未來算法：下一個十年贏在計算思維

計算思維之所以能突破傳統思維模式，關鍵在於它從“問題—模型—算法—實現”提供了完全不同的路徑，使人類得以在複雜、大規模、動態的場景中保持理性與效率。 1. ​​依託工具的變革​​ 傳統思維主要依賴大腦的抽象、歸納和證明；計算思維則把問題交給計算機，通過“提出問題—分析—設計算法—程序實現—檢測結果”的閉環來求解。機器的加入，使人類擺脫了純靠經驗或定性推斷的侷限，能夠處理原本無法企及的規模和複雜度。 2. ​​核心方法的升級​​ 計算思維把“分解—模式識別—抽象—算法”作爲通用套路，先將大問題拆成小問題，再用可複用的算法模板系統化解決。這種方法不僅針對單點問題，而是針對“一類問題”，具有可遷移、可驗證、可優化的特性，突破了傳統思維中“一事一議”、結果難以復現的弊端。 3. ​​規模與效率的躍遷​​ 計算機擅長“以一抵萬”，能在海量數據中瞬間完成上億次運算；計算思維正是藉助這種規模效應，把原本只能定性討論的議題轉化爲可量化、可自動執行的流程，從而在效率和準確性上實現量級提升。 4. ​​語言與認知範式的更新​​ 算法、數據、模型、迭代、AI 等詞彙正成爲新的公共語言，掌握計算思維就意味着能與技術、與未來對話，而不只是依賴傳統的文字或數理表達。這種範式轉移，使個人和組織在決策、溝通、創新上都獲得了全新的工具箱。 5. ​​可驗證與可優化的閉環​​ 算法的清晰指令保證了“同樣輸入必得同樣輸出”，消除了傳統經驗判斷中的歧義和偏差；同時同一問題往往存在多條算法解法，計算思維關注“哪個更快、更好”，推動持續優化。 綜上，計算思維通過引入機器可執行的算法體系，將問題求解從單點、定性、經驗驅動升級爲系統化、量化、可驗證的流程，因而能夠真正突破傳統思維模式，成爲數字時代個人與組織的核心競爭力。

計算機把世界轉化爲0和1，他看待事物是理性且抽象的數字，形成底層數據。算法是通過數據結構、模式識別、抽象和優化形成的系統性思維方式，其實與人的決策方式也有很多共同點，因爲人生本身就是個優化問題，是優化裏面的排程問題。

這是一本相當淺顯易懂的算法入門介紹書籍（除了第八章的閱讀要求稍微高一點，需要對二進制有基本瞭解）。其實，有些內容還可以再深入一點，比如關於計算思維如何進行優化的問題。不過對於想了解計算機算法的人而言，也剛剛好。

計算性思維在於能夠通過簡單、淺顯易懂的事情把複雜抽象的內容給沉澱成一個固定的經驗論或者是方法論。從而達到更高效的生活。我們生活中處處涵蓋了算法的優美，但實際上能夠去還是需要不斷去提升自己遷移和洞察的能力

通俗易懂的計算機科普知識 計算思維值得每一個人擁有

（拍着大腿笑） 哎呀！這書名聽着就像給城裏人聽的，咱這圪蹴在黃土坡上的老漢，歪歪扭扭識倆字兒，還"未來算法"呢？不過隔壁二狗子大學娃帶回的這本書，倒讓我這把老骨頭開了竅——原來咱種地放羊的，也能跟計算機攀上親戚！ （擤把鼻涕） 那天正圪蹴在牆根曬太陽，二狗子說這書裏講"分解問題"，就像咱拆解玉米稈餵牛一樣。往年我種洋芋，稀裏糊塗撒把種子就等老天爺賞飯，結果年年收成像老天爺的臉色。這書上說得好，得把洋芋從選種、耕地到施肥都拆成步驟，就像諸葛亮排兵佈陣！這不，今年我學着書裏說的，先給洋芋測土配方，結果產量硬是比往年多了一倍，連村長都來問我討經驗。 （摳着腳丫子） 書裏還講"抽象思維"，這可把咱老漢難住了。後來二狗子舉了個例子：就像咱把牛糞抽象成肥料，把雨水抽象成灌溉。這不，我照葫蘆畫瓢，把複雜的電商流程抽象成"拍視頻-發朋友圈-等快遞"三步走。去年用手機拍了棚裏草莓的視頻，城裏人搶着下單，硬是讓我這個種地的老漢，頭一回在城裏超市看見自個兒種的水果擺上貨架。 （吧嗒着旱菸） 要說這"優化資源"，那可真是讓咱開了眼界。書上說計算機能算出最優解，咱就照葫蘆畫瓢。往年餵豬餵牛，飼料錢花得像流水。今年學着書裏說的，把玉米、麥麩、泔水按比例配好，結果豬長得又快又壯，飼料錢省了三分之一。連獸醫都說我這是給牲口搞了個"算法配方"。 （猛嘬一口煙） 不過說到底，這書還是城裏人的玩意兒。就像書裏講的AI能預測天氣，可咱村那破手機信號，連天氣預報都時準時不準。倒是二狗子說的對，計算思維再好，也得結合咱農村的土坷垃。就像書裏說的"分解問題"，咱老漢就分解成三件事：種好地、養好牲口、帶好孫子。至於那些高大上的算法，還是讓城裏的程序員們去折騰吧！ （哈哈大笑）

