演算法時刻陪伴在程式設計師身邊，無論是專業的演算法工程師，還是公司基礎的業務人員，在工作中都會或多或少接觸演算法思維，並用改進的演算法優化系統，而演算法同樣可以用來指導我們的實際生活。近期閱讀了《指導生活的演算法：人類決策中的電腦科學》，全名《algorithms to live by: the computer science of human decisions》，作者是brian christian & tom griffiths。這本書帶來了乙個全新的認知：演算法不止能在工作中幫助我們，在生活中同樣具有指導作用，下面通過分享文中幾個例子，起到拋磚引玉的作用。
想象要購買一棟房子時，如何做出較優的選擇？是詢問親友，還是根據中介的介紹馬上做決定呢？無論是哪種選擇方式，我們都會感覺心裡有點不踏實，這是因為我們在選擇時缺乏有效的科學方案進行指導。而買房子類似於乙個隨機選擇優化的問題，直到2023年才被解決，為了便於理解，也被稱作「37%」規則。讓我們把買房子的問題闡述地具體一些，構建出如下的實際環境：
在將問題抽象出來之後，我們用演算法進行分析。數學家在買房問題上應用37%原則的方案是把買房分成如下兩個階段：
第一階段：前37%的時間用來看房，即12天。（乙個月30天*37%=11.1）
第二階段：後18天進行決策，如果認為看到的房子比第一階段所看到的都要好，就買下來。
這個決策可能不能保證你買到最好的房子。但它能讓你買到足夠好的房子。而且這種決策是在理性情況下做出的，沒有太多的後悔、糾結與痛苦。
37%原則闡述了乙個原則：利用三分之一的時間進行思考和準備，用剩下的時間做出決定。這可能不是每個問題的最優項選擇，但它在很大程度上解決了「糾結」的病症，在長期看來是帶來最大效益的解決方案。讓我們在選擇的時候更有理性，心態更加平和。
工作中常常碰到許多的事需要解決，我們根據難易、耗時對事物的優先順序進行排序，那麼數學上有沒有某個公式進行事務安排的指導呢？答案是有的。
數學家認為一件事的密度公式如下
密度=重要程度/完成所需時間
例如上頭給了兩個績效單子，分別為20分和30分，而評估後發現前者需要花費5小時，後者需要花費6小時。在優先順序差不多的情況下。前乙個任務的密度為20/5=4，後者的密度為30/6=5.那麼首先要做的是後者。按照任務密度從大往小的順序開始工作，在很大程度上能減小心理壓力。
在具體應用中，「重要程度」這一指標往往無法準確度量，在此情況下，上述的績效分就是衡量重要程度的方法之一，這種方式相當符合我們的直覺，即工作要首先考慮單位時間內收入最高的工作。
讓我們再把問題更進一步，假設乙個任務不僅有輕重緩急，還有不同截至時間的要求，是否有乙個通用演算法能綜合所有指標進行任務安排呢？不幸的是，答案是「沒有」。時間管理只能實現大致的情況管理，如果某乙個任務需要基於同事的進度進行開發，或者任務之間存在彼此的關聯性，都是數學家暫時解決不了的難點，需要在實際中進行具體安排。
在統計學中，有乙個方法叫做「擬合」，就是用有限點來估計得到乙個曲線的過程。
在實際工作中，如果過於重視某些指標，糾結於各種細節或是kpi之中，就很有可能忽略真正重要的事物。大資料與人工智慧領域中的資料分析如果能精準反應已有的資料，那麼這個模型往往是脆弱的，並且對新資料的**誤差會變大，對「**未來」的結果也會造成較大影響。
事無鉅細在當今的工作中是會帶來負面影響的，強求自己做好萬全準備，考慮各種各樣的後果，往往會深陷細節中，拖累整體的行動進度，而細節應當在行動中慢慢進行修復與校正，近期兼職給部分大專一年級學生講授專業技能課的時候，在備課時會考慮各種細節問題，導致備課進度緩慢，而實際上，擁有簡潔的重點，清晰的結構足矣。與水至清則無魚類似，人至察則無徒！如果這篇的內容只能讓你理解百分之90的內容，那就足夠了，切勿「過度擬合」。
《指導生活的演算法》反映了科學家們的演算法在生活中進行演算法應用的研究成果，數學模型可以指導一部分的生活難題，而不是所有。在演算法可以應用的領域，採用數學家的演算法能減少大腦在決策上的不必要開銷，使我們可以更專一地分析那些數學家無法提供準確演算法的事務決策上。
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