2 posts tagged

книги

Микрорешения. Проверенный путь к достижению больших целей

Кэролайн Арнольд, 2014, издательство «Манн, Иванов и Фербер», ISBN 978-5-00057-202-3. Книга на Озоне.

TL; DR: решения вроде «стать более аккуратным» не работают. Вместо них принимайте конкретные, небольшие решения, которые легко осуществить и от которых сразу же есть профит — например, «заправлять постель утром». Привяжите эти решения к каким-либо событиям (сигналам), чтобы сформировать привычку. Фокусируйтесь не больше, чем на 1–2 микрорешениях, пока не выработаете привычку.

В оригинале книга называется содержательнее — Small Move, Big Change: Using Microresolutions to Transform Your Life Permanently. В первой части подробно объясняется сама техника принятия микрорешений. Во второй части рассматривается, как на примере разных аспектов жизни пользоваться микрорешениями:

— улучшить качество сна;
— повысить физическую активность;
— правильно питаться;
— устранить беспорядок;
— улучшить личные отношения;
— сократить расходы;
— стать пунктуальнее;
— стать организованнее.

В целом техника полезная, но книга сильно раздута — в первой части просто много воды, во второй части много обычных жизненных историй, иллюстрирующих описанные в начале приёмы.

Выжимка первой части

Принимайте конкретные, разумные и выполнимые решения, которые легко сразу же осуществить. Решение «буду ходить пешком на работу 5 дней в неделю» большое, сразу появятся обстоятельства, которые мешают его выполнению (пошёл дождь, людно, мало времени). Мозг начинает искать отмазки и в итоге откладывает или смягчает данное обещание. Проблема в том, что отказ от решения — это тоже решение, а принятие решений ослабляет самоконтроль и инициативность, потому что все они истощают один и тот же психологический ресурс.

Микрорешение должно отражать конкретное и понятное действие, результат которого легко оценить. Не «заниматься спортом больше», а «приседать 100 раз каждое утро». Не «потреблять в день на сто калорий меньше», а, например, если вы полдничаете шоколадкой, «съедать только половину шоколадки».

Привычки включаются определёнными сигналами: мы говорим «пожалуйста» (привычка) в ответ на «спасибо» (сигнал). Связывайте микрорешения с сигналами, это поможет задать для них контекст (когда выполнять микрорешение) и сформировать привычку.

Микрорешения должны нести конкретную пользу и давать результат сейчас, а не когда-нибудь потом. Не «содержать дом в чистоте» (невозможно воплотить мгновенно), а «заправлять постель каждое утро» (приносит моментальную пользу — заправленную постель).

Не пытайтесь принимать разом множество микрорешений: сконцентрируйтесь на 1–2 решениях и выполняйте их, пока они не войдут в привычку. Чем больше решений, тем больше на них нужно энергии.

Грокаем алгоритмы

издательство «Питер», 2017, ISBN 978-5-496-02541-6

Книга для тех, кто хочет получить базовое представление о распространённых алгоритмах и их применении. Алгоритмы рассматриваются на примере реальных, а не абстрактных задач. Всё объясняется доходчиво и с множеством иллюстраций.

Что можно узнать из книги

Как устроена память, как в ней хранятся массивы и связные списки, какие у них преимущества и недостатки.

Как работает рекурсия, что такое стек вызовов и как она на него влияет.

Как решать задачи с помощью стратегии «разделяй и властвуй», как эта стратегия используется в алгоритмах быстрой сортировки и сортировки слиянием.

Как устроены хеш-таблицы, что такое хеш-функция, коллизии и коэффициент заполнения. Как хеш-таблицы применяются: моделирование отношений между объектами, устранение дубликатов, кеширование данных.

Как моделировать сети с помощью графов, чем направленные графы отличаются от ненаправленных, как с помощью графа и поиска в ширину найти кратчайшее расстояние между двумя объектами; что такое топологическая сортировка; что такое взвешенные графы, как в них искать кратчайшее расстояние между объектами с помощью алгоритма Дейкстры, в каких случаях алгоритм Дейкстры не работает.

Как определить, что задача не имеет быстрого алгоритмического решения (NP-полные задачи), как решать такие задачи с помощью приближённых алгоритмов и жадной стратегии.

Что такое динамическое программирование, как и где оно применяется.

Как строить системы классификации на основе алгоритма k ближайших соседей, где ещё его можно применить, что такое извлечение признаков и регрессия и как они применяются в биржевых торгах, спам-фильтрах и системах рекомендаций.

В конце книги приводится краткий обзор 10 алгоритмов и структур данных, которые подробно не рассматривались в книге: бинарное дерево поиска, инвертированные индексы, преобразование Фурье, параллельные алгоритмы и MapReduce, фильтры Блума и HyperLogLog, SHA, обмен ключами Диффи-Хеллмана, линейное программирование.

Jan 7   алгоритмы   книги