如何像算法工程師一樣，看待這個(gè)世界？

大數據文摘作品

作者：諸葛越

來(lái)源：《未來(lái)算法》

盛夏來(lái)臨，又到了畢業(yè)季。每年的秋招，互聯(lián)網(wǎng)和科技大廠(chǎng)的應屆生薪資基本都是應屆生們最關(guān)心的問(wèn)題。良禽擇木而棲，應屆生在選擇第一份工作的時(shí)候，除了平臺自身水平與職業(yè)發(fā)展前景之外，薪酬也是非常重要的參考因素。

CSDN論壇里，一篇2021屆互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)薪資對比帖顯示，算法工程師一職當屬最炙手可熱的崗位。其中，一些拿到special offer的算法應屆畢業(yè)生居然可以拿到高達60萬(wàn)的年薪！

互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)新入職員工各職級薪資對應表（技術(shù)線(xiàn)） 圖片數據來(lái)源：知乎

算法，這個(gè)聽(tīng)起來(lái)高深又晦澀的概念，仿佛逐漸支配了我們日常生活的方方面面，依托這個(gè)概念而衍生出的工作行業(yè)，也逐漸成為兼具“前途”與“錢(qián)途”的香餑餑。

其實(shí)要搞清楚“算法”為什么值錢(qián)，看看我們的日常生活就知道。從早上出門(mén)打車(chē)用的打車(chē)軟件、導航軟件，上班用的電腦、文件和在線(xiàn)工具，點(diǎn)外賣(mài)咖啡的App（應用程序）和快遞調度，到手機支付，孩子上的網(wǎng)課，在淘寶、京東購物，看微信，刷抖音，用語(yǔ)音助手，和機器人聊天，這些行為背后全是強大的算法在操縱。

未來(lái)是人和機器一起仰望星空的時(shí)代，而算法是打開(kāi)未來(lái)世界的鑰匙。普通人需要深度了解算法嗎？答案當然是肯定的?；蛟S你已經(jīng)聽(tīng)倦了“我們生活在算法操控的時(shí)代”這樣一種說(shuō)辭，那以下的幾個(gè)生活場(chǎng)景，會(huì )讓你意識到將算法思維為我所用是多么重要。

可以被算法優(yōu)化的生活場(chǎng)景

時(shí)間管理大師

最近幾年，“時(shí)間管理大師”一詞逐漸走入大家的視野中，一開(kāi)始只是用作調侃，但放在認真生活的語(yǔ)境之下，提升時(shí)間管理效率其實(shí)是許多職場(chǎng)人的必修課。世界著(zhù)名的“艾維·利時(shí)間管理法”教會(huì )上百萬(wàn)人如何利用“優(yōu)先級”管理自己的時(shí)間：

（1）寫(xiě)下你明天要做的6 件最重要的事。

（2）用數字標明每件事的重要性次序。

（3） 明天早上第一件事是做第一項，直至完成或達到要求。

（4）然后再開(kāi)始完成第二項、第三項……

（5）每天都要這樣做，養成習慣。

這其中，第二步，也就是排序，是最重要的，它幫助人們遵從兩個(gè)重要原則：（1）先解決最重要的問(wèn)題，（2）每次只解決一個(gè)問(wèn)題。

我們在生活中常?？床磺宄膬?yōu)先級問(wèn)題，比如工作和生活的平衡，該去同學(xué)聚會(huì )還是在家里看書(shū)，都是沒(méi)有想清楚要按什么來(lái)排，什么對你最重要。每天的時(shí)間對于每個(gè)人都一樣多，用排序思維來(lái)管理時(shí)間可以讓你的每一天更高效。

解除焦慮，安心躺平

哪怕現在眾多人呼吁“躺平”，不得不承認的是，焦慮感依然充斥在每個(gè)人的生活當中。在斯蒂芬·柯維（Stephen Covey）的《高效能人士的七個(gè)習慣》中，他寫(xiě)了兩個(gè)我們思考的圈子：關(guān)注圈子和影響圈子。

我們可以關(guān)注自己的健康、職業(yè)、人際關(guān)系，我們關(guān)心環(huán)境保護，關(guān)心孩子的教育，我們也可以影響這些事，這些都屬于我們的關(guān)注圈子和影響圈子。但如果我們關(guān)注別人的成功，隔壁家孩子的考分，經(jīng)濟是否下滑，這些事情我們基本上影響不了，它們屬于關(guān)注圈子，但不屬于影響圈子，而它們是造成人們焦慮的主要原因。

