作为开发笔记的第一篇，我想给朋友们说清两个事：一是为什么要开发一个博客推荐系统，二是如何开发。

为什么开发博客推荐系统

因为我想帮助写博客的人，让他们的生活变得更加美好。如果你去问一个写博客的人，什么样的生活更好？我敢保证，至少有一个人会说：”我希望我的文章能帮助更多的读者“。如果你找不到一个这样的人，那么你可以来问我，我会一字不差的这样回答你。

作为一个写博客的人，为了帮助更多的读者，最重要的一条是创作优质的文章。但优质的文章不是一天两天的功夫就能写成的。这需要大量的练习，不断的收集读者的反馈，持续的改进。这其中很重要的一环，就是读者的反馈。不论是写博客，做产品，还是提供服务，没有反馈，就不可能有质量的提升。如何收集反馈？重中之重是为你的文章找到读者。

为文章找读者，就像为产品找买家一样，属于市场营销的范畴。厂商为产品找买家，做法大家都知道，就是推广。写博客，也可以使用同样的手段：推广文章。博客推荐系统，通过让读者发现新文章，可以增加博客流量，进而收集到更多的反馈。除了在自己的博客上推荐文章，我们还希望，在别人的博客上也推荐自已的文章。自己推荐自己的，容易，那怎么让别人也推荐自己呢，答案就是互惠互利，我给你推一个，你也给我推一个。

希望在上面挖掘需求的过程中，你一直跟着我，没丢。如果万一没跟上，我总结一下，我们要用这个博客推荐系统，帮助博主们以互惠互利的方式，推广文章，收集读者反馈，提升博主影响力，改善博主们的生活品质。

开发将以何种方式进展

开发，我想以开源的方式展开。因为我尝过开源的甜头。我开发过一个小插件，能帮助博主们提升收录质量和速度。分享过算法题，帮助程序员准备面试。还搭建过Scala算法库，帮助竞技人工智能游戏比赛。
这些开源软件，不仅帮助我自己提高了自己的开发水平，而且帮我交了很多新朋友。

基于以上的经验，开源这个推荐系统，我想能有下面几个好处。

其一，增加透明度。对于想参与到这个项目中的朋友来说，不论是想学习的，还是想贡献的，开源代码可以给大家一个互相了解的机会。对于想学习的朋友，我觉得除了理论知识以外，能够真枪真刀的练习，也非常重要。网上已经有很多专家介绍如何开发一个推荐系统，但大多的只是局限于理论，偶尔有提到实战项目的，也都是玩具或者封闭式项目。我把安可推荐系统开源，就是想同大家一起，逐渐的完善这个系统。所以看到代码的时候，如果你觉得弱爆了，请不要惊奇，因为项目尚处于起步阶段，我希望它，在实战的考验下，变得越来越好。

其二，寻找合作者。把这个系统转起来，一个人肯定是没有任何指望的，我们需要合作，特别广泛，特别深层的合作。首先就是写博客的博主们。因为系统的核心设计思想，就是基于博主们互惠互利的合作。只有合作，这个系统才能推荐的更广阔，更对读者的口味，如果你也不推荐，我也不推荐，那么大家都还是关起门来造车子。其次，这个系统还需要热情洋溢的程序员，因为这个系统不是一个几行代码的小插件，从架构上来讲它涉及到了前段，后端，数据库，从算法上来讲，我们会用到推荐算法，虽然初期的会比较简单。最后，我们还需要赞助商，投资人，虽然我可以掏自己腰包养活这个项目（目前预算是一年消耗200美元左右）但如果万一用的人多了，消耗就会变得越来越大，就需要更多的资金，不过这都是后话。

最后，增加信任。把代码，算法全部展现给大家，博主和博主之间可以建立信任，因为他们可以搞明白，文章互推的规则是怎么建立的，互惠互利的合作是怎么进行的。除了博主之间，还可以增强读者和博主之间的信任，因为读者能知道文章是如何推荐出来的，能判别是不是标题党，有没有点击的必要。

结语

希望上面两个事讲的还算清楚，能吸引到你的好奇心，来关注这个项目。最后，就把项目的前端和后端代码分享个大家。如果你有反馈，欢迎来这里，或者添加我微信公众号。

近一个月来，博客发生了跳跃性的发展。十一月初，每天有四五十的页面访问量，一个半月后，翻了十倍，平均四五百的访问。在这篇文章里，我首先想说一下这次流量增长给我带来的影响，然后分析增长的原因，最后，展望如何让增长势头保持下去。

