编程思维的概括可以从以下几个方面进行阐述：
分解能力：
将复杂问题拆解成若干个小问题，然后逐个或逐步解决。这种能力有助于降低问题的复杂性，使其更易于处理。
模式识别：
通过观察问题，根据已有的知识和经验，找出以往的类似问题，举一反三，琢磨出规律。这种能力有助于提高问题解决的效率和质量。
抽象思维：
通过删除或隐藏不必要的细节，找出问题的本质，使问题或过程更容易理解。抽象思维能够帮助我们理清问题的思路，提高问题解决的效率。
算法思维：
关注问题的步骤和过程，强调使用算法来解决问题。算法是一组明确的指令和规则，用于执行特定的任务。
逻辑思维：
强调逻辑推理和问题分析能力。在编程中，需要根据问题的需求和约束条件，通过逻辑推理来设计和实现解决方案。
系统思维：
注重整体与局部之间的关系，强调系统的思维方式。在编程中，需要考虑各个组件之间的协作和相互作用，理解系统的运行原理和机制。
创造性思维：
鼓励创造和创新，帮助我们在面对复杂问题时找到新颖的解决方案。
自动化：
使用计算机程序和算法来自动执行重复和繁琐的任务，提高工作效率。
迭代和循环：
在解决问题时，通过迭代和循环的方式不断改进和优化解决方案。
错误处理和调试：
在编程过程中，能够有效地处理错误并进行调试，确保程序的稳定性和可靠性。
框架思维：
在编写软件或程序时，需要有一个整体的框架和结构，以便更好地组织和管理代码。
综合以上各方面，编程思维可以概括为一种将复杂问题转化为可解决问题的思考方式，它包括分解能力、模式识别、抽象思维、算法思维、逻辑思维、系统思维、创造性思维、自动化、迭代和循环、错误处理和调试以及框架思维等多个方面。这种思维方式不仅适用于编程，还可以应用于生活中的各种问题解决场景。