计算机思维学习笔记

        我一直在听吴军老师的谷歌方法论专栏，今天总结一下所学的专栏中的计算机思维。

        计算机思维：计算机思维本质上事翻译，也就是把人想要做的具体事情，翻译成计算机能够懂得程序语言。很多时候，张三年希望计算机做一件事情，李四需要计算机做一件事情，有些共性的地方，久而久之大家发现使用计算机工作的流程是相似的，于是科学家们再翻译现实时间的要求和计算机虚拟过程事，就提炼出了一些高效的、不断被验证过的标准流程，这些流程就是我们所说的计算机算法。

        计算机算法的衡量标准：1，在比较算法快慢的时候，需要考虑数据量特别特别的，大到近乎无穷大的情况。2，决定算法快慢因素虽然可能很多，但是所有的因素都可以被分为两类，第一类是不随数据量变化的因素，第二类是随着数据变化的。3，如果两种算法在量级上相当，在计算机科学里，就认为它们是一样好的。将世界理想化的目的在于，找到真正的主要矛盾过滤出那些相对次要的噪音，先把主要问题解决了再说。

        从计算机算法的衡量标准中看出，只有一个标准，就是快慢。其实就是效率，效率是最根本的标准，而后才是一些条件，怎么评判效率的高低。那么衡量一个业务系统的标准是什么？ 能够提高业务的效率，对业务带来效率提升的帮助。做事情之前，要搞清楚衡量的标准，连衡量标准都没搞清楚，那就没有了方向，没有了目的，这就如同科学里面讲究的要可测量可评判。做事情遇到瓶颈，不妨把事情抽象一下，不要陷入到具体的事情中，那样会没有头绪，不妨从具体的事情中抽离出来，看看主要的矛盾。

        效率的本质：效率=产出/所做的事情。 人的产出是有限的，一天也就24个小时，真正工作的有产出的也就2-3小时。少做事情不是为了不做事情，而是去除不必要的事情，就像排序算法中，去除不必要的对比计算。

        冒泡排序是：将一堆数字，互相比较，选出最大的那个，接着再比剩下的，N的平方的量级。插入排序，从一堆数字中，照出一个，放在旁边，让后再找出一个插入到合适的位置，也是N的平方量级。归并排序，相当于把一堆数字分成2个2个的一组，然后比较，形成一个小序列，再评估合并。快速排序，就是随机一个数字再分成两组，再随机选一个数字分成4组，一次比较。

        计算机科学与工程的区别：方向和道路的区别。一个好的工程师，最重要的能力就是了解最新科学进展，并且根据实际情况使用最新的技术解决实际问题。这一点对我也是很有启发的，了解行业内的先进解决方案，最新的科学进展，最新的技术，落地到实际问题上面，这个转化很有价值，也很有必要。计算机科学所关心的是问题是什么，是将注意力放在量级上，而不要太在意细小的成本。

        不同的目的，对边际成本的看法是不一样的，因此，在现实工作中，没有绝对的最好，只有在给定条件下相对比较好。科学中，在一个相对理想的状态下工作，这样可以将注意力集中在量级的改进上面。工程中，必须手续使用科学上最好的方法，然后再做细节的改进。  这也是很有启发，我们做事情先搞清楚给的的条件，也就是所谓衡量标准，再去做事情，不要被思维的定势所影响了决策，什么山头，唱什么歌曲。科学和工程的关系，有点像 战略和战术的关系，战略是更高层面的规划和方向，有了这个方向和边界，战术上面才去落地实施和优化。所以，做执行的人，一定要抬头想一想公司战略方向，再行动。