人生路漫漫，算法常相伴——《算法之美》读后感

算法这个词，是最近这几年越来越热的一个词，尤其是大数据、人工智能这些概念背后，都离不开一个算法。受小学教育的影响，那个时候的数学课又被成为“算数课”，所以我最初看到算法这个词，眼前浮现的就是一堆数学公式，再加上天书一般的计算机代码，感觉很复杂。但是随着在各种场合下学习到这个概念，尤其是在读了《算法之美》这本书之后，我发现，真正好的算法，都是简单而又明了的，正所谓“大道至简”。算法，也不仅仅是计算机领域的专有名词，在我们的生活中，处处都有算法在指导着我们的行为。 算法一：最优停止理论——37%

我记得有一个很流行的故事，说的是某个大哲学家让他的两个弟子去一片玉米地里，分别找一个最好的玉米带回来，条件是只能往前走，不能回头，而且一旦选好就不能再选了。于是有一个弟子很快的选了一个，但是发现其实还有很多更好的玉米；而另外一个弟子因为怕选错，一路纠结，最后走完整个玉米地却空手而回。这个故事反映的问题，在生活中经常会遇到。在做某些选择的时候，你不可能把所有的选项全部考察一遍再做决定。那么，究竟应该在什么时候停止对候选项的考察，而做出选择呢？现在科学家给出了一个准确的答案，那就是37%。这个就是最优停止理论。

比如你准备租一套房子，准备考察最多100套房子。那么最佳的行动方案就是在前37套的时候，只看不租，记下这37套房子中的最优选择。然后从第38套开始，只要看到比前边37套都要好的房子，就立刻下手。同样的方法，也可以用在招聘、停车等生活场景中，甚至是选择终身伴侣。

当然，事情并非这么简单，关于这个最优停止理论，其实还有很多因素会影响37%这个数字。比如37%的前提是你在做出选择的时候，不会被拒绝，但是如果又被拒绝的可能，怎么办？37%还有一个前提是你不能回头选择已经考察并淘汰了的选项，但是如果你可以回头选择之前考察过的选项，那又该怎么办？还有一个最关键的难点在于，

你打算考虑最多多少种可选方案，这个数字将决定37%这个节点的位置。比如在租房案例中，你首先要确定自己最多打算看50套还是100套房；在招聘的案例中，你打算最多考察多少个候选人；如果用在选择终身伴侣的时候，你要确定自己打算最晚什么年龄一定要结婚。这些变化相应采取的策略都有不同，在《算法之美》这本书里都有详细的论述。

需要明白的是，我们不能指望有了这个37%，我们今后再面临类似问题的时候，就一定能得到最优解，因为这里面还是有个概率的问题。算法并不保证你一定能得到最佳结果，它只是告诉你得到最佳结果的最大概率应该怎么做。它的作用是，下次你被人牵到一片玉米地前的时候，不至于茫然无措。 算法二：最好与最新之间，怎么选？

当你饥肠辘辘的时候，你会去熟悉的那家西北菜馆，还是附件新开张的湖南菜？当你闲来无事的时候，你会找几个亲密朋友喝咖啡，还是去参加读书会认识新朋友？每天，我们都要做出各种各样的决定，都要在某个非常具体的方面做出选择：是进行新的尝试，还是继续选择我们喜欢的那个？直觉告诉我们，生活就是在新鲜事物和传统事物之间、在最新的和最棒的之间、在勇于冒险和安于现状之间取得平衡。多年来，计算机科学家一直在寻找这个平衡点，他们还把这个问题专门取了个名字，叫做：探索和利用的取舍。

所谓探索，就是一个收集信息的过程；而利用，则是指利用所拥有的信息，以产生一个好的结果。在所有影响这个问题的因素中，最重要的一个因素就是你剩余的时间。

当我们刚刚来到一个城市定居，我们一定喜欢尝试各个没去过的餐馆，探索没去过的街道。但是假如我们明天就要离开这个城市去另外一个地方生活，理智的选择一定是去自己最喜欢的餐厅享受在这里的最后一顿晚餐。我们通常都知道，年轻人喜欢探索和冒险，而老年人的做事方式往往一成不变。事实上，这两种行为方式都与其各自剩余的时间高度一致。