翻了十倍有什么影响

首先，多了一种成就感，因为服务了他人。比如说，有一位读者要把“学习如何学习”分享给她的上学的女儿。有人从我的“创业失败的经历”中感受到了创业的激情与艰辛。

此外，增加了自信，因为得到了的赞许。在开发者头条上，“学习如何学习”这篇文章成为了当天的精选文章。还有好心人把它投递到了博客园上，成为了编辑推荐文章。

其次，个人形象的改变。有人通过博客看到了我的代码，比如此代码仓库收获了18颗星，进而加深了我是一个热情洋溢的程序员的形象。还有更多朋友知道了我是一个有创业追求的人，找我聊创业的想法。这些朋友很有可能成为以后的创业合伙人。

最后，还捞到了博客开写的第一桶金，有热心读者通过我的链接在亚马逊上买了一本书，我收获了一块二毛钱的分成，谢谢您。

为什么出现了增长

我觉得有两大原因，一是推广，二是文章之间的关联。

我们技术人员大都不太擅长推广，感觉只要把代码写好就行了，有种酒香不怕巷子深的清高。可我认为，推广是寻求反馈。本章好不好，酒香不香，自己说了不算，别人喝了才算。酒香，又找到了黄金店铺，这多好，要火的节奏。如果酒别人尝了不香，那也很好，负面反馈能帮助我们提升自己，避免在错误的道路上越走越远。

所以必须要走出去，推广！我现在的推广都是手动的，主要是投递文章到极客新闻，SegmentFault，开发者头条（此次十倍增量的大功臣）等等。这种推广方式有很大的偶然性，如果你的文章没有被及时的发现，那么就是泥牛入海，因为像我一样推广的人很多很多。

除了不遗余力的推广之外，此次流量翻倍另一原因，就是文章内链。细心的朋友可以发现，最近的文章结尾部分，有相关文章的连接，引导读者发现更多内容。特别是有一篇好文的时候，这时会出现先让一部分人富起来，然后带动周边穷人发展的效果。

可持续发展

通过以上两部分的讨论，毫无疑问，我会坚定创作决心，因为有那么多正能量。其次就是加大推广力度。如何加大力度？我有一些初级的想法：跨博客相关文章推荐。

跨博客相关文章推荐

用四个字概括，就是礼尚往来。我在我的文章里推荐别人的文章，这叫往；相应的，别人在他的文章里推荐我的，这叫来。礼尚往来，不仅能让我们零成本的推广内容，更能在往来的人之间建立起更多的联系。除了让博客主收益以外，读者朋友们也有了更多发现优质内容的机会。

如何自动化礼尚往来？我们需要一个平台。假设你是一个博客主，你写了一篇文章，想把礼送出去，你可以使用这个平台的相关文章推荐服务，这个平台可以给你推荐一份链接的单子，这其中既有你博客的内链，也有给别人的外链。别人使用这个服务的时候，也会给你的文章发外链，因为我们的宗旨是礼尚往来。

加入我们！

跨博客相关文章推荐，处于初期开发阶段，我在这里和这里做了一个调查。非常感谢reuixiy成为首个愿意测试这个想法的朋友。如果你想加入我们，请发邮件**[email protected]，或加公众号：王辉的博客**。如果你认识写博客的朋友，请转告我们热情的邀请。

Jean-Baptiste Rudelle有两个梦想：创办一家公司，写一本书。他都做到了，公司是风靡法国的Criteo，书叫“他们说这不可能”，讲了Criteo从巴黎的一家沙拉店到纳斯达克上市的经历。

创业我也尝试过，项目获了奖可仍然失败了，这篇文章说说我的经历，和书中的成功经验对比一下，看我学到了什么。

我的不可能

故事从2016年初春开始，我的一个同事加老乡，神秘兮兮的问我，要不要搞点事情。他说团队不错，有美工，有市场，不是程序员单干，但出于保密的要求，他没有告诉我具体做什么。一周以后在法国国家图书馆，我见到了牵头人，大家互相赏识，当场就牵手成功。项目是开发一款绿色的陌生人社交学习应用，帮爱学习的人找到学习的伙伴。

接下来的2016年夏天，美工，程序员，产品经理，视频制作员，大家加班加点的准备“春晖杯”法国分赛区的创业大赛。团队中都是在校学生和在职员工，只能利用晚上和周末的时间赶项目。那个夏天，我几乎不和朋友见面，像消失了一样。付出得到了回报，我们斩获了一等奖，赢得了秋天参加江浙人才交流会的入场券。然而，初战告捷的背后，我们丢失了一员大将，因为项目上无法调和的分歧。

获奖之后，加上人员上的调整，我们度过了一段困难的日子。参赛之前，大伙有目标，有任务，商业计划书要写，应用要上线。可比赛毕竟只是比赛，项目的成功最终还是取决于能不能创造财富。秋天到了，我们从巴黎到了江浙，怀揣着邂逅投资人的愿望。江浙确实举办了一次盛会，可除了参加了几次路演，给领导们的讲话鼓了几次掌，加了几个微信群之外，我们并没有找到愿意陪我们走上一程的投资人。

