年薪百万的算法工程师，是如何看待世界的？

盛夏来临，又到了毕业季。每年的秋招，互联网和科技大厂的应届生薪资基本都是应届生们最关心的问题。良禽择木而栖，应届生在选择第一份工作的时候，除了平台自身水平与职业发展前景之外，薪酬也是非常重要的参考因素。

CSDN论坛里，一篇2021届互联网大厂薪资对比帖显示，算法工程师一职当属最炙手可热的岗位。其中，一些拿到special offer的算法应届毕业生居然可以拿到高达60万的年薪！

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算法，这个听起来高深又晦涩的概念，仿佛逐渐支配了我们日常生活的方方面面，依托这个概念而衍生出的工作行业，也逐渐成为兼具“前途”与“钱途”的香饽饽。

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其实要搞清楚“算法”为什么值钱，看看我们的日常生活就知道。从早上出门打车用的打车软件、导航软件，上班用的电脑、文件和在线工具，点外卖咖啡的App（应用程序）和快递调度，到手机支付，孩子上的网课，在淘宝、京东购物，看微信，刷抖音，用语音助手，和机器人聊天，这些行为背后全是强大的算法在操纵。

未来是人和机器一起仰望星空的时代，而算法是打开未来世界的钥匙。普通人需要深度了解算法吗？答案当然是肯定的。或许你已经听倦了“我们生活在算法操控的时代”这样一种说辞，那以下的几个生活场景，会让你意识到将算法思维为我所用是多么重要。

可以被算法优化的生活场景

时间管理大师

最近几年，“时间管理大师”一词逐渐走入大家的视野中，一开始只是用作调侃，但放在认真生活的语境之下，提升时间管理效率其实是许多职场人的必修课。世界著名的“艾维·利时间管理法”教会上百万人如何利用“优先级”管理自己的时间：

（1）写下你明天要做的6 件最重要的事

（2）用数字标明每件事的重要性次序

（3） 明天早上第一件事是做第一项，直至完成或达到要求

（4）然后再开始完成第二项、第三项……

（5）每天都要这样做，养成习惯

来源：360图片

这其中，第二步，也就是排序，是最重要的，它帮助人们遵从两个重要原则：

（1）先解决最重要的问题

（2）每次只解决一个问题

我们在生活中常常看不清楚的优先级问题，比如工作和生活的平衡，该去同学聚会还是在家里看书，都是没有想清楚要按什么来排，什么对你最重要。每天的时间对于每个人都一样多，用排序思维来管理时间可以让你的每一天更高效。

解除焦虑

在斯蒂芬·柯维（Stephen Covey）的《高效能人士的七个习惯》中，他写了两个我们思考的圈子：关注圈子和影响圈子。

《高效能人士的七个习惯》作者史蒂芬·柯维 图片来源：sohu

我们可以关注自己的健康、职业、人际关系，我们关心环境保护，关心孩子的教育，我们也可以影响这些事，这些都属于我们的关注圈子和影响圈子。但如果我们关注别人的成功，隔壁家孩子的考分，经济是否下滑，这些事情我们基本上影响不了，它们属于关注圈子，但不属于影响圈子，而它们是造成人们焦虑的主要原因。

图片来源：《未来算法》

你如果感到焦虑，可以试试下面的三步法。

第一步，坐下来把你想到的所有的事情写下来，然后分类成“我能影响”和“我不能影响”的两类。仅仅这样的分类，就能让你看清楚自己是否花了太多的时间在担心不能影响的事。

第二步，对“我能影响”的那些事，你可以积极主动地去改变，比如改变自己对他人的态度。

第三步，对“我不能影响”的那些事，你可以问自己：“我自己能做些什么？”比如你担心经济下滑，你是否可以储蓄更多？把自己担心却不能影响的事，变成自己可以执行的行动，可以减少没有意义的焦虑。

是做海王，还是从一而终？

谈恋爱应该多谈几个，还是从一开始就选定对象，从一而终？多谈几个是否有成为“海王”的风险，从一而终给是否会错失更佳的伴侣？

找伴侣，在计算机领域是一个典型的优化问题。这个优化问题叫作最佳停止问题（optimal stopping）。最佳停止问题的场景是你有一系列的可能选择的目标，你可以一个一个地检验，记住它们的特点和优劣，给它们打分。但是你看过了就不能回头了。问题是：你在什么时候做决定，是最佳的选择呢？

