都说学编程可以锻炼我们的思维能力,那么常年写代码的程序员们,会将编程思维代入到生活中吗?
多多少少的会的,具体体现在哪呢?
1. 拆解问题,穷尽所有可能性,计算最优解
编程的核心是解决问题,而解决问题的关键在于对问题的理解和分析。
我习惯于将复杂问题分解成一个个小的、可执行的步骤,并尽可能地穷尽所有可能出现的情况,就像编写代码时要考虑各种边界条件和异常处理一样。
比如,买车时,我会将预算范围内的所有车型都列出来,并根据自己的需求,将它们拆解成安全性能、油耗、空间、价格等多个维度,进行逐项打分评估,最终计算出最优解。去
这种“程序化”的思考方式让我在做决策时更加理性,能够避免盲目跟风,并始终思考如何才能找到最优解。这在工作、生活和学习中都十分有效。
我将目标分解成一个个具体的步骤,制定计划、执行方案、评估效果,不断优化调整,就像编写代码一样,不断迭代,最终达到目标。
2. 能够用计算机解决的事情,就不要用人去干
“能用计算机解决的事情,千万别用人去干”,这并非是懒惰,而是对效率的追求。
我深知计算机的强大运算能力和逻辑处理能力,在一些重复性、机械性的工作中,计算机可以比人类做得更好、更快、更准确。
例如,在工作中,我会尽可能地使用工具和自动化脚本,来提高效率。
比如,用Excel表格来管理数据,用Python脚本来自动化一些重复性的操作,甚至用一些AI工具来辅助我进行文案写作和代码编写。
当然,并不是所有的事情都适合用计算机来解决。一些需要创意、情感和人际交往的工作,仍然需要人类的参与。
3. 多线程工作,避免空等,提高效率
编程中,多线程技术可以有效提高程序的运行效率,让多个任务同时进行,避免资源浪费。这种思维模式也同样适用于工作和生活。
我习惯于将工作分解成多个任务,并根据优先级进行排序,同时进行多个任务,避免出现“忙死”或“空等”的情况。
就像打仗调兵遣将一样,要充分利用手上的有限资源,将任务分配给最合适的“士兵”,并进行有效的协作,才能最终取得胜利。
4. 大力出奇迹,积累经验,提升认知
近年来,GPT等大型语言模型的兴起,证明了“大力出奇迹”的有效性。这些模型的强大能力,来自于海量的训练数据和强大的算力。
在生活中,我同样也遵循这种“大力出奇迹”的原则,不断积累经验,提升认知。
我会阅读大量的书籍,学习各种技能,不断拓展自己的知识面。即使遇到一些看似无用的知识,我也会将其记录下来,因为你永远不知道什么时候会用得上。
就像学习编程一样,只有不断地练习,积累经验,才能最终掌握这项技能。
5. 追求最优解,而不是完美解
代码写多了,我深刻体会到,追求完美解往往是不可取的。因为,在有限的时间和资源条件下,完美解往往是不存在的。
我更倾向于追求最优解,即在现有条件下,找到最佳的解决方案。
这就像编写代码一样,要考虑代码的效率、可读性和可维护性,找到一个平衡点,而不是一味追求完美,导致代码臃肿、难以维护。
比如,在写文章时,我会先写出一个框架,然后不断地修改和完善,最终达到一个比较好的效果,而不是一味追求完美,导致文章迟迟无法完成。
总而言之,计算机思维并非局限于编程领域,它可以泛化到工作、生活和学习的各个方面。
通过将计算机思维融入到日常生活中,我们可以更加高效、理性地解决问题,并不断提升自己的认知水平。
随着人工智能技术的不断发展,计算机思维将越来越重要。
未来,我们将会更加依赖计算机,而计算机思维也将成为我们应对未来挑战的重要工具。