引用爱丽丝漫游梦境记作为每个章节的开头，恰如其分又耐人寻味。本书介绍了排序算法、分类算法、搜索算法、递归算法、数据结构、模型识别、抽象、优化，在此基础上解读算法分解问题的逻辑，展望了 AI 和未来计算的应用场景。在简练的语言中科普底层算法，具有广泛的参考意义。我在单片机课上没弄懂的堆栈，在测控总线课上没弄懂的数据结构，在这本书里摸到了门路。值得看看有点意思ღ

未来是人和机器一起仰望星空的时代。新兴的计算技术给世界带来了波澜壮阔的变革。从载人火箭的发射和回收，到无人驾驶，从高尖的 AI、大数据，到人脸识别，从基因检测、电子医疗，到智慧城市规划，所有这些，唯有我们和强大的计算技术携手才能做到。

作者在《未来算法》一书中，重点阐述了四种既基础又实用的算法：排序、分类、搜索与递归，这也是我最感兴趣的部分。排序算法对我而言，无疑是最为熟知的简单算法。回想起初中时代，老师曾让几位同学上台，将自身视为元素，通过调整位置来直观展示不同的排序技巧，如按年龄、身高或学号排序等。尽管随着岁月的流逝和学习路径的转变，这种生动的演示方式逐渐淡出了记忆，但小伙伴们奔跑调整位置的场景仍历历在目，且无疑在我的决策过程中留下了潜移默化的影响。这正是基础教育与社会通识读物对我们认知的深远塑造。分类算法，如其名所示，是一种用于区分和归类的算法，通常依赖于一般疑问句（如 “是否”）来划分内容。在职场中，分类算法同样展现出其独特价值，以四象限法则为例。面对每日纷繁复杂的任务，我们时常难以抉择先后顺序。四象限法则通过评估任务的紧急性和重要性，将其划分为紧急且重要、重要但不紧急、紧急但不重要、不紧急且不重要四类，从而帮助我们明确任务的优先处理顺序。搜索算法中，顺序搜索虽朴素却费力，尤其在数据量庞大的情况下，排序、索引与分类成为更为高效的选择。鉴于排序与分类在前两章中已有详尽介绍，对于新内容的理解自然更为顺畅。搜索算法广泛应用于日常生活的诸多场景，如选择餐厅、购车、购房等。递归算法则另辟蹊径，它不同于按流程分解问题，而是将问题按层次逐步回溯至初始条件。这种看似 “推卸责任” 的方式，实则能够巧妙地解决问题。至于其背后的奥秘，还需我們亲自翻阅书籍以探寻答案。

与其掌握人生算法，不如了解一下计算机算法。现在和未来，我们都要和计算机和人工智能长期接触，与人打交道我们需要了解一个人的行为风格习惯，那么与计算机相处我们就需要了解计算机是怎么运行的，它们的优劣势又在哪里。这本书算是比较系统的科普，结合我们生活中经常处理的事情，来解释计算机的思维，通俗易懂。两个小时就能够有一个全面大致的了解。当然，其中大部分的内容，吴军老师在他的＃谷歌方法论＃里也有。作为智能时代的行动指南，吴军老师讲的稍微全面深入一些。只是，谷歌方法论的编排比较随意。

未来算法将会改变我们的身体。除了基于 AI 的基因工程、基因制药，我们还会有 3D（三维）打印制作的为你个性化定制的人工器官，符合你的生理机能。我们会有能和大脑通话的假肢，它们有跟真实肢体一样的知觉能力。如果你觉得 AI 已经能帮人们做很多事，从身份识别到无人驾驶，从商品推荐到军事决策，而且逐渐进入创意领域，那么我要告诉你，计算和 AI 还会深深地影响政府决策、法律法规、社会秩序甚至世界格局。这里有一些重大的问题亟待回答。比如：人做什么？当计算机不断地变得更加智能，更像人类，它们可能也会带上人类的偏见。技术并不公平，它也可能加剧贫富差距，它也会听从强者的指令。作为一个个体，我们在享受技术带来进步的同时，自己的位置在哪里？

AI 算法的基石是分解问题，我们处理问题的底层其实也是分解问题问题与问题之间都有节点，从一个问题到另一个问题都是动作要领，每一个动作本质上都是帮助我们排忧解难，优化方案人生何尝不是在一次次选择的道路上，优化人生

