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随时随地学习
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算法定义：解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。
算法特性：简单粗暴，底层中立，六亲不认，不以人的意志而转移。
算法分类：计算类，判断类。
判断类算法：典型代表进化论，就适者生存这一个判断原则。就像上学考试，考线升学，不过线靠边。
计算类算法：典型代表加工工艺，必须有先后有方法。学校每天排课，晚自习，按部就班的学习。
认知精进的过程，不仅是学习各种已有算法的过程，也是利用各种判断类算法去循环筛选出正确的计算类算法的过程。
算法本身是简单粗暴的，但是寻找算法的过程确实坎坷无限。进化论出现以前，人类经过了漫长的探索，物理书上那么多公式，也不是物理学家随便拍脑门就写下来的。现在想想，我们真是幸运啊，我们生下来就有这么多现成的算法，让我们活的明朗了好多。回看古人，简直是活在黑暗里。正如：只有当我们真正懂得一件事情后，才知道自己当初有多么不懂。
一个人的智商，应该就是他清楚的知道的所有算法的总和吧？因为每一个具体的问题，都有一个对应的解决算法。算法越多，能快速解决的问题就越多。
最后举个例子来说明一下知道算法前后的差距：你想在1个月之内买房子，相对于有限的时间，房子是无限多的，你永远不可能把所有的房子都看一遍再去做出选择，因为在你看房子的同时，你看过的房子有可能被别人买走。当然你看房子的时间越长，数据就越多，你越可能选出最好的房子。这里产生的这一对矛盾如何解决。在没有得到对应算法之前，那你就蒙吧，慢慢碰运气。但如果你认知里面有这个算法，那就不一样了很多。下面抄袭一段。
关于如何确定最基本的满意标准，《指导生活的算法》的作者布莱恩克里斯汀和汤姆格里菲斯，提供了另一个方法：分两段就行，第一段的37%用于确定最基本的满意标准，第二段的63%，选择满足最基本的满意标准的第一个方案。
比如，你想在1个月之内买房子。那你可以先用37%的时间，也就是11天看房，确定最基本的满意标准，然后从第12天开始，遇见第一个好于这个标准的，就毫不犹豫地下手。
精进的过程就是找到一个个算法的过程。加油吧。
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