本文来自豆瓣小组“『内在力量』研究中心”丨
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我大学的专业是计算机,我们专业在大三有一门课叫“算法设计与编程”。

算法就是解决问题的方法。

计算机算法里有两个非常著名的算法,分别是“动态规划算法”和“贪心算法”,它们的思想都是通过分治法,求一个大问题的最优解。

主要过程就是,将一个大问题分解成很多小问题,分别求每个子问题的局部最优解,分而治之,最终合成大问题的最优解。

但这两种算法的理念又不大相同。

“动态规划”的理念是“反复回头”,也就是,我们分解的小问题之间存在关联性,在一个子问题上得到的最优解,也许会在下一个子问题上被证伪,那么这个算法就会返回去,修改上一个子问题的选择。

在这种理念下,获得的将是“全局的绝对最优解”。

而“贪心算法”则恰恰相反,它的理念是“有便宜就占,绝不回头”,也就是在每个子问题上取最优解,直到所有子问题被处理完,再合成大问题的最优解,过程中不会回头修改任何已经计算过的子问题的解。

这种理念下,获得的将是“局部的相对最优解”。

我不知道我形容得够不够清楚。我个人是非常喜欢贪心算法的,首先是因为用它写程序很简单(是真的!),其次是,贪心算法也是我的生活中实用的快乐法则。


在我看来,每个人的人生都是由无数个子问题构成的,我们需要在无数个小的路口做出我们认为对的选择,但生活无法回头,即使人生中的某个选择、某段时间在将来被证伪,我们也无法从头来过,所以人生不会是“动态规划”,没有人可以穿越回去修改过去的选择,从而获得“全局的绝对最优解”。

事实是,生活其实就是在每个当下已知的条件下做当下的最优选择,所以我们每天都在做“贪心算法”。

想明白这一点对我的改变在于,我不再抱怨“要是之前好好学就好了”,“要是选另一个专业就好了”,“要是...就好了”,也不再害怕,“如果我考研,我会后悔吗?”,“如果我工作,我会后悔吗?”

因为我知道我永远只能基于当下的认知水平,在不完美的条件下做我认为最利于当下的选择,而不是在理想情况下做最优解,抱怨“为什么条件不完美”是没有意义的。

而且我相信,人们所谓的那些成功的人生,都不过是无数个当下最优解的总和,而不是所有全局理想解的和。

不完美是人生的常态,我能做到的,只有不埋怨现状,不害怕未来,尽量不断地做出我认为对的选择。


由此产生的,我为了防止自己焦虑、不断预演产生的无意义的内耗,我树立了一个观念,那就是:“我只能让一个小时后的我自己不后悔”。

也就是,我只需要考虑未来的一个小时,让自己在接下来的一个小时里做我认为我应该做的事,那就够了,我清楚地认识到我没有能力改变过去,也没有能力预见未来,我只能把握这一小时,我的人生就是由这样的无数个一小时组成的,我在每个一小时里选择局部最优解,就够了。

不要将自己困囿于过去的错误中,也不要惧怕未来,抓住每一个小时做贪心算法吧。



 豆友评论 

@sleepallday 

你缺了一句很重要的结论:“在很多情况下,局部最优解和最终的全局最优解一致” 所以很多时候并不需要纠结太多,通往美好未来的路都很多,只要确保每一步都是踏踏实实前进,不去走歪门邪路或者风险太大的路就好 即使是学生思维,应该也能理解这个道理:一个题目有好多解法,考试的时候就直接无脑选你最有把握得分的解法就好,不必纠结是不是其它解法更优秀更巧妙。


@实心小圈圈

另一个角度来看,整体的最优解并不是每个局部的都是最优解而达到的。所以很多时候我们没必要为了面面俱到把自己搞得那么累,另外也不必羡慕别人一时的成就,他人此时的光鲜也不代表一生的成功。摆正心态,认清自己,做自己觉得正确的事。


@抹茶千层 

谢谢楼主!自己一直觉得因为当时专业选择的不成熟导致我的未来越来越渺茫,现在自己站在十字路口,害怕又会做出错误的选择而不敢行动。希望以后能把握当下,不要自责。



@城镇规划 

这是爽在当下么?虽然目前我也会采取这个策略,但是还有一种方式叫不达到峰值,运动员在确保第一名的状态下,也不会用力太猛,因为要保证不处在巅峰状态,去维持这样一个平衡。生活真是门哲学。

@最好是美式 

天呐,大数据已经到这个地步了吗。我今天早上就在脑子里这个事,因为放弃保研到现在考研梦校失败,情绪一直很低落,觉得自己从入学开始就做错了很多选择,甚至到现在很恐惧自己做决定,总认为没能力评估选择所带来的风险和价值。早上醒来就想到了贪心算法,每一步最优其是并不一定是全局最优,也许这次失败有它的意义(自我安慰中

@栗子熊(自由版

是的!其实所有知识都是融会贯通的!欣赏楼主的思维,生活中很多东西都会给我们意想不到的启发,只要我们善于思考!我有时候还会在学化妆的时候突然get到学习的真谛哈哈哈哈



< END >
可以像应对天气一样应对生活中发生的事
突然发现我所有的烦恼都来自于“心急求快”
我花了一年变成了全新的自己
我发现真正做成了一件事之后,人才会改变



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