这个最佳选择有一个答案：37%。也就是说，在你所有的可能的选择中，前面37%不要选，用来积累数据，建立你对选择对象质量的评估标准，让你知道什么是好的，什么是不好的。从第38%位对象开始，你转变成开放的可以做决定的状态。这时候，你如果遇到比前面看到的都更好的选项，你就可以做出选择。

最佳停止问题 来源：微博@毕导THU

找餐厅可以做类比，如果798园区有10家餐吧，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，你就进去吃午饭吧，这可能就是你的最优选择。

找伴侣的例子也一样。假设你在18岁到36岁之间，每年可以交一个异性朋友，那么你可能一共就有18个人可以交往。在这种情况下，对前面7个人（接近37%），你只需要交往一下，了解一下异性，看看交朋友是怎么回事。在第7个人之后，也就是在你25岁的时候，你要转变策略，再碰到一个合适的就要抓住时机定终身，进入人生下一个阶段。

这个最佳停止的问题和答案，被誉为优化算法里最完美的算法之一。它的问题简单易懂，使用场景很多，答案也很清晰。最佳停止问题和答案在20世纪60年代被提出来后，广泛应用于统计学、经济学、计算机科学、金融学等领域。

如果你仔细思考，它可以对我们人生中做的决定产生深远的影响，因为在我们的生活当中有特别多的问题是“你什么时候停止观望，做出选择”。

像算法工程师一样思考

以上的生活场景，是否让你意识到“计算思维”的重要性？现在你大概知道了，为什么“算法工程师”们的思维模式有价值，值得每个普通人去学习。女性计算机科学家诸葛越博士在她的新书《未来算法》中，详细解释了普通人为什么要训练计算思维，以及如何训练计算思维的办法。

诸葛越博士

首先，计算思维会对你的每日生活和工作有帮助。了解了算法思维后，你会发现生活中处处是算法，会从一个全新的角度看待日常的问题。除了管理时间，接触焦虑，寻找伴侣之外，生活中的千万个问题都可以用算法思维给出答案。比如如何找到去公司的最短路径，如何管理时间，如何加密你的信息，机场人流是怎么回事，骗子是怎么利用简单算法让很多人上当的。

其次，计算思维也能帮你了解日常应用是怎么工作的。比如为什么滴滴知道你要去哪里，朋友圈为什么可以一直刷，淘宝为什么随时随地都能向你推送你想要的东西。

图片来源：微博@吴宣仪_Betty

还有，计算思维还会帮你做事，帮你更有效地利用这些强大的计算机应用。比如了解搜索引擎的原理后，当你要找一份工作，你就知道如何缩小范围去找到合适的结果。再比如你想提高自己淘宝店商品的排名，你如果了解其分类和排序的规则，你的商品就有可能排到前面。

最后，计算思维也可以帮助你解决人生的复杂问题。计算思维是一套方法论，一套解决复杂问题的方法论，这套方法论可以迁移到生活当中，给你指导：如何做好一名CEO（首席执行官）？如何让孩子上好大学？如何在享受现在的生活和探索新的机会之间找到平衡？这些问题的本质是如何优化，如何做选择，如何做成一件大事。

我们都知道人生的难题不能用一个算法来解。计算思维会教你分解问题，找出规律，教给你直觉和框架。这对我们了解复杂的世界，做正确的人生决策有很大的帮助。

那么如果把计算思维拆解开来，它，到底是什么？它的底层逻辑有哪些？

计算思维的4个方向

目前业界公认，计算思维包含4个方面：分解问题、抽象、算法、模式识别。其中，算法是直接用来解决问题的方法，而其他几个概念能帮助人们用算法来表示生活中的问题，从而让计算机来解决这些问题。

第一，拆解复杂问题，直到复杂问题成为可重复的简单问题（分解问题）

用计算思维解决问题，首先就要拆解。分解问题是把原问题分解成子问题，解子问题，再把子问题的解合成原问题的解。无论多么强大的计算机应用，背后都是把原问题分解成可以解的子问题，只是规模不同。

