编程思维包含四个步骤：分解问题—识别模式—抽象—算法。分解问题是指将一个复杂的大问题拆解成更可执行、更好理解的小步骤。生活中，拆分的应用随处可见。例如，当我们准备吃一个西瓜时，我们不会直接啃一整个，而是会把它切块，再一口一口吃。这就是将一个大问题拆分，然后逐个解决的过程。

再比如，我们想用编程给「超级马里奥」设计一个新的关卡。面对游戏这样一个庞然大物，我们要如何分解呢？我们可以将「超级马里奥」的关卡分解为游戏场景图、主人公马里奥、吃了可以长大的蘑菇、以及敌方栗子小子等。这样，我们就完成了新关卡制作这个大问题的分解。

模式识别是指找出相似模式，高效解决细分问题。天气预报通过以往的经验和数据对未来天气进行预测，这就是在识别模式。例如，买4瓶单价4元的牛奶花了4x4=16元，我们知道了“单价X数量=总价”的模式，当再去购买3个单价为7元的巧克力时，我们识别这是与上次购买牛奶时相似的模式，可以很快算出其总价为7x3=21元。

继续以给「超级马里奥」设计新关卡为例，在设计时，我们参考前面几个关卡的模式对新关卡的游戏场景图、主人公马里奥、吃了可以长大的蘑菇、以及敌方栗子小子等的设定，这也是识别模式。识别模式，其实就意味着将新问题转化为老问题，在以往经验中搜索类似经验，套用类似的解决办法。

抽象，就是聚焦最重要的信息，忽视无用细节。例如，我们将1只熟悉的猫咪放入5只陌生的猫咪中，一开始仅靠形象记忆，就能轻而易举找到这只猫咪。但如果将这只熟悉的猫放入50只、100只、1000只陌生的猫群中，我们仅靠形象记忆找到猫的困难会越来越大，大到不可能。如果我们记住这只猫咪身上的一个特点，作为它的标记，问题立马会变得简单。这个标记的过程，就是聚焦最重要的信息，忽视无用细节，也就是“抽象”。当我们遇到没有见过的事物或者问题时，如果能运用抽象的思维去寻找解决问题的关键因素，即事物之间存在的联系，那我们解决问题的效率也会有所提高。

算法设计就是设计一步一步的解决路径，从而解决整个问题。通过上述四个步骤，我们能够更好地理解和应用编程思维，解决生活中的各种问题。