在徘徊中，又有人离开了团队，这时已经是2016年的冬天。江浙三日游之后，我们意识到必须推广应用，吸引用户，验证模式。没有资金支持，没有充裕时间，我们很难走下去。我完全可以理解，当时任何一个人做出的离开团队的决定，因为人到这时候，只能用身心俱疲来形容。一次接着一次的推广，我们怀着希望出发，载着失望归来。虽然受测用户嘴上说着我们的产品好，却留不下日活。

摸索中，2017到了，春节过后我们说，如果要继续下去，必须拉到投资。就这样，在创业进一年之后，我们第一次触碰到了那个话题：团队的股权结构。一个没有股权结构的团队是拿不到投资的。可一款没有日活用户的应用，拿到投资谈何容易。

2017年的春天，故事从春天开始，到春天结束，失落，迷茫中夹杂着一丝解脱。

他们说这不可能

途中，有人告诉我，你们的项目不可能，到最后我都没有信。Jean-Baptiste Rudelle把Criteo变成了可能，并把它写成了一本书，让我们看看他是怎么做到的。

借力投资人

Jean-Baptiste有两个合伙人：Franck和Romain，走廊里认识的。可在这之前，他先去见了投资人。投资人听完报告后，说要商量一下才能给结果。出门等待的间隙，Jean-Baptiste在走廊里察觉到有两个人的谈话内容和他的想法很像，就去接触了他们，三人最后走在了一起。我这里重点想说的是，在没有产品，合伙人的情况下，Jean-Baptiste首先见的是投资人。而我们是在团队在发展到十多人，参加了比赛，获了奖，上线了产品，申请了专利之后才开始找的投资人。

这其中的一个原因，就是担心前期身价太低，把自己卖的太贱，想等着估值高的是时候再引入资本。没有资金，大家只能兼职硬撑着。这不仅不利于长期工作，而且束缚了产品的迭代速度。

找投资人就像做销售一样，所以能拉来引投资的人是团队中重中之重的人才，Jean-Baptiste并没有像其他两位那样贡献了精妙的算法，但这并不妨碍他是公司的第一大股东。

转型

在初创企业里，有一个专业术语叫Pivot，意思就是当产品行不通的时候，要大胆转型。Criteo起初是因为Jean-Baptiste做完沙拉后看了一部烂电影，想搞个评分系统给人们推荐好看的电影。除了推荐电影外，他们还推荐过博客，一直到今天做实时动态广告的推荐。所以说，起初的点子重要吗？世界上最不缺的就是点子，缺的是能快速转型的团队。Jean-Baptiste在创建Criteo之前已经有过几次创业经历，之前的经历中，当转型的时候，总会遇到阻力，团队认为转型不可能。而在和Frank和Romain的合作中，后面两位可谓转型的好手，两个月就把原来的电影算法转成了博客算法，再到之后的广告算法，都是神速。

我们虽然也调整过几次路线，从最初的学留学知识，到百科知识，一直到最后的星座知识，但基本的模式都没有变，另外就是转型周期过长，我想这和大家兼职，不在一起工作都有关系。

共享成功

21世纪我们能共享什么？我们可以用Airbnb共享房子，用滴滴打车共享车子，用迪拜共享单车，用某某共享雨伞，共享马扎，最近又听到共享娃娃机。共享是一种哲学，在创业的过程中，你还能共享什么？共享成功！Jean-Baptiste最初就认识到，创业不是一个人的事，要吸引人才，就要共享股权。具体数字我不知道，Criteo的初期的几百个员工都拿到了股权。有的创始人害怕失去对企业的控制，不敢把股权放手出去。可凡事都是相互的，你不想别人分了你的蛋糕，那别人就不会全心全意的把蛋糕做大。一个饼干的百分之百还是一个饼干，一个市值上亿的公司，持有百分之一，就可以让你变成百万富翁。

我们的团队，由于股权问题研究的太晚，在很长的一段时间里，大家都不知道各自占了多少，我想这在一定程度上，影响了团队的稳定。

企业家情怀

接下来说的这两条和创业关系不大，Jean-Baptiste讲了点情怀。

富人税

每个人都有他的烦恼，穷的时候想着填饱肚子，富的时候，想着避税。书中的一个桥段，非常形象，说Jean-Baptiste在他的大别墅前，看到了两个人从保时捷跑车里走出来，成功人士的打扮。其中那个女的，很自然的问Jean-Baptiste有没有把收费站的发票留下，能不能把发票给她，这样她可以充做企业开销可以减税。

