人生演算法

❶ 你讀過的哪一本書讓你受益匪淺

就說一本近一年來讓我受益匪淺的書：喻穎正（老喻）的《人生演算法》。其實這本書不是什麼經典名著，只是一本暢銷書，卻糾正了我許多不良的生活和思考習慣。下面我就從本書中摘錄幾句話來說說對自己的影響：

1、在外界刺激和回應之間，存在著一個空間， 我們的回應就存在於這個空間之中， 我們的成長和幸福蘊含在我們的回應中。

出自《內控》一章。當我們受到外界的刺激時，比如被人辱罵、遭受打擊、受人追捧等，大部分人的回應都是直接而迅速的，中間沒有任何過度，這就容易產生沖動而無腦的反應，不是立即反擊辱罵自己的人，受打擊後心灰意冷，就是被追捧之後的得意忘形。

乍一看似乎沒什麼問題，可我們做得到在刺激和回應之間增加一個夾層，是不是就變理性得多？我讀到這句話之後，就有意識地遲緩對外界刺激的反應，當別人惹怒我時，就告訴自己說：「等一等，現在什麼都不要做，十分鍾之後再考慮如何應對。」就這樣，我減少了許多沖動的舉動，處理問題也理智得多。

4、你押錯的可能性非常大，押錯的成本小到可以忽略不計，但是萬一押對了，獎勵卻非常高。在這種情況下，試一下仍然是明智的。

出自《僥幸》一章。這句話說的是帕斯卡賭注，當你面臨選擇時，只要做好了最壞的打算之後就可以試一試，哪怕你失算了也不損失多少，萬一選對了就有極好的回報。比如你不知道心儀的那個人是否喜歡你，如果不表白就沒機會了。這時你勇敢表白了，大不了被拒絕，你並沒有損失什麼，只是拒絕來得早一些罷了，萬一對方答應了呢？

我在生活和工作當中就經常使用帕斯卡賭注。比如我要進一批貨，略低於市場價格，我已相當滿意了。可是我在跟供應商交流時，提出了免運費的要求，沒想到對方爽快地答應了，每一批貨就少了幾百塊錢的物流費用，一年下來省下不少錢。我在提要求時已經想好了，即使對方拒絕我也不損失什麼，萬一答應了豈不是節省了很多開支？

這本《人生演算法》中類似的句子還有很多，我讀了不下5遍，每一次讀完之後都觀照自身，檢查哪裡做得不到位，看看有沒有學以致用，一年多來確實受益匪淺。如果你也想從一本書中受益，就應該邊讀邊用，把書上的知識內化為自己的智慧。

❷ 懂演算法的人應該知道怎麼做人生選擇

每年一到要找工作的時候，我就能收到很多人給我發來的郵件，總是問我怎麼選擇他們的offer，去騰訊還是去豆瓣，去外企還是去國內的企業，去創業還是去考研，來北京還是回老家，該不該去創新工場？該不該去thoughtworks？……等等，等等。今年從7月份到現在，我收到並回復了60多封這樣的郵件。我更多幫他們整理思路，幫他們明白自己最想要的是什麼。

我深深地發現，對於我國這樣從小被父母和老師安排各種事情長大的人，當有一天，父母和老師都跟不上的時候，我們幾乎完全不知道怎麼去做選擇。

幾個例子

當我們在面對各種對選擇的影響因子的時候，如：城市，公司規模，公司性質，薪水，項目，戶口，技術，方向，眼界…… 你總會發現，你會在幾個公司中糾結一些東西，舉幾個例子：

• 某網友和我說，他們去上海騰訊，因為騰訊的規模很大，但卻發現薪水待遇沒有豆瓣高（低的還不是一點），如果以後要換工作的話，起薪點直接關繫到了以後的高工資。我說那就去豆瓣吧，他說豆瓣在北京，污染那麼嚴重，又沒有戶口，生存環境不好。我說去騰訊吧，他說騰訊最近組織調整，不穩定。我說那就去豆瓣吧，慢公司，發展很穩當。他說，豆瓣的盈利不清楚，而且用Python，自己不喜歡。我說，那就去騰訊吧，……

• 還有一網友和我說，他想回老家，因為老家的人脈關系比較好，能混得好。但又想留在大城市，因為大城市可以開眼界。

• 另一網友和我說，他想進外企，練練英語，開開眼界，但是又怕在外企里當個螺絲釘，想法得不到實施。朋友拉他去創業，覺得創業挺好的，鍛煉大，但是朋友做的那個不知道能不能做好。