理解了剩余时间在探索和利用问题上的作用，我们还可以理解很

多有趣的现象。比如在电影业，1981年的时候，好莱坞票房排名前10的电影中，只有2部是续集，到了2011年，这个数字上升为8部。我们看到《速激8》、《复联3》、《钢铁侠3》、《蚁人2》等等等等，这说明电影业已经像一个老年人一样，开始安于现状，享受前期探索带来的成果。这是否是电影业已经日薄西山的一个间接反映呢？再比如现在很多互联网公司都喜欢搞的A/B测试，也就是在其网站或者APP上针对同一种功能呈现几种不同的界面，分别推送给随机分配的用户人群，通过用户对不同界面的反应来确定哪一种界面效果最好。这实际上就是一直探索和利用。在这里，你不再是那个探索的发起者，而是一个被探索的对象。而且，这种探索不会停止，你每一次打开网页或者APP，你眼前的色彩、图片、文本甚至定价，肯定都是探索和利用算法根据你的每一次点击为你量身定制的。 算法三：缓存是个什么东西？

生活中的你每隔一段时间大概都会碰到这样一个问题：衣柜里的衣服又塞满了。你会想：“该整理一下了。”这时，你就会面临两个问题：哪些衣服需要保留，以及如何摆放？其实，类似的问题在计算机领域是一个非常重要的课题。衣柜整理和计算机存储器管理所面临的问题非常相似：空间有限，而目标是节省金钱和时间。那么，计算机科学家们是怎么来解决这个问题的呢？他们利用缓存。

我们知道计算机硬件中，各类存储器的性能各有不同，有的空间大但是速度慢，有的空间小但是速度快。于是科学家们建立了“分级存储体系”来实现在速度和存储空间之间的动态平衡，也就是最接近使用端的存储是速度最快容量小的，然后越往上存储容量越大，但是读取速度也会越慢。实际上在生活中，我们经常在利用这个”分级存储体系“所建立的”缓存“来做事。比如有些人喜欢到图书馆搜集资料，并把其中有用的资料借回家，以便随时查阅。这时，家就成了图书馆的”缓存“。图书馆虽然藏书量大，但是去一趟耗时费力。选择其中一部分书籍放到家里，取阅方便，但是在看完之后，或者在需要新的资料的时候，你需要换一批书来借阅。因此，针对缓存，最重要的问题就是如何对它进行清理或替换。

在计算机领域通常有三种方法：1.随机清理原则，这当然是一种最直接的方法。2.先进先出原则，也就是我们在整理衣柜的时候经常会问的一个问题：“这衣服我已经买了多久了？”3.最近最少使用原则，就是我们问的另外一个问题：“我有多长时间没穿这件衣服了？”大多数人一定猜到了，第三种方法相比之下是最有效的一种方式，这缘于计算机科学家们所谓的“时间局部性”：即如果一个信息最近被调用，那么它很有可能在不久的将来被再次调用。科学家从这个原则基础上，得出了对于文件归档的最佳处理办法，那就是——不必刻意整理。也就是说，你每次用完一个文件，把它随意的放到文件堆的最顶端，这种看似杂论无章的摆放，却是一种最优策略，是你在无法预测未来时可以采取的最有效的做法。我们终于为自己不整理办公桌找到了理论依据。

总结：为什么我们需要“算法”？

在《算法之美》这本书里，还有很多“神奇的”算法，比如说关于排序，关于时间管理，关于网络联系，关于博弈论，等等，都与我们的生活密切相关。通读这本书之后，我对算法的含义有了更深的理解。我觉得所谓“算法”，其实就是一些指导性的原则，但是这些原则不是那些比较宏观的大道理，而是一些具体的，具备可执行性的原则。有些算法，本身就是一个具体的流程，按照这个流程来执行，你就会得到相应的结果。

为什么我们需要算法呢？我觉得算法就像我们学的数学公式一样，把复杂的问题简明化，也相当于建立了一种快捷方式。好的算法，会帮助我们在面对复杂问题的时候，快速形成思路，做出决策，而不再是凭感觉，碰运气。

当然，凡是提炼，必有缺损。算法在提炼解决问题的核心思路的时候，必然会删除掉一些不太重要的因素，但是这些因素在某些情况下或许会转变成重要的因素。因此，当我们在认知中建立算法的同时，还要时刻留意这些快捷方式有可能带给我们的认知偏误或者残化。正

所谓：“算法虽好，亦不可贪杯啊”。

愿你在把强大的算法装进脑子里的同时，也可以不受算法的约束，并始终保持与算法一起迭代的能力。这样你便可以与算法共舞的同时，也可欣赏算法之美。