互联网革命创造了巨大的财富，本以为它会帮助整个社会更上一个台阶，然而财富却掌握在少数人的手里，并没有对社会产生多大影响。我上一年去三番参加JavaOne的时候，就被那么多露宿街头，步履阑珊的流浪汉给惊到了，举世闻名的San Francisco同时出现了天堂和地狱。Jean-Baptiste应该是一个社会主义者，他愿意交更多的税，去降低这个社会的贫富差异。

不需要看价签的时候

在书的最后部分，Jean-Baptiste问了一个问题，当你买东西再也不需要看价签的时候，你会怎么安排余下的生活？当然，我们说的不是买袜子，买肥皂的时候，是当你在巴黎买房子的时候都不在意价钱的时候。这里卖个关子，我不说他的答案了。如果你励志做一个企业家，你可以想一想你的答案！

后话

虽然创业失败了，但我从中受益匪浅。创业本身，无论成败，都是一段宝贵的经历。我结识了那么多有理想，有才华的青年。团队中如今有人去了Amazon，有人去了Criteo，(有谁找工作，我可以帮助找他们内推)，还有人把自己的头衔变成了博士。期待再次扬帆启程！

当下还有什么比机器学习，深度学习，人工智能更火？除了教机器学习，不妨也教教自己。拥有一个高效的大脑，可以帮你学习一切知识。所以我上了Coursera上至今最火的一门课)（顺利拿到证书）：学习如何学习。下面分享几个非常有用的技巧。

为什么学习如何学习？

高中毕业，流行互赠留言。有人认为我是一个真心享受学习的同学。当时的快乐，来自好成绩和别人的好评。如今，三十多了，早已没有考试，却比以往任何时候都更爱学习，因为学习让我能挖掘藏的很深的美丽。你学习的动力是什么？

注重过程而非结果

这是一个容易激起辩论的话题：到底是过程重要，还是结果更重要？不同的情景，有不同的答案，在学习这个领域，过程更重要。

首先，专注于过程，可以减少心里打击，治愈拖延症。对于人脑来说，学习并不是一件让它感到舒服的事情，毕竟你在绞尽脑汁思考一些从来没有思考过的问题。万一你学习的新知识，很难，比如深度学习，你一时半会领会不了，就会有一种挫败感。一旦有了这种心理打击，你就很有可能患上拖延症，找各种借口逃避啃硬骨头。这都是注重结果的弊端。因为你过于关注是否学会，而忽略了微小进步。注重过程，忽略结果，就不会有这种烦恼，因为你压根也没期待着掌握些什么，只要把时间用够就行了。

其次，专注于过程，更有利于知识的积累，培养长远目标。俗话说的好，一口吃不成胖子。暗示事物的发展是循序渐进的。很多知识复杂度极高，从本质上来说，不可能一下子都被消化掉。所以在处理这种知识的时候，注重过程，可以鼓励我们建立长远目标，一点一滴的积累。道理，就不多说了，古文“劝学”讲的不能再清楚了。从实践上来讲，比如一年前，当我在法国最佳程序员比赛里获奖的时候，我就突然意识到积累的效果显现了。

当下，我仍在积累，每天花一到两个小时做程序员面试金典书中的算法题。请注意，这是注重过程而非结果的核心。我没有要求自己每天要做出来一道，而是说花一到两个小时，做到哪是哪。时间用完了，有可能做出来了三道，也有可能一道都没做出来。如果你也喜欢算法，和我一块积累吧，来我的Github算法仓库。

休息并非浪费时间

有一次，我练一个算法题（132模式），苦思冥想，不得其解。一气之下就去游泳了。在用泳池里吐气的时候，灵感突然上来了，游完回去直接给搞定了。

我所描述的这个经历，是“学习如何学习”中非常核心的一个概念。就是大脑的专注模式和分散模式。当你苦思冥想的时候，你使用的是大脑的专注模式，这种模式有利于高相关度的概念，但很容易让你陷入思维的孤城，无法调兵遣将。在大脑的分散模式下，你没有特殊的目的，悠闲的徜徉于你大脑的各种分区，灵感更容易在这种条件下闪现光芒。

更为神奇的是，大脑会在你睡觉的时候，充当整理员的角色。它会打包处理你白天学到的知识，归类，总结，清洗，甚至碰撞出新的火花。德国有机化学家，凯库勒梦见猴子，创造苯的环状结构，是科学史的一段佳话。

知识碎片

开发一个知识碎片，就好像是学习一个泳姿。当你学习自由泳的时候，老师会一步一步的教你，打腿，划水，换气。而当你成为自由泳能手的时候，所有动作一气呵成，你根本不会再去想细节。如果你很有天赋，成为了混合泳高手的时候，什么蛙泳，仰泳，蝶泳都成为了你的知识碎片。知识碎片，就是有这样的魔力，我们可以通过不断的练习，把复杂的技能，概念打包转换成你直接可以消费的小单元。小单元一旦信手拈来，你就可以它们为基础再创建新的更大的碎片。