我既不把他當成是算法思維的科普書，也不把他當成思維類型的書；他其實於我而言更像是自我成長的工具書。 讓計算機專業的人談計算機專業帶給自己的思維訓練是怎麼影響自己決策和生活的，以此給我啓發和讀這本的初衷。 很凝練的列舉了幾類專業名詞，有些啓發 ▪️排序：養成排序思維，利於時間管理，利於解決糾結症，買車買房都是需要這樣做的利於理性找到適合自己的 ▪️分類：養成分類思維，我覺得利於對事物祛魅，萬事萬物無非如此，分好類，好做事，邏輯清，不焦慮 ▪搜索：其中對於找工作的舉例有啓發，同時也再次告訴自己信息差就是很容易有差距的 ▪️遞歸：這一部分我感受較少，但是對我一個容易跳躍思維的人，覺得遞歸可以在自己理邏輯的一個方法，加入教ai做事，就會step by step ，而不會跳躍了。甚至可以用於收納等 ▪模式識別：這部分印象深刻，我理解模式識別其實對於觀察能力、判斷能力、總結能力，向計算機學習再小的事情，只要是有經驗可談，再大的事情都可以“簡化、量化” ️▪️優化：優化和模式識別是本書對我來說記憶最深的部分，用優化思維，可以減少完美主義，加強執行力，改善生活，並且舉一反三發現其實再小的工作和事情都是有方法論的。 ️ 除了書裏的內容，給我的啓發是，1.我也可以想想自己的職業能夠給自己帶來哪些“印象深刻、受益匪淺、可用於生活”的思維及能力訓練。 2.以前覺得自己會不帶情緒去處理問題，但是發現用這些計算機思維去思考，甚至那個找對象“最佳停止問題”37%理論能得到不錯結果的理論更是讓我發現，還有一個更不帶情緒的處理不單是利弊分析，還得把概率論用上哈哈哈 3.務實，要去思考自己和計算機的不同，要不斷學習，要花心思去想當下“最優化”之解，專注優化過程，而不是所謂的“答案”

很不錯的一本科普學術書，把計算思維講的清清楚楚，把我大學其實並沒有認真學的計算機科學重新捋順了，才發現其實那時候沒有那麼難沒有那麼無趣。種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現在，所以現在讀到這本書也不算晚。

推薦這本書是因爲我聽到一個播客裏諸葛越老師分享是怎麼跨專業做了很多事情，受到了啓發，那就是她極其擅長跨界思考，能夠將不同領域的能力打通——事業和家庭很多時候被看作是對立的，但諸葛越卻能用管團隊的思路帶娃，再把從育兒上學到的方法運用到事業上；純計算機的專業背景，也讓她能夠用算法的思維來指導自己更好的生活。 本書也對計算思維有了一個大概的介紹，算法部分我可能不是都能通讀明白，但也是瞭解了計算機算法的大致來源。以及ai發展至今的一個前後脈絡。

本書屬於科普性質，讓大家對AI有個初步的認識，知道其基本的原理，很多人提起AI腦中就輸人工智能佔領地球的電影畫面，而AI能夠爲人類帶來的巨大的潛在的想象力卻被忽視了，從神經網絡的原理來看，AI機器學習與人類知識的進步似乎有着共性，都是通過學習過去經驗創造未來來實現不斷進化。相信在不久的將來，在量子計算的協同下，AI的智商有望達到人類的萬倍水平。