以抖音为例，抖音的成功依赖于它强大的个性化推荐算法。在计算机看来，“探究用户喜欢哪种视频”可以拆解成：

把所有的视频按内容分类和排序

根据所有用户（包括你）以前各自的观看习惯，推导出喜好

把视频内容和用户喜好进行匹配，按匹配程度排序

也就是说，你用抖音刷视频对计算机来说分三大步，每一步都可以继续拆解，直到每一步都可以用算法来完成。

来源：微博@一起大数据

第二，把生活中的问题抽象化，用约定俗成的算法来解（抽象）

我们生活在一个物理世界里，计算机生活在一个数字世界里。计算机并不像人一样理解真实的事物，我们需要把真实的世界表达成它能理解的语言。然后在计算或操作后，它才能在真实世界中把结果展示出来。

比如，抖音需要用ID（身份标识号）或者名字把视频表示成计算机可以理解的形式，也要把视频内容表示成计算机可以理解的形式。同样，淘宝需要把商品的名字、内容、价格等表示成计算机可以理解的形式。被计算机排序后，这些物品需要转换回人能够看见的视频或者商品。这个把真实物理世界和计算机数字世界对应的过程就是抽象。

一旦问题被抽象成计算机可以理解的形式，比如转化为上面提到的排序问题，那么，这个问题就有约定俗成的解法了。而一些常用的排序算法，比如冒泡排序、插入排序等，都可以帮助我们提升解决问题的效率（这些算法在《未来算法》中都有介绍）。这些算法是计算机科学家研究出来的正确而高效的算法，是放之四海而皆准的算法。我们不需要重新去发明它们，就好比造房子的时候有其他公司已经能做出世界一流的窗户，那我们只需要知道是哪家公司有这个能力，把尺寸要求给它，让它造窗户就行了。

第三，算法是流程化的、可调用的、逻辑清晰的（算法）

计算机的算法就是一系列的指令，而指令是计算机能理解的语言。

人类的语言本身是复杂的、模糊的、会意的，比如“空山鸟飞绝”这句诗，看到的人会“脑补”这个画面。而计算机语言像小孩的语言，你必须给它所有精确的信息，它才能懂。计算机需要数过每一棵树，不多也不少，才知道这是一片有几棵树的森林。计算机的指令需要清晰、流程化，就像做一杯咖啡的指令，不管谁拿到这个指令，都可以做出同样的咖啡。

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清晰的语言表达是计算思维的要点。拆解使语言变得清晰。比如，计算机把物体从小到大做一个排序队列，它的办法是：

（1）拿一个新的物体

（2）从队列第一个开始比较，直到找到这个物体合适的位置

（3）把这个物体插入这个位置

这3个步骤非常清晰，没有歧义，对任何数目的物体都会奏效。

这个算法叫插入排序算法。抖音排视频可以用这个算法，淘宝排商品也可以用这个算法。无论是抖音需要每天推荐1亿个短视频，还是淘宝同时服务1000万名用户，当它们做到最后一步，需要向用户展示一个排好序的清单的时候，它们用的都是排序算法。

可以说，现代和未来的数字世界就搭建在这些算法之上。算法是约定俗成的好方法，一个算法可以解不同的问题，一个问题可以由不同的算法来解。我们需要知道各种算法的存在，懂得它们的原理，学会调用它们，让算法为我们服务。

第四，可重复性带来规模效应（模式识别）

计算机的算法不是用来解一个问题的，而是用来解一类问题的。这个解是可以重复的。比如，抖音不是给一个人推荐视频，它的算法可以给一亿人推荐视频，每个人看到的内容是不一样的，形式和方法却是一样的。再比如，一个人脸识别算法不是只能识别某个人，而是可以把每个人的身份证照片和实际的影像进行匹配。

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可重复性带来规模效应，这是计算机强大的根本原因。所谓模式识别，就是识别出哪些问题有共性，可以用同一个方法（比如排序）来解，这样我们就可以把这些问题交给计算机算法，让它重复做，做成千上万遍。

计算世界是精美和巧妙的。现在入行做程序员或许已经来不及了，但我们依然可以训练“算法工程师”们看世界的方法，学习如何用非常优美的、极其聪明的、超常简洁的办法去解决复杂的难题。希望在计算思维之下，我们都能拥有一个不同的看世界的视角。

本文综编自《未来算法》，诸葛越著，中信出版集团2021年6月出版

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