算法定義：解題方案的準確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規範的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。
算法特性：簡單粗暴，底層中立，六親不認，不以人的意志而轉移。
算法分類：計算類，判斷類。
判斷類算法：典型代表「進化論」，就「適者生存」這一個判斷原則。就像上學考試，考線升學，不過線靠邊。
計算類算法：典型代表「加工工藝」，必須有先後有方法。學校每天排課，晚自習，按部就班的學習。
認知精進的過程，不僅是學習各種已有算法的過程，也是利用各種判斷類算法去循環篩選出正確的計算類算法的過程。
算法本身是簡單粗暴的，但是尋找算法的過程確實坎坷無限。進化論出現以前，人類經過了漫長的探索，物理書上那麼多公式，也不是物理學家隨便拍腦門就寫下來的。現在想想，我們真是幸運啊，我們生下來就有這麼多現成的算法，讓我們活的明朗了好多。回看古人，簡直是活在黑暗裡。正如：只有當我們真正懂得一件事情後，才知道自己當初有多麼不懂。
一個人的智商，應該就是他清楚的知道的所有算法的總和吧？因為每一個具體的問題，都有一個對應的解決算法。算法越多，能快速解決的問題就越多。
最後舉個例子來說明一下知道算法前後的差距：你想在1個月之內買房子，相對於有限的時間，房子是無限多的，你永遠不可能把所有的房子都看一遍再去做出選擇，因為在你看房子的同時，你看過的房子有可能被別人買走。當然你看房子的時間越長，數據就越多，你越可能選出最好的房子。這裡產生的這一對矛盾如何解決。在沒有得到對應算法之前，那你就蒙吧，慢慢碰運氣。但如果你認知裡面有這個算法，那就不一樣了很多。下面抄襲一段。
關於如何確定「最基本的滿意標準」，《指導生活的算法》的作者布萊恩·克里斯汀和湯姆·格里菲斯，提供了另一個方法：分兩段就行，第一段的37%用於確定「最基本的滿意標準」，第二段的63%，選擇滿足「最基本的滿意標準」的第一個方案。
比如，你想在1個月之內買房子。那你可以先用37%的時間，也就是11天看房，確定「最基本的滿意標準」，然後從第12天開始，遇見第一個好於這個標準的，就毫不猶豫地下手。
精進的過程就是找到一個個算法的過程。加油吧。()