计算机思维观念主要包括以下几个方面：
分解问题（Decomposition）：
将复杂问题分解成更小、更简单的子问题，以便更容易理解和解决。
模式识别（Pattern Recognition）：
识别和找出问题中的模式、规律和关联，以便在解决问题时能够利用这些信息。
数据表示（Data Representation）：
将问题的输入、输出和中间结果以合适的形式表示，例如使用图表、表格、符号等。
算法设计（Algorithm Design）：
使用一系列明确的步骤和规则来解决问题，以便产生正确的结果。
抽象化（Abstraction）：
将问题的关键概念、属性和特征提取出来，忽略不必要的细节，以便更好地理解和解决问题。
建模与解模（Modeling and Problem Solving）：
通过建立模型来表示问题，并通过严密的演绎推理和解出模型来解决问题。
流程思考（Process Thinking）：
通过在计算机语言里的流程控制逻辑来思考，预知和分析流程，通过逻辑思考来分析流程里可能出现的条件，预知流程最后能不能解决问题。
概念化而非程序化（Conceptualization Instead of Programization）：
要求人们能在不同抽象层次上解决问题，关注问题难度评估、近似解的可行性、随机化应用等。
综合应用各种思维方法：
包括逻辑思维、数学思维、物理思维、语言思维等，以全面理解和解决问题。
计算机思维不仅仅是为了编程和计算机领域，它可以应用于各种领域，帮助人们更有效地解决问题、进行分析和决策，并促进创新和创造力的发展。