by Logiscool

“Everybody in this country should learn how to program a computer… because it teaches you how to think.” — Steve Jobs

不是每個人都要成為工程師，但每個人都該培養程式思維。

然而什麼是程式思維？簡單來說，就是富有「結構化」與「邏輯」的思考。

鍛鍊程式思維的人常會被誤解是 ”programmer”，但事實上是成為一個 ”problem solver”。

其實寫程式就像讓自己的大腦上健身房，透過面對越來越複雜的問題，鍛鍊自己思考的框架。就像健身會影響運動表現，當思考的框架越來越扎實，你面對生活中的問題時，就能更精確、更有效率的去解決。

當然，程式思維顧名思義是寫程式時必備的思考模式：

清楚定義問題

1. 拆解、簡化問題

2. 將拆解、簡化過的問題一一擊破

3. 整合

不論是在編碼的字裡行間，還是面對生活中的問題，都需要結構化是的思考。先跳出原有的框架，思考大問題，再逐一擊破小問題，而我們執行時也更能專注在問題上，不會偏離軌道。

清楚定義問題：

若無法清楚的定義要解決的問題，就更不用想去解決它了。

而定義問題的第一步，就是理解它。

遇到「困難」常常是一種感覺，而許多人在面對困難時都不經思考，也就是靠「直覺」去解決問題。這種方式很像寫程式最土法煉鋼的 “Try and Error”：

1. 使用最直覺的方法解決

2. 若無法解決，換一種方法

3. 執行第二部，直到走運

這種方式無法看透問題的本質、無法知道我們離問題的解有多遠，甚至在解決問題後都不知道自己是怎麼做到的。

所以在面對「困難」這種感覺時，我們必須先釐清它。

可以對你的同儕、同事或朋友簡單但清楚地描述你的問題，或用一隻筆、一張紙勾勒出困境。而時常在我們解釋問題時，就會發現自己原先沒有注意的邏輯盲點，是吧！

當我們能清楚定義問題時，那我們離解決它就不遠了！

拆解、簡化問題：

“Divide and Conquer” 是程式設計中很經典的演算法，而寫程式時，我們也會將一個專案拆解成許多模組(module)，再分成許多函式(function)去編寫。在建構和除錯(debug)時，會大大提升效率。

當然，生活中或工作上的問題也能用這種方式去思考：

好比說：「為何我的網路廣告無法帶來顧客？」

那可以將廣告表現拆成：曝光、點擊率…

點擊可以再分析：停留頁面時間、轉換率…

這個分解的過程還可以再深入，直到我們發現出現問題的部分，就可以對症下藥。

當我們拆解問題，就不會覺得難以下手。

Divided完問題了就是時候Conquer了！

電腦科學的世界中有許多演算法，像是 divide and conquer、 recursion、dynamic Programming、DFS/BFS、greedy search…等等。

這些演算法看似複雜，但初衷都是一樣的：如何最有效率的解決問題？

解決問題的方式有上百種，但解決問題的精準度和效率，就是靠經驗的累積、大量的練習與知識的吸收，慢慢堆疊而成。

就像前面提到的，寫程式就是這樣，透過一個個越來越困難、需要更深入思考的問題，鍛鍊自己的邏輯與切入、解決問題的方式。

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