简单，每个不同的词对应一个从输入法安装到现在的输入次数的计数器，直接按计数器排列顺序就好了；也有的输入法会监测你输入后是否会将其删掉，那么这时候会被智能识别为打错字，计数器不会加一。
然后再一思考，这种功能一般都是可以开关的，如果我想要靠记忆记住顺序使用而不用输入法自动调整的话，比如对汉字输入的速度有一定要求需要考记忆记住汉字序号，我只需要进入输入法设置将其关掉即可；如果我想要它帮助我调整词句位置，但是又不需要频繁地调整，那么在我有工作需要的时候我会提前关掉，平时开启即可；而如果我想单纯依赖这一功能，那就不用管它，下次看清楚再选就好了。
⑸ 程序员的大脑有什么不同
其实，在最初的时候，并没有什么不同。不同的产生，通常是由于长期工作的“影响”或“强化”。
我们有时候会说，很多做程序的，不擅长沟通表达，比较内向，做程序的很老实本分，技术思维严重。
其实，大部分情况下，并非是因为做了程序，所以变得内向。更多的是因为内向，所以选择了程序。而程序的工作，会让人的相应特性得到再次“强化”。
很多人选择程序的理由有两点，一点是：挣钱多。另一点则是：不需要跟人打交道，安心本分的做好自己的事情就够了。（当然，并非所有人均如此，这里谈的是大多数人群特点）
程序员的工作，通常是面对着电脑，解决着网页的功能需求，一天8小时（甚至更久），绝大多数的时间是面对电脑，除了要和自己的上级，同级（相应工种和相关工种）沟通工作之外，不需要沟通任何东西，也不需要打理太多的人际关系。这样的工作特点，会让人越来越“真实”（比较少的勾心斗角，任劳任怨，身上的物品以易用性实用性为标准）。这种状态环境中，也会让一个人越来越内向。
整体来说，程序员的大脑，经过“强化”，会具备一些特点，也会在某些能力会比其他行业的人更强：
1 技术性思维模式（直线的思维方式，一个输出就需要一个结果，如此往复）
2 老实本分
3 内向，不喜欢跟外界沟通，沉浸在自己的世界，对自己要求是活得真实就好
4 逻辑性思维很强（接触强逻辑代码的程序员）
当然，这些特点只是大部分人的共性，毕竟现在程序也有各种各样的人群，不能够一言以蔽之。
⑹ 程序员的数学基础课：编程中的数学思维
编程中的数学思维：数据结构与算法基石
在编程世界中，数学如同砖石，构建出复杂的逻辑大厦。数据结构与编程语言的交汇处，展示了数学的逻辑和力量。从基础的数组和链表，到高级的哈希表、队列和栈，每一种都蕴含着数学的影子：数组的快速访问源自数组索引的线性查找，链表的动态操作则依赖于链表节点的链接关系，而哈希表则巧妙地结合了数组和链表，通过哈希冲突的处理，实现了高效的数据检索。
图论模型的数学之美
图论模型如二叉树和多叉树，用指针或对象引用刻画了复杂的关系网络。社交网络、导航路径等实际场景，正是这些模型在现实世界的映射。在编程中，递归思想在二叉树（如二叉搜索树）中得以体现，无论是数据结构的构建，还是递归算法的应用，都直接反映出排列组合的数学原理。
算法与数学的融合
编程语句中的条件语句、循环和函数调用，都与布尔逻辑、迭代和递归紧密相连。基础算法如MapRece的数据切分与负载均衡，以及字符串编辑距离的计算（如RK算法），都是数学思想在实际问题中的应用。分治、动态规划和回溯，如八皇后问题和0/1背包问题，更是展示了数学方法解决复杂问题的威力。
时间与空间的复杂度考量
二分搜索算法，通过先排序后搜索，时间复杂度为O(n log n)，其中n代表元素数量。随机数组和全排列的生成，时间复杂度分别为O(n)和O(n!)，尽管数量级不同，但简化的表述突出了规模效应。编辑距离和动态规划，时间复杂度为O(mn)，空间复杂度为O(mn)，空间与时间的平衡成为优化的关键。
内存管理与搜索策略
内存空间的使用，如队列和visited集合，随着节点增加而线性增长。搜索算法如广度优先搜索，时间复杂度为(n + e)/2，双向搜索则在节点连接均匀时更高效，复杂度分析需根据具体情况进行。
算法设计与优化
在搜索引擎的全文搜索中，暴力法和分词匹配法对比，倒排索引的引入使得查询时间复杂度从O(nm)降低到O(1)，以牺牲部分空间换取了巨大的性能提升。
数学思维的提升
《程序员的数学基础课》深入浅出地展示了数学在编程中的实际应用，从数据结构到算法设计，从概率统计到线性代数，每一部分都旨在提升程序员的数学素养和解决问题的能力，让编程之路更加坚实而富有创新。
⑺ 程序员的逻辑思维可以从哪些方面进行培养呢
程序员逻辑思维的培养对软件工程非常重要，思维快的能快速编写逻辑代码。可以从一下几个方面进行慢慢培养。
第一：明确学习目的