首先要说本数有点难，虽然感觉作者竭尽所能的简化了模型，但还是难。算法是打开未来世界的钥匙，是计算思维的核心概念。计算思维，简单地说就是计算机怎么解决世界的问题。它包含几个部分：把复杂问题分解成简单问题，找出重复的模式，把物理世界的信息抽象表示成计算机能够理解的信息和很多约定俗成的算法。本书会用你能懂得的例子向你介绍这些概念。

值得读一下，如果你是计算机门外汉。

这个世界上很多的现象是有规律的，虽然表面上看它们可能因为各种欺骗性的包装而千差万别。模式识别包括发现共性，发现不同，逻辑推导下一步。计算思维的模式识别强调必须想清楚所有可能的情况，并且对各种具体的情况进行具体的指导。

建议每个家长和老师都读一读。

这是一本深入浅出的读物，花三四个小时读完，收获颇大。

知道怎么和计算机打交道，是现在职场生存的必备技能，具体的硬件和软件工作原理那是专业人士要具备的知识，对非专业人士最有用的，是计算机怎么解题的工程思维，这里题不是单指数学范畴，通过抽象和转化现实生活中的部分问题可以变为可计算问题。

老实说__这本书又让我发现一个以前没发现的隐含区域。属于不知道自己不知道的部分。发现原来我以前琢磨的，多是社科上的思考方式这本书读起来大脑挺不适应，之前读那个《战争论》的时候，也感觉很难读。我觉得计算思维和本质思维相比较：本质思维趋向于各种角度找 what，而计算思维…… 我试着套用以前高中解数学题的办法…… 发现 “计算” 能有过程地操作下去。嗯，可操作的动态计算过程。

计算思维由 4 个方面：分解问题、抽象、算法和模式识别组成第一，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）举个例子用抖音刷短视频拆解看：把所有的视频按内容分类和排序；根据所有用户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；就是说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。第二，把生活中的问题抽象化，用约定俗成的算法来解（抽象）人类生活在一个物理世界里，计算机生活在一个数字世界里，那么我们想把物理世界展现在数字世界里就是需要计算机能理解的语言。第三，算法是流程化的、可调用的、逻辑清晰的（算法）人类的语言本身是复杂的、模糊的、会意的而计算机像小孩的语言，你必须给它所有精确的信息，它才能懂。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。并且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。

坦白讲，对于有点理工背景的同学来讲会比较平淡，其他背景同学翻一翻会有收获。

很幸运能发现和读到这么好的一本关于计算机及算法的书，我是个文科生，对计算机可谓一窍不通，但随着人工智能和计算应用的发展，发现生活中越来越离不开这些所说的算法了，因此就有了理解他并学习他的冲动，因为我相信新的时代要用新的方法论指导我们的生活，而计算机的底层逻辑到底是什么，对于我这样一个文科生而言理解起来是非常困难的，而且到底哪些才是计算机的底层逻辑，我更是一头雾水，幸好读到了诸葛越老师的书，可谓深入浅出，但仔细咂摸又又意犹未尽，谢谢诸葛越老师，也谢谢得到能给我们提供这么好的知识服务。值此新年到来之际，祝各位老师身体健康，新年快乐！

不仅让我明白了 AI 的工作原理，也为我育儿指明了方向，排序、分类、搜索、速归…

最近 chatGPT 的话题，很是火热。据说，因为 chatGPT，2023 年被称为 AI 元年。我觉得这背后还是算法，或者更高级的更复杂的算法，或者说是神经网络更为贴切。现在我们都离不开算法了，工作、生活、学习，计算，搜索，分析…… 各个场景，过程都或多或少都会用到算法思维。排序算法、分类算法、递归算法…… 学习一些算法思维，对于解决问题，整理思维过程很有帮助。

适合给初中生读。对于相关工作者，内容过于浅。对于大众，内容又稍有点深，没啥用。远不如《编码的奥秘》。

本书通俗易懂，用我们生活中的常识解释计算机专业术语，本书重点介绍了，分解问题、排序算法、分类算法、递归算法、数据结构、模式识别、抽象、优化、人工智能，深入浅出，适合广大群众阅读学习，即将到来的元宇宙时代，掌握计算机思维是种必备的技能。