《算法与认知》读后感

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《算法与认知》读后感

《算法与认知》读后感

文/申同学

算法定义:解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。

算法特性:简单粗暴,底层中立,六亲不认,不以人的意志而转移。

算法分类:计算类,判断类。

判断类算法:典型代表“进化论”,就“适者生存”这一个判断原则。就像上学考试,考线升学,不过线靠边。

计算类算法:典型代表“加工工艺”,必须有先后有方法。学校每天排课,晚自习,按部就班的学习。

认知精进的过程,不仅是学习各种已有算法的过程,也是利用各种判断类算法去循环筛选出正确的计算类算法的过程。

算法本身是简单粗暴的,但是寻找算法的过程确实坎坷无限。进化论出现以前,人类经过了漫长的探索,物理书上那么多公式,也不是物理学家随便拍脑门就写下来的。现在想想,我们真是幸运啊,我们生下来就有这么多现成的算法,让我们活的明朗了好多。回看古人,简直是活在黑暗里。正如:只有当我们真正懂得一件事情后,才知道自己当初有多么不懂。

一个人的智商,应该就是他清楚的知道的所有算法的总和吧?因为每一个具体的问题,都有一个对应的解决算法。算法越多,能快速解决的问题就越多。

最后举个例子来说明一下知道算法前后的差距:你想在1个月之内买房子,相对于有限的时间,房子是无限多的,你永远不可能把所有的房子都看一遍再去做出选择,因为在你看房子的同时,你看过的房子有可能被别人买走。当然你看房子的时间越长,数据就越多,你越可能选出最好的房子。这里产生的这一对矛盾如何解决。在没有得到对应算法之前,那你就蒙吧,慢慢碰运气。但如果你认知里面有这个算法,那就不一样了很多。下面抄袭一段。

关于如何确定“最基本的满意标准”,《指导生活的算法》的作者布莱恩·克里斯汀和汤姆·格里菲斯,提供了另一个方法:分两段就行,第一段的37%用于确定“最基本的满意标准”,第二段的63%,选择满足“最基本的满意标准”的第一个方案。

比如,你想在1个月之内买房子。那你可以先用37%的时间,也就是11天看房,确定“最基本的满意标准”,然后从第12天开始,遇见第一个好于这个标准的,就毫不犹豫地下手。

精进的过程就是找到一个个算法的过程。加油吧。(www.moths.com.cn)

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