• 還有一網友在創新工場的某團隊和考研之間抉擇，不知道去創新工場行不行，覺得那個項目一般，但是感覺那個團隊挺有激情的，另一方面覺得自己的學歷還不夠，讀個研應該能找到更好的工作。

• 還有一些朋友問題我應該學什麼技術？不應該學什麼技術？或是怎麼學會學得最快，技術的路徑應該是什麼？有的說只做後端不做前端，有的說，只做演算法研究，不做工程，等等，等等。因為他們覺得人生有限，術業有專攻。

• 等等，等等……

我個人覺得，如果是非計算機科班出生的人不會做選擇，不知道怎麼走也罷了，但是我們計算機科班出生的人是學過演算法的，懂演算法的人應該是知道怎麼做選擇的。

• 排序演算法

你不可能要所有的東西，所以你只能要你最重要的東西，你要知道什麼東西最重要，你就需要對你心內的那些慾望和抱負有清楚的認識，不然，你就會在糾結中度過。

所以，在選擇中糾結的人有必要參考一下排序演算法。

• 首先，你最需要參考的就是「冒泡排序」——這種演算法的思路就是每次冒泡出一個最大的數。所以，你有必要問問你自己，面對那些影響你選擇的因子，如果你只能要一個的話，你會要哪個？而剩下的都可以放棄。於是，當你把最大的數，一個一個冒泡出來的時候，並用這個決策因子來過濾選項的時候，你就能比較容易地知道知道你應該選什麼了。這個演算法告訴我們，人的雜念越少，就越容易做出選擇。

• 好吧，可能你已茫然到了怎麼比較兩個決策因子的大小，比如：你分不清楚，工資>業務前景嗎？業務前景>能力提升嗎？所以你完全沒有辦法進行冒泡法。那你，你不妨參考一個「快速排序」的思路——這個演算法告訴我們，我們一開始並不需要找到最大的數，我們只需要把你價值觀中的某個標准拿出來，然後，把可以滿足這個價值的放到右邊，不能的放到左邊去。比如，你的標準是：工資大於5000元&&業務前景長於3年的公司，你可以用這個標准來過濾你的選項。然後，你可以再調整這個標准再繼續遞歸下去。這個演算法告訴我們，我們的選擇標准越清晰，我們就越容易做出選擇。

這是排序演算法中最經典的兩個演算法了，面試必考。相信你已爛熟於心中了。所以，我覺得你把這個演算法應用於你的人生選擇也應該不是什麼問題。關於在於，你是否知道自己想要的是什麼？

排序演算法的核心思想就是，讓你幫助你認清自己最需要的是什麼，認清自己最想要的是什麼，然後根據這個去做選擇。

• 貪婪演算法

所謂貪婪演算法，是一種在每一步選擇中都採取在當前狀態下最好或最優（即最有利）的選擇（注意：是當前狀態下），從而希望導致結果是最好或最優的演算法。貪婪演算法最經典的一個例子就是哈夫曼編碼。

對於人類來說，一般人在行為處事的時候都會使用到貪婪演算法，

• 比如在找零錢的時候，如果要找補36元，我們一般會按這樣的順序找錢：20元，10元，5元，1元。

• 或者我們在過十字路口的時候，要從到對角線的那個街區時，我們也會使用貪婪演算法——哪邊的綠燈先亮了我們就先過到那邊去，然後再轉身90度等紅燈再過街。

這樣的例子有很多。對於選擇中，大多數人都會選用貪婪演算法，因為這是一個比較簡單的演算法，未來太復雜了，只能走一步看一步，在當前的狀況下做出最利於自己的判斷和選擇即可。

有的人會貪婪薪水，有的人會貪婪做的項目，有的人會貪婪業務，有的人會貪婪職位，有的人會貪婪自己的興趣……這些都沒什麼問題。貪婪演算法並沒有錯，雖然不是全局最優解，但其可以讓你找到局部最優解或是次優解。其實，有次優解也不錯了。貪婪演算法基本上是一種急功近利的演算法，但是並不代表這種演算法不好，如果貪婪的是一種長遠和持續，又未嘗不可呢？。

• 動態規劃

但是我們知道，對於大部分的問題，貪婪法通常都不能找出最優解，因為他們一般沒有測試所有可能的解。因為貪婪演算法是一種短視的行為，只會跟據當前的形式做判斷，也就是過早做決定，因而沒法達到最佳解。