谈到这里，我想拿个算法举例，要不大家以为我是游泳运动员呢。比如说你通过勤学苦练掌握了二叉堆（这是我目前最喜欢的数据结构），把它用的得心应手。当你在学习最小生成树的时候，二叉堆就成了你的一个知识碎片，稍加功夫，你就能学会Prim算法。当你把最小生成树也用的炉火纯青的时候，如果你遇到了一个分堆（clustering）的问题，最小生成树就成了你的知识碎片。所以这是为什么，作为程序员，你要投资数据结构，积累你的知识碎片。

“我学会了”的假象

这个假象，是人们自我安慰的一个体现。你看完了概率论的一本书，觉得知识都学会了。可没过多久，你就把贝叶斯条件概率的公式给忘了，你又回去重温了一遍，告诉自己这次是真的学会了。那现在给你个挑战，看看你能不能把下面的这个概率算出来。

说，你有一个袋子，里面装了两枚硬币。其中一个是正常的，一个不正常。你闭上眼从里面拿一个，它是正常硬币的概率是50%，不正常的也是50%。正常硬币，投掷一次，得到正面反面的概率各50%；不正常的，有40%的概率得到正面，60%的概率反面。现在，你闭上眼从中取了一个硬币，投了一次，拿到了正面，问这个硬币是正常硬币的概率。

如果这个题的解法，对你来说没那么明显，那么我强烈建议你使劲的回想你概率里学过的知识，而不是回头去翻公式。如果你能回想出来，那么说明你真的掌握了，否则你之前是给了自己一个学会了的假象。

真正的学会一个知识，不能只靠被动的去看，去听。而是要主动的去回想，去创造，或者看你能不能把你的知识传授给别人。有一次在知乎上一个人问有哪些优秀的Java开源项目最值得阅读？，我的第一反应，就是这种人很容易就陷入“我学会了”的假象，别人的代码读的再多，自己的大脑没有用力的思考挣扎过，那还是别人的东西。

总结

学习如何学习，是可以让你受用一生的技能，特别是对爱学习的你来讲。技巧先分享到这，记住千万不要给你“我学会了”的假象，实践出真知！

在看吴军老师的数学之美之前，我已经开始意识到数学的重要性，前面写了一篇计算机中的数学。迫不及待的看完之后，收获巨大，特别是最后明白了吴军老师写作目的的时候，备受冲击。吴军老师希望我们做软件不要再凑了，而是从数学中找简洁的方法。

书中有好几个问题都讲的特别精彩。比如搜索问题。吴军老师在讲解问题的时候，更注重技术中的“术”的部分，所谓“术”，就是认识问题的角度，解决问题的思路。而“技”强调的是在找到方案之后，如何把方案付诸于实践。拿搜索来讲，搜索面临两个问题，一个是页面和关键字的匹配问题，一个匹配成功的页面之间的页面排名问题。比如说，你搜数学之美，搜索引擎会首先筛选出和这个问题相关的页面，然后在这些筛选出来的页面里给你提供最有可能让你满意的页面。能把搜索问题，提炼成上述的两个小问题，就是“术”的部分，和“技”无关。

如果你的任务，是设计一个页面排名的方案，你会怎么设计？真的推荐你想一想，看看你是用凑的方式，还是会从数学中找到灵感。如果是凑的话，你会怎么凑。在我读这本书之前，我只知道凑。我的思路可能是设计一个打分函数，对每个页面进行打分，分越高越好。其中打分的部分包扩，页面字数的多少，字数多的，讲的就更深；还有文章的作者，越出名的作者，写的文章质量越高。

百度的李彦宏，谷歌的拉里佩奇都思考过这个问题，并且还写了论文，开了公司。这本书里吴军老师讲了拉里佩奇的PageRank算法，里面用到了图论，线性代数，概率论，收敛的证明，分布式计算MapReduce。

搜索问题，只是其中的一个例子，如果你想知道语音识别是怎么设计的，信息论在其中扮演了什么角色，如何摆脱凑的局面，那么这本书会给你带来很多启发。

如何找带环的单链表里的环入口点？这是一个非常有意思的问题，解完之后，会让你感觉算法很美，很享受。其实已经有很多人谈这个问题的解法了，这里我主要想结合Canvas动画，让你更生动形象的感受这个问题的美妙。

具体问题是，给你一个含有环的单链表，求环的入口点。比如我们有一个链表，从0一直链到16，然后16转过身来又链到了5。这个链表里，5到16组成了一个环，环的入口点是5。

我在解这个问题之前，知道如何判断单链表是否有环，利用的是龟兔赛跑法。所谓龟兔赛跑，指的是用两个指针，兔子(蓝色)每次移动两个节点，乌龟(红色)每次一个，如果有环的话，兔子和乌龟有朝一日都会进入这个环。由于兔子比乌龟跑的快，他们在环里，肯定会相遇。