你如果感到焦慮，可以試試下面的三步法。第一步，坐下來(lái)把你想到的所有的事情寫(xiě)下來(lái)，然后分類(lèi)成“我能影響”和“我不能影響”的兩類(lèi)。僅僅這樣的分類(lèi)，就能讓你看清楚自己是否花了太多的時(shí)間在擔心不能影響的事。第二步，對“我能影響”的那些事，你可以積極主動(dòng)地去改變，比如改變自己對他人的態(tài)度。第三步，對“我不能影響”的那些事，你可以問(wèn)自己：“我自己能做些什么？”比如你擔心經(jīng)濟下滑，你是否可以?xún)π罡?？把自己擔心卻不能影響的事，變成自己可以執行的行動(dòng)，可以減少沒(méi)有意義的焦慮。

是做海王，還是從一而終？

談戀愛(ài)應該多談幾個(gè)，還是從一開(kāi)始就選定對象，從一而終？多談幾個(gè)是否有成為“海王”的風(fēng)險，從一而終給是否會(huì )錯失更佳的伴侶？

找伴侶，在計算機領(lǐng)域是一個(gè)典型的優(yōu)化問(wèn)題。這個(gè)優(yōu)化問(wèn)題叫作最佳停止問(wèn)題（optimal stopping）。最佳停止問(wèn)題的場(chǎng)景是你有一系列的可能選擇的目標，你可以一個(gè)一個(gè)地檢驗，記住它們的特點(diǎn)和優(yōu)劣，給它們打分。但是你看過(guò)了就不能回頭了。問(wèn)題是：你在什么時(shí)候做決定，是最佳的選擇呢？

這個(gè)最佳選擇有一個(gè)答案：37%。也就是說(shuō)，在你所有的可能的選擇中，前面37%不要選，用來(lái)積累數據，建立你對選擇對象質(zhì)量的評估標準，讓你知道什么是好的，什么是不好的。從第38%位對象開(kāi)始，你轉變成開(kāi)放的可以做決定的狀態(tài)。這時(shí)候，你如果遇到比前面看到的都更好的選項，你就可以做出選擇。

找餐廳可以做類(lèi)比，如果798園區有10家餐吧，那么前面4 家（接近37%），你可以看看而不要進(jìn)去。從第5家開(kāi)始，只要看著(zhù)比前面的都好，你就進(jìn)去吃午飯吧，這可能就是你的最優(yōu)選擇。

找伴侶的例子也一樣。假設你在18歲到36歲之間，每年可以交一個(gè)異性朋友，那么你可能一共就有18個(gè)人可以交往。在這種情況下，對前面7個(gè)人（接近37%），你只需要交往一下，了解一下異性，看看交朋友是怎么回事。在第7個(gè)人之后，也就是在你25歲的時(shí)候，你要轉變策略，再碰到一個(gè)合適的就要抓住時(shí)機定終身，進(jìn)入人生下一個(gè)階段。

這個(gè)最佳停止的問(wèn)題和答案，被譽(yù)為優(yōu)化算法里最完美的算法之一。它的問(wèn)題簡(jiǎn)單易懂，使用場(chǎng)景很多，答案也很清晰。最佳停止問(wèn)題和答案在20世紀60年代被提出來(lái)后，廣泛應用于統計學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、計算機科學(xué)、金融學(xué)等領(lǐng)域。

如果你仔細思考，它可以對我們人生中做的決定產(chǎn)生深遠的影響，因為在我們的生活當中有特別多的問(wèn)題是“你什么時(shí)候停止觀(guān)望，做出選擇”。

像算法工程師一樣思考

以上的生活場(chǎng)景，是否讓你意識到“計算思維”的重要性？現在你大概知道了，為什么“算法工程師”們的思維模式有價(jià)值，值得每個(gè)普通人去學(xué)習。女性計算機科學(xué)家諸葛越博士在她的新書(shū)《未來(lái)算法》中，詳細解釋了普通人為什么要訓練計算思維，以及如何訓練計算思維的辦法。

