最近在想深入了解一个技术话题，于是搜了几大本比较权威的书，还有众多充当分母的书。有的是关于原理的，有的是关于实践应用的。先看哪个呢？完了，面临选择，作为成年人我全都想要，但不得不像小孩一样先选择一本。基于选择比努力更重要的假定，我觉得有必要停下来重新思考下“选择”，也许有点意思。

1. 选择的基础

先说下经验和知识。经验来源于实践，归纳推理是我们思考的基础，是形成科学知识的一般方法（近来科学发展的一些分支也冲击了传统的经验主义，比如量子物理），另一种研究知识的方法就是演绎推理。

经验从一事一物中来，知识从万事万物中来。一个经验无所谓真伪，可以分享，但不可以复制，所以不要以个例经验擅下结论；知识可以证真伪，可以复制。所以我们要努力提炼经验，形成知识，指导实践。

比如：股市大环境好的时候有人买一次股挣了钱，就得出炒股能挣钱的结论。高杠杆大肆买进，结果行情不再，后果可想而知。这是以过去的结论预测未来的线性思维方式，没有考虑外界变化因素对当前和未来的影响。所以无论结果是好是坏都凭的是运气。

线性思维和非线性思维都有用武之地。像微积分一样，无限分割，短期用线性思维没有问题，但长期来看，就要以变化的非线性思维来指导。多长算长，多短算短，要看外部环境变化的速度，你能捕捉到对你观察的领域有影响的重要变化吗？

有人说知道那么多道理仍然过不好人生，那可能是因为理论没有应用到实践。纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。如果没有学习实践能力，看再多的世界也没用。

以正确的方法归纳经验，积累知识，提高选择能力。

2. 正确的逻辑

归纳推理和演绎推理是科学研究中运用得较为广泛的逻辑思维方法。马克思主义认识论认为，一切科学研究都必须运用到归纳和演绎的逻辑思维方法。

人类认识活动，总是先接触到个别事物，而后推及一般，又从一般推及个别，如此循环往复，使认识不断深化。归纳就是从个别到一般，演绎则是从一般到个别。

归纳需要通过观察，实验等方法经验材料，经过加工整理，最终形成科学的结论。整理经验材料的方法有比较，归类，分析与综合以及抽象与概括等。

归纳推理有两种，完全归纳推理和不完全归纳推理。

比如苏格拉底的“人总有一死”：
前提：P1是人，他死了，P2是人，也死了，我们观察到的所有的人都会死
结论：人总有一死

这是不完全归纳推理。只有尽可能的增大推理的样本数量和用科学的分类方式等才能尽可能保证结论的正确性。否则就是典型的“以偏概全”。即使你见过100万只白天鹅，也不能得出结论说：世界上所有的天鹅都是白色。因为只有出现一只黑天鹅就可以将这个结论证伪。归纳推理时输入条件的正确性、多样性决定了结论的准确性。

再来个亲切的例子：
女朋友：男人没一个好东西
你：不要以偏概全

演绎法由「大前提 → 小前提 → 结论」这种三段论的模式构成。

还是苏格拉底：
大前提：凡是人都是要死的.
小前提：苏格拉底是人.
结论：所以苏格拉底是要死的.

大前提指的是一般的公理、定理等原理；小前提指的是所研究的特殊情况，结论是根据一般原理，对特殊情况作出的判断。

选择就是逻辑推理，就是:

f(input) = output

知识、利弊、爱好等作为输入，得出最合适的输出。

工作中我也经常面临系统架构选型， B/S还是C/S，RPC还是HTTP，事务脚本还是领域模型？策略模式还是模板模式？之所以有选项就是有差异，如果不能对选项了如指掌，那就听天由命吧。

花若盛开，蝴蝶自来。
别人的好运可能真的只是你的日常。
其实我真的只是想选择一本书而已。

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