《原则》一书的作者瑞·达利欧 （Ray Dalio）是将算法应用于生活和工作的高手：
他用算法打造投资机器，这个机器已经给他创造了几百亿的财富，未来还会继续创造财富；
他通过算法打造1500多人的投资管理团队，这套算法可以推而广之到其他公司；
他将自己的算法整理成书出版，卖了几百万册…
达利欧说认识并解决问题有三个层次， 第一层次：思考 第一层是思考问题本身，从直接结果出发寻找解决方法，地很脏，扫一扫，有点焦虑，玩局游戏，健身很痛苦，放弃吧，这是我们的正常反应。 第二层次：原则 原则是对思考的反思总结，目的是寻找现象背后的基本规律。制定原则时要考虑后续与再后续的结果。这个后续与再后续结果就是二三阶效应，直接结果是一阶效应。如果人们过度重视一阶效应而忽视二三阶效应，就很难实现想要的目标。 很多事情是一阶效应为负，二阶效应为正，直接结果和后续结果的可追求性，通常是相对的，这会带来重大的决策失误。 比如「健身」，就是典型的一阶为负，二阶为正的例子。开始健身时，很痛苦，动作做完后肌肉酸痛，而它的回报要在未来很长一段时间才能看到。 如果没有明确的指导原则，我们就不愿意做这些一阶为负，二阶为正的事。长期坚持原则很难，更好的策略是将原则写成算法，让计算机辅助我们决策，或者通过训练变成习惯让它自动运行。 第三层次：算法 算法的运行过程如下图： 算法是对原则的连续执行： 如果A发生， 应用B原则， 实施C行动， 获得D结果。 然后再根据结果调整算法，这样持续循环，迭代改进。我们来看看达利欧将原则算法化的一个例子，桥水公司的「痛苦按钮」软件，它的具体运行原理如下图： 这就是达利欧做出可靠决策的三个层次，思考-->原则-->算法，自下向上，输出结果越来越稳定，越可靠。 算法的5个特征 让我们回到算法的原始出处——计算机科学，一个有效的算法究竟有什么特征呢？著名计算机科学家高德纳总结了算法的5个特征： 1.输入(Input) ：算法必须有0个或多个输入。所谓0个就是算法本身定义了输入。 2.输出(Output) ：算法有一个或多个输出，是对输入计算后的结果，没有输出的算法无意义。 3.明确性(Definiteness) ：算法的每一步应有确切定义，以保证执行结果能精确的达到期望。 4.有限性（Finiteness） ：算法必须能在有限的步骤内完成任务并终止。 5.有效性(Effectiveness) ：又称可行性，就是说算法的执行可以分解为基本的操作步骤，执行有限的次数，在有限的时间内完成。 而评估一个算法好不好，通常看执行计算所花的时间和占用的内存（空间），占用内存越小，花的时间越少，算法质量也越高。另外还得考虑成本，所以，评估一个算法的质量，有三个维度：
时间
空间
成本
其实，评价任何一个解决方案的优劣，都可以从这三个维度思考，如果我们能用更少的时间，更少的空间，更少的成本做成了一件事，那我们就找到了一个更优的解决方案。这个方案就有可能成为一个新的商业模式，用来创造更多价值。
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