動態規劃和貪婪演算法的最大不同是，貪婪演算法做出選擇，不能在過程優化。動態規劃則會保存以前的運算結果，並根據以前的結果對當前進行選擇，會動態優化功能。

動態規劃演算法至少告訴我們兩個事：

1）承前啟後非常重要，當你准備去做遍歷的時候，你的上次的經歷不但能開啟你以後的經歷，而且還能為後面的經歷所用。你的每一步都沒有浪費。

2）是否可以回退也很重要。這意思是——如果你面前有兩個選擇，一個是A公司一個是B公司，如果今天你選了A公司，並不是你完全放棄了B公司。而是，你知道從A公司退出來去B公司，會比從B公司退出來去A公司要容易一些。

比如說：你有兩個offer，一個是Yahoo，一個是Bai，上述的第一點會讓我們思考，我以前的特長和能力更符合Yahoo還是Bai？而Yahoo和Bai誰能給我開啟更大的平台？上述的第二點告訴我們，是進入Yahoo後如果沒有選好，是否還能再選擇Bai公司？還是進入Bai公司後能容易回退到Yahoo公司？

• Dijkstra最短路徑

最短路徑是一個Greedy + DP的演算法。相當經典。這個演算法的大意如下：

1）在初始化的時候，所有的結點都和我是無窮大，默認是達不到的。

2）從離自己最近的結點開始貪婪。

3）走過去，看看又能到達什麼樣的結點，計算並更新到所有目標點的距離。

4）再貪婪與原點最短的結點，如此反復。

這個演算法給我們帶來了一些這樣的啟示：

• 有朋友和我說過他想成為一個架構師，或是某技術領域的專家，並會踏踏實實的向這個目標前進，永不放棄。我還是鼓勵了他，但我也告訴他了這個著名的演算法，我說，這個演算法告訴你，架構師或某領域的專家對你來說目前的距離是無窮大，他們放在心中，先看看你能夠得著的東西。所謂踏實，並不是踏踏實實追求你的目標，而是踏踏實實把你夠得著看得見的就在身邊的東西干好。我還記得我剛參加工作，從老家出來的時候，從來沒有想過要成為一個技術牛人，也從來沒有想過我的博客會那麼的有影響力，在做自己力所能及，看得見摸得著的事情，我就看見什麼技術就學什麼，學著學著就知道怎麼學更輕松，怎麼學更扎實，這也許就是我的最短路徑。

• 有很多朋友問我要不要學C++，或是問我學Python還是學Ruby，是不是不用學前端，等等。這些朋友告訴我，他們不可能學習多個語言，學了不用也就忘了，而且術業有專攻。這並沒有什麼不對的，只是我個人覺得，學習一個東西沒有必要只有兩種狀態，一種是不學，另一種是精通。了解一個技術其實花不了多少時間，我學C++的目的其實是為了更懂Java，學TCP/IP協議其實是為了更懂Socket編程，很多東西都是連通和相輔相成的，學好了C/C++/Unix/TCP等這些基礎技術後，你會發現到達別的技術路徑一下縮短了。

這就好像這個演算法一樣，演算法效率不高，也許達到你的目標，你在一開始花了很長時間，遍歷了很多地方，但是，這也許這就是你的最短路徑（比起你達不到要好得多）。

• 演算法就是Trade-Off

你根本沒有辦法能得到所有你想得到的東西，任何的選擇都意味著放棄——當你要去獲得一個東西的時候，你總是需要放棄一些東西。人生本來就是一個蹺蹺板，一頭上，另一頭必然下。這和我們做軟體設計或演算法設計一樣，用時間換空間，用空間換時間，還有CAP理論，總是有很多的Trade-Off，正如這個短語的原意一樣——你總是要用某種東西去交易某種東西。

我們都在用某種東西在交易我們的未來，有的人用自己的努力，有的人用自己的思考，有的人用自己的年輕，有的人用自己的自由，有的人用自己的價值觀，有的人用自己的道德…… …… 有的人在交換金錢，有的人在交換眼界，有的人在交換經歷，有的人在交換地位，有的人在交換能力，有的人在交換自由，有的人在交換興趣，有的人在交換虛榮心，在交換安逸享樂…… ……

每個人有每個人的演算法，每個演算法都有每個演算法的purpose，就算大家在用同樣的演算法，但是每個人演算法中的那些變數、開關和條件都不一樣，得到的結果也不一樣。我們就是生活在Matrix里的一段程序，我們每個人的演算法決定著我們每個人的選擇，我們的選擇決定了我們的人生

