“抽象”和“建模”,可能是理解世界的通用能力。

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每日学习复盘

📚 今日学习

  1. 了解了经济学中的10个核心概念(GDP、CPI、通胀/通缩、利率、货币政策、汇率、供需、机会成本、边际效用)
  2. 刷了6道 DFS 算法题

🧠 今日感悟

今天有一个很强烈的感觉: “抽象”和“建模”,可能是理解世界的通用能力。


1️⃣ 编程的本质是建模

面向对象里的“封装”,本质就是把现实世界抽象成:

  • 属性(数据)
  • 行为(方法)

这其实就是在做一件事:

👉 用模型表达现实


2️⃣ 算法题的本质不是题,而是“模型”

LeetCode 上看似上千道题,其实可以归类为有限几种模型:

  • DFS / BFS
  • 回溯
  • 动态规划
  • 贪心

不同题只是“数据和约束不同”,但解法本质是复用的。

👉 刷题的本质不是记题,而是识别模型


3️⃣ 推荐系统 / 算法工程的本质

用户画像、行为分析、内容推荐,本质都是:

现实世界 → 抽象成特征 → 建模 → 计算 → 预测

比如:

  • 用户 → 一组特征向量
  • 行为 → 数据
  • 模型 → 一个打分函数

4️⃣ 大模型的理解

大模型并不是简单的“模块拼接”,而更像是:

👉 一个通过海量数据训练出来的概率模型

它做的事情本质是:

给定上下文 → 预测下一个最合理的结果

5️⃣ 量化交易 / 股市

量化也是一种建模:

  • 输入:价格、成交量、情绪等因素
  • 输出:上涨/下跌的概率

👉 本质仍然是:抽象 + 权重 + 预测


6️⃣ 人与人关系,其实也是模型

人与人之间的冲突、合作,很多时候也可以看作:

不同变量(性格、情绪、环境)作用下的结果

改变变量 → 结果改变


7️⃣ 关于“维度”的理解

维度越多,问题越复杂,但也越接近真实。

  • 三视图 → 唯一确定立体
  • 树的遍历组合 → 唯一确定结构
  • 交易 → 不只是数量,还有价格、质量、信息

👉 维度 = 观察问题的角度


🧭 最后的总结

也许这个世界的本质可以理解为:

对象 + 关系 + 规则

而解决问题的过程,其实就是:

👉 选择合适的维度 → 建立模型 → 计算结果


🎯 对我的启发

当一个问题在当前层面无法解决时:

👉 试着上升一个维度去看它

拆解 → 建模 → 解决 → 再组合


这可能才是“真正的思考能力”。