知道了如何判断是否有环，离找到环入口点就不远了。其实环的入口点，和他们在环里的相遇点是有关系的。现在停下来想一下，他们会在哪里相遇？如果想不通的话，就多跑几下上面的Canvas动画。

下面是用Java解的这道题:

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LinkedListNode detect(LinkedListNode head) {
    LinkedListNode runner = head;
    LinkedListNode walker = head;
    while (runner != null && runner.next != null) {
        runner = runner.next.next;
        walker = walker.next;
        if (runner == walker) break;
    }
    if (runner == null || runner.next == null) return null;

    walker = head;
    while (runner != walker) {
        runner = runner.next;
        walker = walker.next;
    }
    return runner;
}

我想结合两个概念来谈职业规划，一是服务精神，另一个是技术。我想说明的结论是，技术需要服务引领，服务需要技术驱动。一旦理解他们之间的联系，职业规划就很容易谈了。

为什么要结合两者谈？首先，作为一个热情洋溢的程序员，我工作已有六年，主攻低延迟，高性能的金融市场数据系统。对技术的追求是执着的，除了白天敲代码，业余还参加各种算法比赛，上公开课，写技术博客。因此，不可能避技术不谈。其次，我开始意识到服务精神的重要性，我体会到培养服务精神，有利于超越自我，有利于搭建反馈循环，让别人喜欢用你做的产品，给你带来快乐。

技术的困境

技术，对于一个程序员来说，是一件美好，令人着迷的东西。你看看知乎上，有人问，有没有一段代码，让你觉得人类的智慧也可以璀璨无比？， 还有人问你认为最优美的数据结构是什么？。就像欣赏一件艺术品一样，你可能深深的折服于某个拥有对数复杂度的数据结构，你可能会享受微妙级低延期给你带来的快感，你可能自豪于你所向无敌的智能战斗机器人。

技术是一个有魔力的东西，可以给你带来快乐，但它也有困境。当你倾注了你的青春开发出的产品没人用的时候；当你写了上万行代码却未得到一个赞美之词的时候；当你面对着层出不穷的技术怎么学也学不完的时候；你会无助，困惑，感叹什么时候是个头。

这是技术的无力的一面，技术的困境。为什么？因为我们过分的看重技术，以为事情的成败，取决于技术的优劣。以为只要我学的越多，我就能立于不败之地。

服务精神

深爱技术的人，往往特别单纯。为了技术信仰，可以挣的面红耳赤。我曾经就有过类似的经历，当时以为是不善沟通，并且还参加了一个非暴力沟通的培训，其实是忽略了一个更深层次的原因，就是缺乏服务精神。

所谓服务精神，在我看来是一种意识，一种指导思想。就是当你做事情的时候，是不是先想到你服务的对象，是不是想着如何让它们满意。在服务行业里，这很容易辨别，不管是在餐馆，理发厅，还是水果店，你都知道你服务的对象是谁，因为他们会出现在那里，并且你能从他们的是否有笑容中判断他们满意了吗。

而在软件行业里，很多程序员接触不到最终客户，因此往往易缺乏这些意识，更糟糕的是，有些程序员认为他们的服务对象是技术不是人，体现就是他们不善解人意。

技术和服务

最近对我感触比较大的一件事是云栖大会上宣布成立的达摩院。马云说，阿里巴巴要有社会责任感，要把阿里的技术，阿里发展带来的红利更好的服务于社会，服务于人民。在别人看来，好像在说大话。可这些话却深深的触动了我。对于一个在服务精神上开始觉醒的人，这无疑是一颗定心丸。当一个人，一个企业，都要富可敌国的时候，仍然想着要服务别人，对于普通的我呢。

从另外一个角度来看，达摩院的第一批员工有谁？他们都是清一色的技术人员，都是在各自领域出类拔萃的人才。为什么？因为他们要解决的问题，是全社会，全人类都关注的问题。我们服务的对象越高，所要求的技术水平也就越高。

在说一下第三点，就是达摩院的盈利模式。他们不是漫步目的的搞科研，他们要解决实际问题，解决实际问题，服务于他人，既能带来利润，又能带来快乐。所以，只有技术，没有服务，也是生存不了的。

这就是我开篇的时候所说的，技术需要服务引领，服务需要技术驱动。

职业规划

在我们理解好了技术和服务之间的关系之后，我们在职业规划上就不难做出正确的决定。

如果你是一个热衷于技术的程序员，那么不要纠结这条路能走多远，不要顾虑要不要做管理。因为如果你立志接解决当今社会所存在的问题，你必将找到你的用武之地，看看达摩院的那些技术流们。

