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常年寫代碼的程序員,會把編程思維會代入到生活中嗎?

月亮醉酒到處跑 2024-09-05 17:36:03 瀏覽數(shù) (1069)
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都說學(xué)編程可以鍛煉我們的思維能力,那么常年寫代碼的程序員們,會將編程思維代入到生活中嗎?

多多少少的會的,具體體現(xiàn)在哪呢?


1. 拆解問題,窮盡所有可能性,計算最優(yōu)解


編程的核心是解決問題,而解決問題的關(guān)鍵在于對問題的理解和分析。

我習(xí)慣于將復(fù)雜問題分解成一個個小的、可執(zhí)行的步驟,并盡可能地窮盡所有可能出現(xiàn)的情況,就像編寫代碼時要考慮各種邊界條件和異常處理一樣。

比如,買車時,我會將預(yù)算范圍內(nèi)的所有車型都列出來,并根據(jù)自己的需求,將它們拆解成安全性能、油耗、空間、價格等多個維度,進(jìn)行逐項打分評估,最終計算出最優(yōu)解。去

這種“程序化”的思考方式讓我在做決策時更加理性,能夠避免盲目跟風(fēng),并始終思考如何才能找到最優(yōu)解。這在工作、生活和學(xué)習(xí)中都十分有效。

我將目標(biāo)分解成一個個具體的步驟,制定計劃、執(zhí)行方案、評估效果,不斷優(yōu)化調(diào)整,就像編寫代碼一樣,不斷迭代,最終達(dá)到目標(biāo)。


2. 能夠用計算機(jī)解決的事情,就不要用人去干


“能用計算機(jī)解決的事情,千萬別用人去干”,這并非是懶惰,而是對效率的追求。

我深知計算機(jī)的強(qiáng)大運(yùn)算能力和邏輯處理能力,在一些重復(fù)性、機(jī)械性的工作中,計算機(jī)可以比人類做得更好、更快、更準(zhǔn)確。

例如,在工作中,我會盡可能地使用工具和自動化腳本,來提高效率。

比如,用Excel表格來管理數(shù)據(jù),用Python腳本來自動化一些重復(fù)性的操作,甚至用一些AI工具來輔助我進(jìn)行文案寫作和代碼編寫。

當(dāng)然,并不是所有的事情都適合用計算機(jī)來解決。一些需要創(chuàng)意、情感和人際交往的工作,仍然需要人類的參與。


3. 多線程工作,避免空等,提高效率


編程中,多線程技術(shù)可以有效提高程序的運(yùn)行效率,讓多個任務(wù)同時進(jìn)行,避免資源浪費(fèi)。這種思維模式也同樣適用于工作和生活。

我習(xí)慣于將工作分解成多個任務(wù),并根據(jù)優(yōu)先級進(jìn)行排序,同時進(jìn)行多個任務(wù),避免出現(xiàn)“忙死”或“空等”的情況。

就像打仗調(diào)兵遣將一樣,要充分利用手上的有限資源,將任務(wù)分配給最合適的“士兵”,并進(jìn)行有效的協(xié)作,才能最終取得勝利。


4. 大力出奇跡,積累經(jīng)驗,提升認(rèn)知


近年來,GPT等大型語言模型的興起,證明了“大力出奇跡”的有效性。這些模型的強(qiáng)大能力,來自于海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的算力。

在生活中,我同樣也遵循這種“大力出奇跡”的原則,不斷積累經(jīng)驗,提升認(rèn)知。

我會閱讀大量的書籍,學(xué)習(xí)各種技能,不斷拓展自己的知識面。即使遇到一些看似無用的知識,我也會將其記錄下來,因為你永遠(yuǎn)不知道什么時候會用得上。

就像學(xué)習(xí)編程一樣,只有不斷地練習(xí),積累經(jīng)驗,才能最終掌握這項技能。


5. 追求最優(yōu)解,而不是完美解


代碼寫多了,我深刻體會到,追求完美解往往是不可取的。因為,在有限的時間和資源條件下,完美解往往是不存在的。

我更傾向于追求最優(yōu)解,即在現(xiàn)有條件下,找到最佳的解決方案。

這就像編寫代碼一樣,要考慮代碼的效率、可讀性和可維護(hù)性,找到一個平衡點(diǎn),而不是一味追求完美,導(dǎo)致代碼臃腫、難以維護(hù)。

比如,在寫文章時,我會先寫出一個框架,然后不斷地修改和完善,最終達(dá)到一個比較好的效果,而不是一味追求完美,導(dǎo)致文章遲遲無法完成。



總而言之,計算機(jī)思維并非局限于編程領(lǐng)域,它可以泛化到工作、生活和學(xué)習(xí)的各個方面。

通過將計算機(jī)思維融入到日常生活中,我們可以更加高效、理性地解決問題,并不斷提升自己的認(rèn)知水平。

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,計算機(jī)思維將越來越重要。

未來,我們將會更加依賴計算機(jī),而計算機(jī)思維也將成為我們應(yīng)對未來挑戰(zhàn)的重要工具。

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