你知道37%是个该做决定的神奇分界线吗？
比如找餐厅，你面前有10家餐厅可以选择，那么前面4家（接近37%），你可以看看而不要进去；从第5家开始，只要看着比前面的都好，你就选择这家，这可能就是你的最优选择。
关于这个37%的理论，我在某个播客节目听到过一次，当时讨论的是“找对象”的话题，觉得挺有意思。
而在《未来算法》一书中再次看到这个37%，才知道这叫“最佳停止问题”；而这个问题和答案，被誉为计算机领域优化算法里最完美的算法之一。
《未来算法》的作者是诸葛越，曾入选福布斯中国2020科技女性榜。
她是美国斯坦福大学计算机系硕士与博士；是夸克星辰科技创始人兼CEO；她也曾任Hulu公司全球研发副总裁，中国研发中心总经理；雅虎北京研发中心资深产品总监；微软北京研发中心项目总经理。
《未来算法》从基石、架构和未来三个部分，结合贴近我们生活的例子，去讲解算法的一些基础知识，让没有专业背景的人也能去了解和培养计算思维。
01 算法思维运用到日常
在书的第一部“基石”中，介绍了分解问题的思维方法和四种基础算法—排序、分类、搜索和递归。就拿我最感兴趣的“分类”来说吧。
我们在很小的时候就开始学习“分类”，比如区分动物和植物、区分不同形状，区分不同颜色，接着会到复杂一些的分类，比如动物里再分类—哺乳类、鱼类、爬行类等等。
分类在互联网的运用更是普遍。打开某个购物网站，你就能看到不同商品按照使用场景进行了分类；打开新闻类网站，也有分不同领域的新闻内容。
书中告诉我们，人脸识别也是一个分类问题。比如手机解锁，把新的人脸特征与手机里存的做对比，根据差值是否小于100（假设值）分为两类，在“是”的那一类人脸就能打开手机。
那分类思维怎么运用到日常生活中呢？我们假设一个场景，你的衣服太多，衣柜塞不下了，打算进行清理；这个时候，你就需要用到分类思维，去给衣服定个分类标准。如果你追求新潮，可能会分为“是否是一年之内买的”；如果你崇尚使用，可能会分为“是否在一年之内穿过”。
关于分类，我还联想到研究生的时候做关于老年人步行的研究。一开始对于老年人的分类是按性别和年龄来；随着研究慢慢深入，发现年龄可能特别大的影响因素，于是开始分类为健康老人和移动困难老人，而移动困难老人里又可以再细化，比如步行缓慢、介助、介护或者失能、失智。分类的开始往往是发现问题，而随着研究问题的深入，分类就会慢慢细化。
分类无论运用在算法还是日常生活，其实都是一种“洞察”，目标是为了解决某一类问题。
02 优化是寻求“平衡”
第二部分的“架构”中，作者科普了数据结构、模式识别、抽象和优化。我对”优化“这部分最感兴趣，这可能和自己从事的设计行业有关，总在不停地调整、优化方案。
优化，是一个动词，是把解决方案不断变好的过程。优化可能导致最优解出现，但很多时候，只是找到一个可以接受的比较好的解。
优化的精髓是要在有限的时间内，用有限的资源找到针对一个问题的可以接受的解决方案。
我喜欢书中提到的这个“优化”概念，优化不代表着最优，而是在时间和空间特定限制条件下的一种平衡。
我们家的空间布置就一直处于“优化”之中，一开始的书房因为有了孩子变成了一半是书房一半是玩具房；孩子渐渐长大，需要自己的房间，书房又变成了她的独立房间，而书房空间变成了在客厅和卧室增加书桌。这种家庭住房功能空间的调整，也寻求一种时间和空间的平衡，以解决当下的问题。
我原本对算法这件事情不太感兴趣，甚至有点抵触。第一是因为各平台采用算法推荐，容易造成信息茧房；第二是铺天盖地的少儿编程推荐，让我对它有了一些抵触情绪。
直到遇见这本《未来算法》，我才发觉自己对算法是有偏见的。 应该会用更开放的心态来面对算法，面对“计算思维”，毕竟在生活各个方面都有在运用，选餐厅、整理衣柜、规划日程等等。
我们都在“寻找简单有效的解决方案可以达到最佳效果”。
