发现想当好一个程序员，有些认知观念也得相应升级。自己接触到的有以下一些基本观念，总结如下：
空间换时间（如收拾房间、列清单…）
空间换时间，或者时间换空间。是以前就了解的一种思维，在编程上有一个简单的例子，就是将 a b 两个参数的值交换，这个的不同解法可以很形象地解释这个思维是什么意思。以往自己会用收拾屋子作为例子：有钱人的家可以将所有东西摊开，因为都有地方放，那随时想去干什么、用什么都很方便；而普通家庭空间有限，许多东西就得收纳，折叠起来，缺点就是要牺牲很多时间整理，并且想用的时候还得花时间进行布置。所以为什么富人的时间利用率会比穷人高… 还有一个和日常更近的例子，那就是列清单，写笔记，也是多一个空间将脑海里的东西清出来，换取下次使用时找到它的速度提升。
时间复杂度 & 空间复杂度
这个的启发是，当某些事情没法直接进行比较时（例如算法的比较依赖硬件）。我们可以构建一种趋势的维度进行比较。
避免过度拟合
过度拟合并不意味着“好”，因为重要的是未来，而不是过去。生活中也要避免过度拟合，比如对别人的随口一句话猜测太多，造成自己的内耗，并没有太多帮助，当你纠结对过去数据的拟合精准，就会失去对新数据的预测敏感度。AI 对数据训练有一个理想的错误率避免过度拟合（15.87%），这样既可以让你每次进步，又不至于步子迈得太大。
利用冗余侦错、纠错
了解到编程中冗余思维时，发现其实自己在生活中就经常遵循这个原则，计划事情都多留空间，而代价就是自己其实过得挺累。听到奇偶校验时，心里好奇如果有多个位数据出错，怎么能识别呢？问了问 GPT，又了解到海明码 Hamming Code 的运作原理，不由得感叹构建这些精密方法的人实在太聪明了。
节点连接越多价值越高
这在社会学中都了解过，很容易理解。价值越高的节点，连 Google PageRank 也会给它分配更高的权重。
RSA 非对称加密
许多系统其实也都不绝对完美，但只是在当下的空间时间里是没问题的。例如这种加密算法的破解，虽然存在理论上破解的可能，但在当下几乎不会发生，那就接受它。这启发我们有时候不用纠结概念上的绝对完美，当下够用即可。
深度搜索和广度搜索
深度搜索 和 广度搜索都要消耗时间和资源，那在“事先坚定一条路”和“不断尝试新事物”间如何取得平衡，可以利用六度理论、37%规则等方法进行剪支。
分治和递归
分治和递归是软件工程的常见指导方针。分治好理解，要定义好输入和输出。递归似乎很难设计，就像我这个入门程序员写递归函数感到很难，它需要一种很抽象的总结思维。
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剩下还有其他一些程序员的常用思维，例如考虑异常、和计算机的不可计算问题… 有待以后理解。
