三堂极简人生算法课

算法其实一点都不高深。

怎么做菜就是一种算法,菜谱就是做菜算法合集。翻开菜谱,照着里面说的做,你就能炒出一盘盘黑暗料理。

算法是什么呢?就是一系列既定的步骤,第一步做什么,下一步再做什么。很多人以为算法只跟计算机有关,只有那些涉及高深数学的程序才叫算法。

其实世界上的算法不计其数,计算机的算法只是算法中的一小部分。算法之间是相通的,是可以互相借鉴的。今天推荐的这本书是《算法之美》,副标题是:指导生活与工作的算法。

探索与利用、时间调度算法和博弈论,这三种算法刚好跟我们前段日子介绍的几本书有关。

第一堂算法课是探索与利用。

午饭怎么解决是上班族的一个大问题。尝试一家新的餐馆,可能会让人失望,但是也可能会有意外的惊喜。这就是探索。继续吃常去的那家店,永远不会让我们失望,但是不会有更大的收益。这就是利用。到底是尝鲜还是照旧,是探索还是利用,往往会让我们举棋不定。

计算机科学家告诉我们:年轻的时候多探索,年纪大了稳定下来就多利用。

探索是需要成本的,是要冒风险的,但是有可能会带来巨大的收益,这个收益需要未来一段持续的时间才能收获回来。尝试了一家新餐馆,如果好吃的话,未来你还可以再来很多次。但是如果你明天就要离职,那么你最好还是选一家吃过的最喜欢的餐馆,因为这是最后一次了。年轻人未来有大把的时间,所以可以多尝试多探索,知道自己到底喜欢什么,擅长什么。年纪大了稳定下来就可以少探索,多把时间花在哪些自己认为最有意义的事情上。

我就是被这个算法说服的,所以去年就尝试了《深度工作》里说的“商务舱写作法”,周末坐高铁去武汉,在列车上经历了一段极端专注的时间。再后来,我还去了长沙,还有上海,以后还会去更多的地方。

第二堂算法课是时间调度算法。

时间调度,就是我们常说的时间管理。怎样管理时间才是最科学,最合理的呢?计算机科学家告诉我们两个要点。

第一个要点是不能太过碎片化。我们从做一件事切换到另一件事的中间,要有一小段适应时间,这是会白白浪费掉的。就像晚上我们突然把灯打开,要过几秒钟才能看清周围一样。如果我们频繁切换,看几分钟书就刷一下手机,就像在房间里不断开灯关灯一样,什么都看不清,什么都看不进去。

所以我们必须把时间拼成一整块,例如一个番茄时间。在一个番茄时间里面尽量只做一件事。在一个阅读番茄时间里面,我只阅读。在一个工作番茄时间里面,我只写代码。

第二个要点是中断合并。我们在看书或工作时,还是会有人有事找我们,我们必须暂时从专注的连续时间里面暂时抽离出来。这就是中断。中断合并的意思就是,尽可能把这些打扰、打断放在一起。这就像是房东跟我们收电费,他不是每个小时跟我们收一次电费的,也不是每天,而是每个月或更长的周期。毕竟,他跟我们每联系一次,每查看一次电表,都是要花时间的。那到底要怎么做呢?

我在看完《番茄工作法图解》之后,就在工作时使用番茄时间。在30分钟里面,我会关掉微信和企业微信,这就没有人可以打断这么一段连续专注工作的时间了。等30分钟结束,我再打开微信,看有没有需要处理的消息。

第三堂算法课是博弈论。

博弈其实也是一点不高深,我们平时就经常在博弈。买东西砍价,这是在博弈。聚餐是否迟到,迟到多少,这也是在博弈。女朋友让你在纪念日发朋友圈秀恩爱,这还是在博弈。

博弈,用通俗的话来说就是,根据别人可能的想法和做法来选择自己的行为策略以实现利益最大化。

《博弈与社会》的作者张维迎告诉我们,人的行为有外部性。由于外部性会积累,量变导致质变,可能会导致囚徒困境和公地悲剧。要想避免,就必须改变博弈的机制。

要想让合作发生,就必须设计一个机制让所有人的压倒性策略都是合作。跟好友圈子聚会,我一定会提前到,然后到了时间就在群里发微信,说还有几个人没有到,每隔五分钟就发一遍。在这个机制里面,如果还想在圈子里待得下去,就必须准时和有交代。

计算机科学家告诉我们,寻找那些诚实占优的游戏。然后,就是做你自己。

关于算法,我有以下四点思考:

第一,年轻的时候要多探索。原来,我是一个极其宅的人。因为被“探索与利用”这个理论说服,不仅更愿意尝试新鲜事物,还开始喜欢到其他城市看看,甚至希望出国走走。探索也是需要付出代价的,例如可能会失望和精力消耗。如果累了倦了,我就会选择躲回到书房里看书。

第二,不要太过碎片化。智能手机带来了许多便利,但让我们的时间变得更加碎片化。这大大影响了学习和工作效率,也降低了人际交往的质量。尝试在一整块的时间只做一件事。在30分钟里,我们只阅读。在30分钟里,我们只工作。在30分钟里,我们只聊天。

第三,一起打造一个诚实的环境。我们要找一群三观正的人做朋友,那么在这个圈子里面,诚实才是最好的选择。如果不守时就会有压力,说谎就会被鄙夷,那么就没有人敢损人利己。如果你发现身处一个大染缸,无力改变这个环境,那么最好的选择是离开。

第四,人生复杂,算法不是万能。我们的生活环境远远要比计算机科学研究的问题要复杂得多,所以除了借鉴这些算法结论,我们还应该保持善意去对待别人,对自己宽容一些。