如果你还在忧虑，好多新东西学不完，那么请把你的关注点放在如何提高你的服务质量上，他可以更好的知道你该如何学习，学什么。

二分法(BinarySearch)，是一个简单却很容易写错的算法。据说，Jon Bentley（k-d tree的发明者）做过一次调查，90%的程序员，花上几个小时，也写不出一个正确的二分算法。我写了几个，发现成败在细节上。后来总结出了一个经验，就是把重点放在二分法那个擦肩而过的美好瞬间。下面通过几个例子来体会。

找寻插入位置

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说，你有一个整数数组，已经排序完毕，升序，并且没有重复的元素。
问，给你一个整数，求它在数组中的插入位置。

拿[1, 4, 7, 8]来说，
0 -> 0，
2 -> 1，
5 -> 2,
7 -> 2,
9 -> 4

我写了如下代码

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class Solution {
    public int searchInsert(int[] nums, int target) {
        int start = 0; 
        int end = nums.length - 1;
        while(start <= end) { 
            int mid = start + (end - start) / 2; 
            if(nums[mid] == target) {
                return mid;
            } else if(target > nums[mid]) {
                start = mid + 1;
            } else {
                end = mid - 1;
            }
        }
        return start;
    }
}

确保相遇

当start比end小或相等的时候，我们都继续找，而当start超过end，他们擦肩而过的时候，我们停止循环。为了避免他们停滞不前，每次我们要么增加start，要么减小end，确保他们擦肩而过。

擦肩瞬间

由于每次要么start增加，要么end减小，只有一方会发生变化，必定有一个瞬间，他们相遇落在同一个位置上。这次相遇是最令人心动的地方，也是该算法，最需要注意的地方。请问在上述代码中，从while循环出来的时候，为什么返回的是start，而非end？请认真思考一下，再看我的分析。

让我们把注意力放在他们擦肩相遇的瞬间，start和end站在了同一个位置，start看一下目标值和眼下的值，如果发现目标大，start往前一步，超越了end，新的start必定是插入的正确位置；如果发现目标小，start让end走一步，start留在了原地，正好占用当下的插入位置，因为要插的值正好比当下的小。

是不是这个瞬间很美好？

求平方根

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求整数的平方根，结果要整数。比如：
sqrt(16) = 4,
sqrt(15) = 3

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class Solution {
    public int mySqrt(int x) {
        if(x == 0) return 0;
        if(x == 1) return 1;
        int start = 1;
        int end = x / 2;
        while(start <= end) {
            int mid = start + (end - start) / 2;
            int square = mid * mid;
            if(square == x) return mid;
            if(square > x || (square / mid != mid) ) {
                end = mid - 1;
            } else {
                start = mid + 1;
            }
        }
        return end;
    }
}

为什么出了while循环，我们返回的是end？擦肩而过的瞬间发生了什么？

求区间的头和尾

1
2
3

说，有一个整数数组，按升序排序完毕
求，目标值得首次和最后出现的位置，找不到返回[-1, -1]。时间复杂度必须控制在o(logn)
比如在[1, 2, 3, 3, 3, 4, 4]求3的区间，答案是[2, 4]

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class Solution {
    public int[] searchRange(int[] nums, int target) {
        return new int[]{
            searchLow(nums, target), searchHigh(nums, target)};
    }
    
    private int searchLow(int[] nums, int target) {
        int start = 0;
        int end = nums.length - 1;
        while(start <= end) {
            int mid = start + (end - start) /2;
            if(target <= nums[mid]) {
                end = mid - 1;
            } else {
                start = mid + 1;
            }
        }
        if(start > nums.length - 1) return -1;
        if(nums[end + 1] == target) return end + 1; //回头看
        return -1;
    }
    
    private int searchHigh(int[] nums, int target) {
        int start = 0;
        int end = nums.length - 1;
        while(start <= end) {
            int mid = start + (end - start) /2;
            if(target >= nums[mid]) {
                start = mid + 1;
            } else {
                end = mid - 1;
            }
        }
        if(end < 0) return -1;
        if(nums[start - 1] == target) return start - 1;
        return -1;
    }
}

你能体会到擦肩而过的美妙吗？在找区间头的过程中，end在相遇的位置上看了一下目标值和眼下值，如果发现目标值小或正好，end就会往前走一步，翻过start。最后end回头看，那么相遇时的位置，要么区间头找到了，要么目标值不存在。

总结

二分法，是有规律可寻的，首先就是要确保start和end总有一方前进，进而确保擦肩而过跳出while循环。其次就是根据需求，决定在相遇的瞬间，是start还是end动。掌握了这个规律，你定能写出来正确的二分法。

