在處理大量沒次序的數目時,其中一個經常執行的運作便是在這堆數目中找尋一些具代表性的資料,例如平均數、最大或最少數等等,一般的做法是處理每一個數目,根據數學方程式找出答案,對於小量的數目,這是必然的做法,但是對於極大量的數目,如果要在儲存設備中逐一讀取並處理這些數目,所花的時間卻不少,所以當程式只想在極短時間內找出初步估計值時,可以怎樣做呢?

想一想,就好像市場調查不能訪問所有銷售對象,所以便訪問小數量的被訪對象,以得出的回應推斷所有對象的回應,根據統計學理論,可以由被訪對象和所有對象人數的比例,計算出推斷結果的誤差,受訪對象人數愈多,被推斷出來所有對象的回應便愈準確。對於編程來說,就是處理部分數據,找出期望得到的代表性數字,跟著便推斷這些結果便接近所有數據的代表性數字,原理是一致的。實際上的運算是,因所有數目都是隨機的,所以可以想象為首的某數量的數目作為處理對象,找出平均數、最大和最小數值,跟著便可以推斷這些數值便接近所有數目的結果,如果期望誤差愈少,所要處理為首的數目便愈多。

由此可見,某一個範疇的問題,有時可以轉變成為另一個範疇並有已知解答的問題,利用這另一範疇已有的解答或方法,便可以解答原先的問題。所以,每當我們發現或發明一種新做法或解答,可同時想想這做法能否應用在其他範疇,如果可以的話,實際上是如何去做,如果不可以,那麼這兩個範疇中的問題有什麼區別,另外,每當我們遇上一個新問題時,不要假設自己沒有能力和沒有辦法去解決問題,應先問問自己有否在其他範疇遇上差不多的問題,這可以幫助我們去找到解決的方法,在找出解決方法的過程,更應要靈活運用已學懂的方法。

歷史不斷重覆,不同時空的人都會遇上差不多的問題,我們如能從前人的經歷學到不同的問題以及其解決方法,把這些解決辦法融會貫通,便能「無往而不利」了。

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此文章之主持/專欄作家介紹:Herbert
資訊科技界資深工作者,學生時代受蘋果二代所啟蒙,沉迷電腦科技,尤其是軟件編程,大學時代主修計算機科學,最後以獲得哲學博士作完美終結。從事資訊科技行業超過二十年,對資訊科技界充滿憧憬和好奇,至今仍在追趕各項電腦新知,盼望能以資訊科技知識,令這個世界更美好。

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