关于学习的几点感悟

2019/05/18

引言

这周的主要时间都集中在写一个可视化的贪吃蛇搜索算法，除了可视化部分利用了别人已有的代码，后续的完全都是自己写的，并且现在通过整理代码，已经达到了一定程度的抽象。这里来记录几点自己的感悟，并且结合自己以往学习的内容，想想后面的学习过程，可能内容比较冗杂，但中心都是围绕后续的学习方法上。

感悟

1. 针对问题的思考过程
   在起初思考贪吃蛇这个问题的时候，我想不到非常好的点，我的第一想法是，我直接计算蛇头与食物距离，然后按照直线走不久行了，干嘛去搜索那些没有意义的路径。
   所以最开始我根本想不到怎么去应用搜索算法，但在实现了搜索算法之后，我有点明白了我最开始的问题。我那种单一的想法，局限性非常大，那种直观感觉上得出的结论，并不能适用非常多的情况。可能说，我可以根据多种规则来考虑多种情况，但这种情况下总归有我没有考虑到的。
   从最开始觉得没有必要使用搜索算法简单的想法，到实现了搜索算法之后，顺着这条思路走下去，能感觉到他的有用之处。我觉得这里的重点是对这个问题的建模过程，因为一开始我没有想到，这个贪吃蛇还能这样做，本质上很多问题我都存在着这种思维。

2. 问题的建模
   在以往书籍的学习过程中，树上都是按照各种简单的图，路线规划等内容，进行介绍，他们使用的是最直观的演示方案（人工智能的书其实已经介绍了很多不同的方案，要比单纯的算法书好很多），但对于我学习来说，我真实面向问题的时候，我自己并不能直观地得出相应地建模方案，这也是第一个问题的根源。
   但如果强行去思考的时候 ，我对应着算法思考的过程，我把贪吃蛇的状态和动作对应到算法的元素中去，对应他的建模过程， 我就能使用这个算法了。（其实就是应该这么思考）。我觉得就应该去这么个过程来解决问题，而且书上肯定也是想这么教你的，但不知道怎么了，第一想法并没还有建立这样的映射。我感觉最大的原因就是，光看书的时候，没有实践，没有完全理解到这个东西的作用性，所以看完树上的代码也就完事了。
   我把这个过程称作问题的分解，从第一眼看到问题，然后我感觉能用某个算法， 将问题套用算法的基础元素，将问题分解为建模过程的元问题，然后再整体上弄这个东西。