（說明：這是原來發表在科學部落格上的博文，不知道能否適應這裡的環境。問過了編輯，博文是個人日誌，在乙個地方發了，換乙個地方還可以再發,不存在一高兩投的問題）
讀了今天發表的遲菲博文
人生如棋
和馬臻博文
也說人生如棋
，為兩篇好文喝彩。筆者曾在自然計算講座ppt中，用這些生活現象解釋那裡的貪心演算法和模擬退火演算法；現在反過來，花幾十分鐘，把ppt中一些材料搬過來，為兩位老師的論點補充彈藥，活躍討論氣氛。
貪心使目光短淺。
四維時空中的人是多元化的，平常不貪心的人，在部分場合部分時間也可能有貪心的心理或行為。當貪心得以表現時，只顧眼前最大利益。電腦科學中的貪心演算法（greedy algorithm ）模擬了這一基本思想，即每一步都追求評價函式最高值。
貪心演算法容易實現
。人貪心固然不好， 但電腦科學中貪心演算法是好用的,開發起來比較簡易，例如，常用於快速開發簡單優化程式的或遊戲程式。
不貪心的人， 在生活中用會貪心演算法嗎？
會的，且看下面的兩個例子。
例1過公路十字路口 ，擬從a到c，在圖1的 條件下，70%的人會用貪心演算法，選走a-->b-->c的路線。通常，哪一條路徑代價低（時間及其他資源），則先過該方向，先把看得見的實際利益（這裡是時間）搶到手，這也是一條啟發性知識。
圖1過馬路十字路口 ，擬從a到c
但是，貪心演算法不總是快，如馬臻博文所說，人算不如天算，設若剛剛走到b, 大量救火車南北方向通行，且持續10分鐘，欲速不達，後悔者會說，早知如此，何不當初選擇路徑a-->d-->c？ 在晉公升中級職稱時，有人在選擇走「教學系列」，還是「研究系列」方面躊躇徘徊，與此例相近。
例2 求職，找工資高的單位。
圖2 求職，找工資高的單位
當事人做了乙個（目光較短的）探測，發現工資西高東低，決定往西走，找乙個極大值點。事實上，如果目光遠一些，往東走，容忍一時的下降，兩落兩起後，可達到全區域性的最優。此例有時候也稱為為盲人爬山，手裡面有乙個一公尺多的手杖，探測梯度，往梯度大的方向走，因為探測棒太短，所以沒有遠見。
模擬退火演算法是對貪心演算法的批判
圖2表明，如能堅持對東方的信念，允許偶爾（按一定概率）的失敗，往東穿過低谷，達到乙個更高山峰的腳下，最後登上全域性優化點，這就是模擬退火演算法的思想。在常出現區域性收斂（或早熟）的應用場合，程式設計師會捨「貪心」而取「退火」。現實生活中，許多偉人堅持信念，幾起幾落，最後終於登上頂峰。
小姐與丫環
。戲曲中，穆桂英出場之前，先有一位武藝超群，容貌漂亮的丫環亮相，給劇中的楊宗保和劇外的觀眾乙個懸念：丫環竟如此，小姐當如仙。這種用丫環襯托小姐的方法，也用在了電腦科學的**中，設計了乙個好的演算法，常常用傳統的演算法作丫環來比較襯托；沒有丫環，也要造乙個，貪心演算法最好造，常常扮演丫環角色；電器製造和銷售中，也用丫環機型，根本沒打算賣多少，讓使用者有個比較，襯托廠家利潤大的「小姐機型」。
堅持信念，也是演算法
。人生中，有時候受條件限制，無法預見長遠，有時受環境所迫，沒有多少可選擇機會。此時，堅持信念，盡可能做好能作的每一步，就是勝利。嚴格地說起來，「盡可能做好能作的每一步」，用的就是貪心演算法；這是 無貪婪之心，用貪心之法；雖然慢一點，但不乏成功者；在茫茫人海中，登上乙個區域性優化的山峰，也是成功。。
有人說，40歲以前可跳幾次槽，40歲以後不再跳槽，這就是工程上常用的兩階段爬山法，40歲以前模擬退火演算法，旨在跳出區域性優化點，尋找較高山峰下的坡面，40歲以後用貪心演算法，「盡可能做好能作的每一步」，腳踏實地登山，不失為乙個可參考的啟發性知識。
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