❸ 人生的演算法為題的素材例子

我們的一生中都在急著做加法，多加份薪水，多加份成就，多加幾個朋友，多加幾筆生意，可謂多多益善，來都不拒。我們害怕做減法，學習上的退步，生意的虧損，友情的失去。因為減法會使人陷入沮喪，甚至無法自拔。但我們有沒有想過，也許減法並不等於失敗。有時減法是種動力，教會人堅強。
偉大的鐳的母親居里夫人曾經承受了多麼巨大的失去—她至愛丈夫的逝去。她的身邊從此減少了一個在她消沉時、失意時能給予她勉勵的人，她減少了自己唯一的依賴。面對著貧困的家境，兩個嗷嗷待哺的女兒。還有更重要的鐳的實驗研究，她就像是只折了一邊翅膀的鳥兒，不知再如何飛翔。痛苦、喪夫的悲哀侵襲著她的心靈，可她最終用理志占勝了脆弱的感情。她下決心要完成丈夫的遺願，將鐳的實驗進行下去。超越了悲哀的她變得更加堅強。最終，她的努力使她成功獲得了兩次諾貝爾獎，也為人類癌症的治療做出了巨大的貢獻。
有志向的人懂得，人生中的減法是黎明前的黑暗，這種壓力能使人產生崩發極限力量的勇氣，促人奮進。蒙牛是現中國最著名的液態奶生產公司，它的總裁牛根生先生能有今天的成就，卻是由於他經歷過人生最具有轉折性的一次減法—他被伊利公司「減」掉了。也正是這一「減」，讓他有了要發展自己液態奶品牌的信念，使他的企業在中國乳製品行業中獨樹一幟。若沒有當初的「減」，牛根生先生不過中是伊利的一位員工罷了，怎會有今天的贏在中國？
天地廣闊，人生其間，艱難跋涉，渺無徼焉，懦弱者面對減法，怨天尤人，不知所措，頹廢喪志。意志彌之人則能挺胸抬頭，不畏凶險，最後否極泰來，苦盡甘至。不同的心態做不同的選擇，不同的選擇，決定了成敗之路。
文王拘而演《周易》，仲尼厄而作《春秋》；屈原放逐，乃賦離騷；左丘失明，厥有國語門小子臏腳，兵法修劉。寶劍鋒從磨礪出，梅花香自苦寒來，老子曰：「禍兮福所倚，福兮禍所伏。」此乃人才成長不二之規律也。
珍惜生活中的減法，以一個樂觀的心態去對其進行積極的運算。待到有朝一日天鵬展翅沖靈霄之時，回首俯視，曾經的自己，是多麼的堅強。

❹ 鼓吹過羅永浩、賈躍亭，給ofo站過台，羅振宇的演講真的有價值嗎

羅振宇的演講我覺得是有一定價值的，不過也根據每個人自身情況，畢竟每個人的價值觀不一樣，世間萬物的想法也不一樣，每個人的的活法也都不一樣。

羅振宇是我喜歡的偶像之一，現在這個社會雞湯滿天飛，每個人的理解能力不一樣，喜歡的東西不一樣，我們不能以自己的觀點肯定說羅振宇的演講好與不好，有沒有價值。他有那麼多粉絲就證明很多人和我一樣，支持這羅振宇，贊同他的價值觀，也覺得他的演講很有價值。

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書名：快樂演算法

作者：[埃及] 莫·喬達特

譯者：劉琨

豆瓣評分：7.6

出版社：中信出版集團

出版年份：2018-11

頁數：416

內容簡介：

人類始於快樂，但是人活一世，艱難困苦時而有之，概莫能外。這時，我們就需要重置和恢復自己天生的快樂模式。

莫·喬達特在書中對有關人類存在的一些基本問題提出了質疑，闡釋了痛苦的根本原因。他憑借自己超凡的邏輯思維能力和問題解決能力，設計了一套帶有詳細步驟的人生演算法，幫助人們實現終身快樂和知足常樂。

快樂就是不存在不快樂。

快樂是你的默認狀態。

成功不是快樂的必要條件。

當我們專注於過去或未來時，我們就是活在自己的想法中，而不是活在現實中。

最後一切都會變好。如果現在還不好，那麼就是還沒到最後。

無論面臨什麼樣的障礙、承受什麼樣的負擔、經歷什麼樣的考驗，我們都能夠以知足的心態看待現狀，並以樂觀的心態看待未來。

作者簡介：

莫·喬達特（Mo Gawdat）

現任Google X首席商務官，其領導的工程師精英團隊堪稱谷歌的「未來夢工廠」。在過去的十多年裡，他堅持以快樂為研究主題，不但深入了解相關文獻，還和100多個國家的近萬人就這一主題展開對話。

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