首先，計算思維會(huì )對你的每日生活和工作有幫助。了解了算法思維后，你會(huì )發(fā)現生活中處處是算法，會(huì )從一個(gè)全新的角度看待日常的問(wèn)題。除了管理時(shí)間，接觸焦慮，尋找伴侶之外，生活中的千萬(wàn)個(gè)問(wèn)題都可以用算法思維給出答案。比如如何找到去公司的最短路徑，如何管理時(shí)間，如何加密你的信息，機場(chǎng)人流是怎么回事，騙子是怎么利用簡(jiǎn)單算法讓很多人上當的。

其次，計算思維也能幫你了解日常應用是怎么工作的。比如為什么滴滴知道你要去哪里，朋友圈為什么可以一直刷，淘寶為什么隨時(shí)隨地都能向你推送你想要的東西。

還有，計算思維還會(huì )幫你做事，幫你更有效地利用這些強大的計算機應用。比如了解搜索引擎的原理后，當你要找一份工作，你就知道如何縮小范圍去找到合適的結果。再比如你想提高自己淘寶店商品的排名，你如果了解其分類(lèi)和排序的規則，你的商品就有可能排到前面。

最后，計算思維也可以幫助你解決人生的復雜問(wèn)題。計算思維是一套方法論，一套解決復雜問(wèn)題的方法論，這套方法論可以遷移到生活當中，給你指導：如何做好一名CEO（首席執行官）？如何讓孩子上好大學(xué)？如何在享受現在的生活和探索新的機會(huì )之間找到平衡？這些問(wèn)題的本質(zhì)是如何優(yōu)化，如何做選擇，如何做成一件大事。

我們都知道人生的難題不能用一個(gè)算法來(lái)解。計算思維會(huì )教你分解問(wèn)題，找出規律，教給你直覺(jué)和框架。這對我們了解復雜的世界，做正確的人生決策有很大的幫助。

那么如果把計算思維拆解開(kāi)來(lái)，它，到底是什么？它的底層邏輯有哪些？

計算思維的4個(gè)方向

目前業(yè)界公認，計算思維包含4個(gè)方面：分解問(wèn)題、抽象、算法、模式識別。其中，算法是直接用來(lái)解決問(wèn)題的方法，而其他幾個(gè)概念能幫助人們用算法來(lái)表示生活中的問(wèn)題，從而讓計算機來(lái)解決這些問(wèn)題。

第一，拆解復雜問(wèn)題，直到復雜問(wèn)題成為可重復的簡(jiǎn)單問(wèn)題（分解問(wèn)題）。

用計算思維解決問(wèn)題，首先就要拆解。分解問(wèn)題是把原問(wèn)題分解成子問(wèn)題，解子問(wèn)題，再把子問(wèn)題的解合成原問(wèn)題的解。無(wú)論多么強大的計算機應用，背后都是把原問(wèn)題分解成可以解的子問(wèn)題，只是規模不同。

以抖音為例，抖音的成功依賴(lài)于它強大的個(gè)性化推薦算法。在計算機看來(lái)，“探究用戶(hù)喜歡哪種視頻”可以拆解成：（1）把所有的視頻按內容分類(lèi)和排序；（2）根據所有用戶(hù)（包括你）以前各自的觀(guān)看習慣，推導出喜好；（3）把視頻內容和用戶(hù)喜好進(jìn)行匹配，按匹配程度排序。也就是說(shuō)，你用抖音刷視頻對計算機來(lái)說(shuō)分三大步，每一步都可以繼續拆解，直到每一步都可以用算法來(lái)完成。

第二，把生活中的問(wèn)題抽象化，用約定俗成的算法來(lái)解（抽象）。

我們生活在一個(gè)物理世界里，計算機生活在一個(gè)數字世界里。計算機并不像人一樣理解真實(shí)的事物，我們需要把真實(shí)的世界表達成它能理解的語(yǔ)言。然后在計算或操作后，它才能在真實(shí)世界中把結果展示出來(lái)。

比如，抖音需要用ID（身份標識號）或者名字把視頻表示成計算機可以理解的形式，也要把視頻內容表示成計算機可以理解的形式。同樣，淘寶需要把商品的名字、內容、價(jià)格等表示成計算機可以理解的形式。被計算機排序后，這些物品需要轉換回人能夠看見(jiàn)的視頻或者商品。這個(gè)把真實(shí)物理世界和計算機數字世界對應的過(guò)程就是抽象。