逻辑思维学习编程对多数IT业人员来说都是非常有用的。学编程，做一名编程人员，从个人角度讲，可以解决在软件使用中所遇到的问题，改进现有软件，可以为自己找到一份理想的工作添加重要得砝码，有利于在求职道路上谋得一个好的职位；从国家的角度，可以为中国的软件产业做出应有的贡献，一名优秀的程序员永远是被争夺的对象。学习编程还能锻炼思维，使我们的逻辑思维更加严密；能够不断享受到创新的乐趣，将一直有机会走在高科技的前沿，因为程序设计本身是一种创造性的工作。知识经济时代给我们带来了无限的机会，要想真正掌握计算机技术，并在IT行业里干出一番事业来，有所作为，具有一定的编程能力是一个基本条件和要求。
第二打好基础，学好基础知识对我们开发也很重要学编程要具备一定的基础，总结之有以下几方面：
首先是数学基础 从计算机发展和应用的历史来看计算机的数学模型和体系结构等都是有数学家提出的，最早的计算机也是为数值计算而设计的。因此，要学好计算机就要有一定的数学基础，出学者有高中水平就差不多了。
其次是逻辑思维能力的培养 学程序设计要有一定的逻辑思维能力，“逻思力”的培养要长时间的实践锻炼。要想成为一名优秀的程序员，最重要的是掌握编程思想。要做到这一点必须在反复的实践、观察、分析、比较、总结中逐渐地积累。因此在学习编程过程中，我们不必等到什么都完全明白了才去动手实践，只要明白了大概，就要敢于自己动手去体验。谁都有第一次。有些问题只有通过实践后才能明白，也只有实践才能把老师和书上的知识变成自己的，高手都是这样成材的。最后是选择一种合适的入门语言 面对各种各样的语言，应按什么样的顺序学呢？程序设计工具不外乎如下几类： 1）本地开发 应用软件开发的工具有：Visual Basic 、Delphi 、VC++ ( C++ Builder ) 等；数据库开发工具有：Visual Foxpro 、Oracle Developer 、Power Builder 等。 2）跨平台开发 开发工具如 Java 等。 3）网络开发 对客户端开发工具如：Java Script 等；对服务器开发工具如：PHP 、ASP 、JSP 、ISAPI 、NSAPI 、CGI 等。 以上不同的环境下几种开发工具中 VB 法简单并容易理解，界面设计是可设化的，易学、易用。选 VB 作为入门的方向对出学者是较为适合的。
第三：注意理解一些重要概念
一本程序设计的书看到的无非就是变量、函数、条件语句、循环语句等概念，但要真正能进行编程应用，需要深入理解这些概念，在理解的基础上应用，不要只简单地学习语法、结构，而要吃透针对这些语法、结构的应用例子，做到举一反三，触类旁通。
第四：掌握编程思想，编程思想使用较多的就是oop编程思想
学习一门语言或开发工具，语法结构、功能调用是次要的，最主要是学习它的思想。例如学习 VC 就要学习 Windows 的内在机理、什么是线程......；学习 COM 就要知道VTALBE 、类厂、接口、idl......，关键是学一种思想，有了思想，那么我们就可以触类旁通。
第六：多实践、多交流，一切思维来自项目开发的积累
掌握编程思想必须在编程实际工作中去实践和体会。编程起步阶段要经常自己动手设计程序，具体设计时不要拘泥于固定的思维方式，遇到问题要多想几种解决的方案。这就要多交流，各人的思维方式不同、角度各异，各有高招，通过交流可不断吸收别人的长处，丰富编程实践，帮助自己提高水平。亲自动手进行程序设计是创造性思维应用的体现，也是培养逻辑思维的好方法。
第七：养成良好的编程习惯
编程入门不难，但入门后不断学习是十分重要的，相对来说较为漫长。在此期间要注意养成一些良好的编程习惯。编程风格的好坏很大程度影响程序质量。良好的编程风格可以使
程序结构清晰合理，且使程序代码便于维护。如代码的缩进编排、变量命令规则的一致性、代码的注释等。
第八：上网学编程
在网上可以学到很多不同的编程思想、方法、经验和技巧，有大量的工具和作品及相关的辅导材料供下载
8.加强计算机理论知识的再学习
思维培养学编程是符合“理论→实践→再理论→再实践”的一个认识过程。一开始要具有一定的计算机理论基础知识，包括编程所需的数学基础知识，具备了入门的条件，就可以
开始编程的实践，从实践中可以发现问题需要加强计算机理论知识的再学习。程序人人皆可编，但当你发现编到一定程度很难再提高的时候，就要回头来学习一些计算机科学和数
学基础理论。学过之后，很多以前遇到的问题都会迎刃而解，使人有豁然开朗之感。因此在学习编程的过程中要不断地针对应用中的困惑和问题深入学习数据结构、算法、计算机
原理、编译原理、操作系统原理、软件工程等计算机科学的理论基础和数理逻辑、代数系统、图论、离散数学等数学理论基础知识。这样经过不断的学习，再努力地实践，编程水平一定会不断提高到一个新高度。
这就是总结出来的思维培养模式，希望能帮到你，谢谢！