计算机思维的特性可以从多个维度进行概括，综合权威资料整理如下：

一、核心特性

抽象化

计算机思维强调从具体问题中提取本质特征，忽略非关键细节。例如，在设计算法时，关注数据结构和逻辑流程而非具体实现细节。

自动化

通过程序实现重复性任务，减少人工干预。例如，自动化测试系统可高效执行大量测试用例。

形式化

采用严格的语言和规则进行表达，如数学公式和编程语言，确保逻辑清晰。

程序化

将问题分解为可执行的步骤，通过代码实现逻辑流程。例如，排序算法需按特定步骤完成数据排序。

二、其他关键特征

逻辑推理：

通过假设、验证等步骤解决问题，如二分查找算法的递归实现。

并行处理：同时执行多个任务，提升效率（如多线程编程）。

机械化：依赖预设规则执行，避免人类主观偏差（如自动化生产线）。

人类与机器的互补：计算机执行机械任务，人类提供创意和策略。

三、与传统思维的区别

计算机思维并非完全模仿人类思维，而是人类赋予计算机的工具性思维方式。例如，人类通过直觉解决问题，而计算机依赖算法和数据。这种互补性使人类能解决传统计算机难以处理的复杂问题。

四、应用价值

培养计算机思维有助于提升问题分解、逻辑分析等能力，广泛应用于软件开发、数据分析、人工智能等领域，推动科技创新与效率提升。