一个数据挖掘大牛,用程序算法做人生选择
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每年一到要找工作的时候,我就能收到很多人给我发来的邮件,总是问我怎么选择他们的offer,去腾讯还是去豆瓣,去外企还是去国内的企业,去创业还是去考研,来北京还是回老家,该不该去创新工场?该不该去thoughtworks? 等等,等等。今年从7月份到现在,我收到并回复了60多封这样的邮件。我更多帮他们整理思路,帮他们明白自己最想要的是什么。(注:我以后不再回复类似的邮件了)。 我深深地发现,对于我国这样从小被父母和老师安排各种事情长大的人,当有一天,父母和老师都跟不上的时候,我们几乎完全不知道怎么去做选择。而我最近也离开了亚马逊,换了一个工作,让我想到写一篇这样的文章。 几个例子 当我们在面对各种对选择的影响因子的时候,如:城市,公司规模,公司性质,薪水,项目,户口,技术,方向,眼界…… 你总会发现,你会在几个公司中纠结一些东西,举几个例子: 某网友和我说,他们去上海腾讯,因为腾讯的规模很大,但却发现薪水待遇没有豆瓣高(低的还不是一点),如果以后要换工作的话,起薪点直接关系到了以后的高工资。我说那就去豆瓣吧,他说豆瓣在北京,污染那么严重,又没有户口,生存环境不好。我说去腾讯吧,他说腾讯最近组织调整,不稳定。我说那就去豆瓣吧,慢公司,发展很稳当。他说,豆瓣的盈利不清楚,而且用Python,自己不喜欢。我说,那就去腾讯吧……
我个人觉得,如果是非计算机科班出生的人不会做选择,不知道怎么走也罢了,但是我们计算机科班出生的人是学过算法的,懂算法的人应该是知道怎么做选择的。 排序算法 你不可能要所有的东西,所以你只能要你最重要的东西,你要知道什么东西最重要,你就需要对你心内的那些欲望和抱负有清楚的认识,不然,你就会在纠结中度过。 所以,在选择中纠结的人有必要参考一下排序算法。 首先,你最需要参考的就是“冒泡排序”——这种算法的思路就是每次冒泡出一个最大的数。所以,你有必要问问你自己,面对那些影响你选择的因子,如果你只能要一个的话,你会要哪个?而剩下的都可以放弃。于是,当你把最大的数,一个一个冒泡出来的时候,并用这个决策因子来过滤选项的时候,你就能比较容易地知道知道你应该选什么了。这个算法告诉我们,人的杂念越少,就越容易做出选择。 好吧,可能你已茫然到了怎么比较两个决策因子的大小,比如:你分不清楚,工资>业务前景吗?业务前景>能力提升吗?所以你完全没有办法进行冒泡法。那你,你不妨参考一个“快速排序”的思路——这个算法告诉我们,我们一开始并不需要找到最大的数,我们只需要把你价值观中的某个标准拿出来,然后,把可以满足这个价值的放到右边,不能的放到左边去。比如,你的标准是:工资大于5000元&&业务前景长于3年的公司,你可以用这个标准来过滤你的选项。然后,你可以再调整这个标准再继续递归下去。这个算法告诉我们,我们的选择标准越清晰,我们就越容易做出选择。 这是排序算法中最经典的两个算法了,面试必考。相信你已烂熟于心中了。所以,我觉得你把这个算法应用于你的人生选择也应该不是什么问题。关于在于,你是否知道自己想要的是什么? 排序算法的核心思想就是,让你帮助你认清自己最需要的是什么,认清自己最想要的是什么,然后根据这个去做选择。 贪婪算法 所谓贪婪算法,是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择(注意:是当前状态下),从而希望导致结果是最好或最优的算法。贪婪算法最经典的一个例子就是哈夫曼编码。 对于人类来说,一般人在行为处事的时候都会使用到贪婪算法, 比如在找零钱的时候,如果要找补36元,我们一般会按这样的顺序找钱:20元,10元,5元,1元。 或者我们在过十字路口的时候,要从到对角线的那个街区时,我们也会使用贪婪算法——哪边的绿灯先亮了我们就先过到那边去,然后再转身90度等红灯再过街。 这样的例子有很多。对于选择中,大多数人都会选用贪婪算法,因为这是一个比较简单的算法,未来太复杂了,只能走一步看一步,在当前的状况下做出最利于自己的判断和选择即可。 有的人会贪婪薪水,有的人会贪婪做的项目,有的人会贪婪业务,有的人会贪婪职位,有的人会贪婪自己的兴趣……这些都没什么问题。贪婪算法并没有错,虽然不是全局最优解,但其可以让你找到局部最优解或是次优解。其实,有次优解也不错了。贪婪算法基本上是一种急功近利的算法,但是并不代表这种算法不好,如果贪婪的是一种长远和持续,又未尝不可呢?。 动态规划 但是我们知道,对于大部分的问题,贪婪法通常都不能找出最优解,因为他们一般没有测试所有可能的解。因为贪婪算法是一种短视的行为,只会跟据当前的形式做判断,也就是过早做决定,因而没法达到最佳解。 动态规划和贪婪算法的最大不同是,贪婪算法做出选择,不能回退。动态规划则会保存以前的运算结果,并根据以前的结果对当前进行选择,有回退功能。 动态规划算法至少告诉我们两个事:
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