法国工程师学位的我，后台开发六年有余。如今深深爱上了数学，感慨以前学得不够。

首先，无论是哪方面的程序员，都要大量的投资算法和数据结构。因为这是你的基本技能，就像棋手需要知道每个棋子的走法一样。在算法学习的过程中，你绕不过的就是衡量算法的效率，也就不可避免的学习Big O的知识。Big O，需要你了解函数和极限的一些知识，比如说，f(n) = O(g(n))是这样定义的，当n足够大的时候，你总可以找到一个常数c，使得c * f(n) >g(n)。除了效率，还有如何证明算法的正确性。这就要求掌握一些证明方法，比如反正法，递推归纳法。

其次，如果你遇到了性能方面的问题，需要降低延迟，增加吞吐的时候，你很有可能需要去设计高性能的队列系统，这时排队论的知识就显得尤为重要了。排队论要学好，概率论是基石。队列在计算机系统中随处可见，操作系统中的进程调度问题，基于队列解藕生产者消费者的架构问题等等。

接下来如果你对离散优化问题感兴趣，如说背包问题，旅行者问题，当你需要优化一个目标函数的时候，你往往会用到梯度下降法，而理解梯度下降法，对微积分要有很好的理解。更不用说在人工智能，机器学习领域，到处都得优化目标函数，降低预测误差，想走的远，是必须要有数学基础的。

然后再说一下，线性代数，特别是在人工智能里面，很多基本的模型都是线性的，你会随处看到矩阵的用处，单纯的只知道矩阵如何相乘是远远不够的，要理解的跟深入，矩阵是一个函数，用来转换矢量，既然是函数，就会具有很多函数的特点。你应该懂得如何证明 （矩阵甲 x 矩阵乙）x 矩阵丙 = 矩阵甲 x （矩阵乙 x 矩阵丙）

最后，说点我也没有搞明白的，分布式系统中的鼻祖级论文，Lamport的时间，时钟，和事件的顺序，据他所说是他从相对论中的时间和空间的关系中得到的灵感。由此可见，不仅是数学，物理也很重要。

总结一下吧，当时是学生的时候，学数学不知道怎么用，只知道考试，回想起来 ，如果应用场景更清晰的话，我会投入的更多。

数学学习资源

• 线性代数的本质 - 3Brown1Blue
• 微积分的本质 - 3Brown1Blue

入春以来，鼻子痒，堵，流鼻涕，像感冒一样，其实是过敏。看了个耳鼻喉的专家，她的一番话，竟让我联想到了软件开发中的测试问题。就像Dijkstra说的，测试只能表明Bug的存在，而非它们的绝迹。

过程是这样的，我做了一个抽血实验，指标说明我没有过敏。医生很耐心的跟我讲，抽血结果说你没过敏，并不代表你没过敏。因为抽血化验只针对一部分过敏原。结果是好的，只能说明你对这些物质没有过敏反应。并不能代表你对其他东西也不过敏。像什么狗毛了，猫毛了，花粉了什么的，并不在化验的范围内，所以你有可能对他们过敏。也没有必要做更多的测试，因为很可能你又测了十几种，还是没找到过敏原，也只能证明对这些测试的东西没反应，而说明不了全部。

话，绕来绕去，就是告诉我，我知道你对哪些东西不过敏，不知道你对什么过敏。这就像软件测试一样，你写了一个测试，我们只能知道，在这种情况下，软件会好用，但并不知道，在哪些情况下不好用。

我举个简单的例子，比如下面的冒泡排序

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public class BubbleSort implements Sorting {

    @Override
    public <T> void sort(T[] elems, Comparator<? super T> comp) {
        for (int out = elems.length - 1; out > 1; out--) {
            for (int in = 0; in < out; in++) {
                if (lessThan(elems[in + 1], elems[in], comp)) {
                    swap(elems, in, in + 1);
                }
            }
        }
    }
}

针对下面的输入，都能排好

1
2
3

Arrays.asList(2, 3, 4, 8, 5, 7, 1, 6);
Arrays.asList(2, 8, 3, 4, 5, 7, 1, 6);
Arrays.asList(5, 8, 4, 3, 2, 7, 1, 6);

但有一种情况排不好，你能看出来是为什么吗？

1

Arrays.asList(2, 3, 4, 8, 5, 7, 6, 1);

医生说，没必要做所有的测试，因为成本太大，并且不一定找到好的结果。但对软件测试而言，有没有好的办法呢。我是一个热情洋溢但比较笨的工程师，所以用了一种比较笨的方法，就是随机产生很多测试，暴力解决问题，这里你可以看得到，后来才意识到，在这种情况下，大家都在用一种叫基于属性的测试方法：Property-Based Test。有没有更暴力的呢，还真有，There are Only Four Billion Floats–So Test Them All!。

一个过敏测试，一个软件测试，看上去两个没有联系的东西，可认真比较后，却惊喜的找到了他们的共同点。类比之后，反而对Dijkstra的那句话有了更加深入的理解。