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從小到大,我們所接受的教育都是為了考取更好的學校。即使是強調分析和辯論的政治歷史主觀題,也可以用答題模版死記硬背拿分,連作文都有統一的模版標準。
這些經歷,讓我們非常擅長記憶,習慣通過套公式解答問題。因為,編程的核心,不是語法,也不是算法結構,而是學會運用編程思維,去獨立思考解決問題。
卡耐基梅隆大學電腦科學系的一名華裔教授提出「編程思維」這個概念。
第一個部分,Decomposition,即拆分。
比如,我想喝咖啡,那我可以請求你:「可以幫我倒杯咖啡嗎?」 但這句話如果想讓電腦聽懂,我得先告訴它哪個是「杯子」、哪個是「咖啡」、什麼是「倒」,然後再告訴它怎麼去倒,比如先直走5米,左轉75度,左臂下放50度……
現實生活,每一個複雜問題,都是基於解決一個個被拆分的小問題而被解決的。這就是編程思維中的「拆分」。
第二個部分,Pattern Recognition,即模式識別。
假如你需要畫100隻貓,你會怎麼辦?就找100隻貓來練習?
![](https://forexforest.com/hk/wp-content/uploads/sites/3/2023/10/PatternRecognition.jpg)
你要知道貓是有毛髮,眼睛,尾巴,四條腿等,按照這個「模式」,你才可以「批量」畫貓——你不用每次畫一個新動物,只需要變換局部特徵:黃白條的貓還是黑貓,長尾巴的貓還是短尾貓。
模式識別,就是這樣,根據新問題和以前解決過的問題的相似性,舉一反三琢磨出規律。
比如,當我們看到這一房子,我們看到的是(如下圖所示):
![](https://forexforest.com/hk/wp-content/uploads/sites/3/2021/04/41870-2-1536x1365-1.jpg)
將問題里涉及的數據,抽象到數據結構(變量,數組,鏈表等),把數據處理過程可重復執行部分抽象成函數模塊,這就是編程思維中的「抽象」。
通過循環執行,根據前三步的分析成果,設計步驟,寫出算法,從而解決問題。這一整個過程,我們看到所謂的編程語言和語法,在最後才發揮出作用。
編程思維,是你找出解決方法的能力,把現實問題轉換為代碼邏輯的能力。只有認清這一點,你才能更好地攻克它。
清華大學前校長陳吉寧曾提過一個觀點:清華大學里有很多「A型學生」,但未來社會最需要的是「X型學生」。
「A型學生」,指的是傳統觀念里的「好學生」,他們的成績總是能得「A」。
「X型學生」與之不同,他們的成績並不一定拔尖,但願意承擔創新風險,勇於嘗試新鮮事物。
兩者最大的差別,在於創造力。
當開始學編程的時候,看著「Hello World」,等著我們去創造的時候,是非常茫然的。整個世界的運轉,都是靠你的大腦想象出來的。這是編程的難。
但是,如果你在編程世界中,始終保持「實驗者心態」,不斷探索自己的想法,質疑自己的假設,從所犯錯誤中學習經驗,就一定能在編程的魔法世界中得到更多寶藏。
學編程,需要探其根本,理解每一個概念的來由、定義和用途;需要多學科、深入而原始瞭解這個世界。
C語言冒泡排序法,它的原理是來自汽水中的氣泡,水中常常有許多小小的氣泡,嘩啦嘩啦飄到上面來。而組成小氣泡的二氧化碳比水要輕,所以小氣泡可以一點一點向上浮動。
在C語言中,這種排序算法的每一個元素都可以像小氣泡一樣,根據自身大小,一點一點向著數組的一側移動。
人工神經網絡,則是依靠一種類似於大腦神經突觸聯接的結構,進行信息處理的數學模型。
編程的第三難就在於,學編程,往往學的也不僅僅是電腦科學本身。
你要懂「生物」:不同的技術構成不同的生態系統,不同的生態系統有不同的規則;你要懂「化學」:各類系統和語言的關鍵性質,提供能寫出優秀程序的原料;它需要我們具備深入探究知識細節的能力,不允許我們冠以籠統的態度求知。要由零開始學習到上手是很快的,這是由一般了解電腦 C++ 的人說的分享,對於未曾學習電腦碼的人是不易掌握的。如果想用 Python 來進行 AI 投資,你可以考慮參加 Forex Forest 的8小時自動交易程式入門班, Forex Forest 已經在用 AI 進行自動交易投資,而且學費限時優惠價只需 $388