一旦問(wèn)題被抽象成計算機可以理解的形式，比如轉化為上面提到的排序問(wèn)題，那么，這個(gè)問(wèn)題就有約定俗成的解法了。而一些常用的排序算法，比如冒泡排序、插入排序等，都可以幫助我們提升解決問(wèn)題的效率（這些算法在《未來(lái)算法》中都有介紹）。這些算法是計算機科學(xué)家研究出來(lái)的正確而高效的算法，是放之四海而皆準的算法。我們不需要重新去發(fā)明它們，就好比造房子的時(shí)候有其他公司已經(jīng)能做出世界一流的窗戶(hù)，那我們只需要知道是哪家公司有這個(gè)能力，把尺寸要求給它，讓它造窗戶(hù)就行了。

第三，算法是流程化的、可調用的、邏輯清晰的（算法）。

計算機的算法就是一系列的指令，而指令是計算機能理解的語(yǔ)言。

人類(lèi)的語(yǔ)言本身是復雜的、模糊的、會(huì )意的，比如“空山鳥(niǎo)飛絕”這句詩(shī)，看到的人會(huì )“腦補”這個(gè)畫(huà)面。而計算機語(yǔ)言像小孩的語(yǔ)言，你必須給它所有精確的信息，它才能懂。計算機需要數過(guò)每一棵樹(shù)，不多也不少，才知道這是一片有幾棵樹(shù)的森林。計算機的指令需要清晰、流程化，就像做一杯咖啡的指令，不管誰(shuí)拿到這個(gè)指令，都可以做出同樣的咖啡。

清晰的語(yǔ)言表達是計算思維的要點(diǎn)。拆解使語(yǔ)言變得清晰。比如，計算機把物體從小到大做一個(gè)排序隊列，它的辦法是：（1）拿一個(gè)新的物體；（2）從隊列第一個(gè)開(kāi)始比較，直到找到這個(gè)物體合適的位置；（3）把這個(gè)物體插入這個(gè)位置。這3個(gè)步驟非常清晰，沒(méi)有歧義，對任何數目的物體都會(huì )奏效。

這個(gè)算法叫插入排序算法。抖音排視頻可以用這個(gè)算法，淘寶排商品也可以用這個(gè)算法。無(wú)論是抖音需要每天推薦1億個(gè)短視頻，還是淘寶同時(shí)服務(wù)1000萬(wàn)名用戶(hù)，當它們做到最后一步，需要向用戶(hù)展示一個(gè)排好序的清單的時(shí)候，它們用的都是排序算法。

可以說(shuō)，現代和未來(lái)的數字世界就搭建在這些算法之上。算法是約定俗成的好方法，一個(gè)算法可以解不同的問(wèn)題，一個(gè)問(wèn)題可以由不同的算法來(lái)解。我們需要知道各種算法的存在，懂得它們的原理，學(xué)會(huì )調用它們，讓算法為我們服務(wù)。

第四，可重復性帶來(lái)規模效應（模式識別）。

計算機的算法不是用來(lái)解一個(gè)問(wèn)題的，而是用來(lái)解一類(lèi)問(wèn)題的。這個(gè)解是可以重復的。比如，抖音不是給一個(gè)人推薦視頻，它的算法可以給一億人推薦視頻，每個(gè)人看到的內容是不一樣的，形式和方法卻是一樣的。再比如，一個(gè)人臉識別算法不是只能識別某個(gè)人，而是可以把每個(gè)人的身份證照片和實(shí)際的影像進(jìn)行匹配。

可重復性帶來(lái)規模效應，這是計算機強大的根本原因。所謂模式識別，就是識別出哪些問(wèn)題有共性，可以用同一個(gè)方法（比如排序）來(lái)解，這樣我們就可以把這些問(wèn)題交給計算機算法，讓它重復做，做成千上萬(wàn)遍。

計算世界是精美和巧妙的?，F在入行做程序員或許已經(jīng)來(lái)不及了，但我們依然可以訓練“算法工程師”們看世界的方法，學(xué)習如何用非常優(yōu)美的、極其聰明的、超常簡(jiǎn)潔的辦法去解決復雜的難題。希望在計算思維之下，我們都能擁有一個(gè)不同的看世界的視角。

本文綜編自《未來(lái)算法》，諸葛越著(zhù)，中信出版集團2021年6月出版。