如何解决任何算法

本文最初发表于jarednielsen.com

1992 年，玛丽·奥利弗出版了第 133 首诗《夏日》，诗的结尾向读者提出了一个问题：

告诉我，你打算如何度过你这狂野而宝贵的一生？

你打算怎么办？你这疯狂而宝贵的一生，难道要一遍又一遍地解决同一个问题吗？或者更糟的是，你还在解决错误的问题？

我们希望更聪明地工作，而不是更努力地工作。

我们该怎么做呢？

幸运的是，有一种老派的解决问题的方法至今仍然适用。它叫做“你永远猜不到……”

如何解决

在《如何解决问题》一书中，乔治·波利亚概述了解决问题的四个步骤：

1. 了解问题。

2. 制定计划。

3. 执行计划。

4. 评估结果。

理解问题

如果你是一位优秀的开发人员，你就会意识到，最好的解决方案源于倾听客户讲述他们的故事。许多算法都伪装成故事问题，例如农夫需要把鸭子、玉米和狐狸过河。但是！他一次只能带其中一件东西过河。如果不带，鸭子会吃掉玉米，狐狸会吃掉鸭子。他该如何把所有东西都带过去呢？

故事时间。

也就是用户故事时间。

是的，我知道。

他们很尴尬。

他们感觉像是在工作，不是吗？

但事实是，它们有效！

用户故事的格式为：

AS A < USER OF SOME SORT >
I WANT < TO DO THIS >
SO THAT < MY EXISTENCE IS VALIDATED >

在我们上面的农民例子中：

AS A farmer
I WANT to ferry my duck, fox, and corn across the river
SO THAT we all live happily ever after

将问题重新定义为用户故事，可以很容易地编写验收标准。

验收标准的格式为：

GIVEN < APPLICATION >
WHEN < I DO THIS >
THEN < I EXPECT THE APP TO DO THAT >

在我们上面的农民例子中：

GIVE three items that will eat each other
WHEN I ferry one item across the river
THEN the other two are safe

制定计划

波利亚启发式方法的下一步是制定计划。

又名伪代码。

您编写的是伪代码，不是吗？

编写伪代码就像为设计绘制草图。

这是您的简单概念证明。

这是您的发现阶段、您的用户研究、您的市场验证。

这是你的路线图。

这也是函数的注释。只需在每行中添加 // 即可。

执行计划

表演时间到了！

在理解了所有这些问题并制定了计划之后，是时候动动手指，掸掉键盘上的灰尘，开始写代码了！这部分会很容易，为什么？因为你写的是伪代码！现在你需要做的就是把这些简单的语言翻译成 JavaScript、Python 或（打个寒颤）Java。然后按下 Enter 键……

评估计划

你的计划成功了吗？

如果没有，则返回步骤 1。

如果是的话，你能做得更好吗？

如何用计算思维来解决这个问题

上述步骤是解决问题的基本步骤，可以应用于任何领域。如果你想成为专业人士，你需要融入博格人，学习如何像计算机一样思考。计算思维分为四个主要阶段：

• 分解

• 概括

• 抽象

• 算法

分解

如果说函数组合是组装各种组件（例如变量、控制流和条件）的过程，那么分解则恰恰相反：它将问题分解成更小的部分。分解是整个过程中最简单也是最难的一步，因为有时问题的组成部分显而易见，但有时这些组成部分是自然形成的，或者相互交织的，很难清晰地将它们区分开来。

我们的农民如何分解？

嗯，是的，他制作堆肥。

他也仔细思考了这个问题。

如果只有一件物品，他只需把它扛过河即可。

如果有两件物品，他需要扛着一件过河，然后回来拿第二件物品过河。

如果有三个呢？他仍然需要扛一个过河，但他需要确保剩下的两个不会互相破坏，或者说，不会分解。仔细思考他的物品后，他发现只有一个组合可以安全地留下：狐狸🦊和玉米🌽。鸭子才是问题的关键！🦆他意识到他必须先扛鸭子过河。

当他回来拿第二件物品时，他会选择什么？没关系。两者都可以留下，也不能和鸭子一起留下。

你看出其中的规律了吗？

概括

在分解农民问题时，我们发现了解决方案的一些关键组成部分：

• 条件语句

• 重复

• 逻辑

换句话说，我们认识到了模式。

一个值得习惯性地问自己的问题是：我以前在哪里见过这个或类似的东西？

抽象

一旦我们识别出模式，我们就可以删除细节或形成抽象。

如果不是农民呢？如果是律师呢？他们有三个客户，彼此会互相吞噬，而且他们还得穿过城镇去法院。

或者，如果它是一架将生命形式运送到另一个星球的航天飞机，我们需要找到碳和氧气生产者的正确组合？

它是谁、是什么已经不再重要，重要的是我们可以去掉细节，形成一个概念模型，关注概念之间的关系。

算法

现在我们只需要编写一系列可重复的步骤来解决我们的问题，并像上面一样评估其成功率。

我们以前在哪里见过这个或类似的东西？

🤔

如何解决任何算法

你可以运用波利亚的启发式和计算思维来解决任何算法。就像你的健康或退休一样，学习算法没有捷径。动手实践，熟能生巧。

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