#方法论
写技术博客时，我很喜欢画图来表达原理。也因为自己画的图多了，有了一层感悟：但凡能把技术原理通过画图清晰表达出来的，一般文章内容也不会太差。这是因为，画图不同于文字和简单的贴代码，是经过作者理解了原理再翻译成图形语言的。

按照这个推论，得到一个搜索优质技术文章的技巧：使用Google搜索技术文章时，以前是根据关键字搜索相信搜索引擎的排名，现在可以试一下切换到Google搜索中“图片”那一栏看看。图片这一栏可以在不用点击文章的情况下马上看到文章中的一些缩略图，根据画的缩略图能大体判断文章的质量。

#方法论

“学数学的人有一种“精神洁癖”：在做一件事之前，一定要把这件事背后的原理彻底弄懂，不然就不开始做。
在学习数学这种基础科学时，这种倾向在原则上是正确的。
但是在现实生活中的很多场合，这种想法会严重削弱行动力。比如很多知识的学习，其实更适合从忽略基本原理的实践入手，比如学语言、学编程。”

（出处）

X (formerly Twitter)

Karl e/acc🇨🇳🇩🇪 (@immortal_00994) on X

学数学的人有一种“精神洁癖”：在做一件事之前，一定要把这件事背后的原理彻底弄懂，不然就不开始做。
在学习数学这种基础科学时，这种倾向在原则上是正确的。
但是在现实生活中的很多场合，这种想法会严重削弱行动力。比如很多知识的学习，其实更适合从忽略基本原理的实践入手，比如学语言、学编程。

#方法论
现在特别喜欢工作里遇到不懂的问题，这意味着我当前的知识和问题之间，存在不少的gap点，我是这样“递归”来解决遇到的问题的：

1. 把遇到的问题一个个写下来，形成一个“问题列表”（list of problem），对问题的描述越具体越好；
2. 遍历第一步形成的“问题列表”，逐个解决。过程中记录、整理下来当前知识到解决这个问题之间，需要新增的知识点；
3. 第2步解决问题时如果同样遇到了问题，同样按照第一步的流程，把解决这个问题时遇到的子问题添加到“问题列表”里；
4. 重复以上三步，直到清空“问题列表”中的所有问题。

（附图中是这个流程的伪代码，但是不够准确，修改后的伪代码见评论）

四步下来之后，基本就完成了当前知识到问题之间，所有问题点的清理，以及新增知识点的整理。

知识点整理，需要落到具体的（文件）存储中，而不能仅仅局限于自己脑子里的“内存记忆”，而落到存储中需要有以下的要求：
* 条理化、结构化；
* 如果有可能，尽量增加图形化描述；
* 时常回顾，确保每次回顾都能看懂以前的表述，如果没有就修改或者润色。

整个流程的重点是：
* 把大的问题，划分成一个个的子问题，划分的标准是：是否能够解决这个子问题，如果不能就接着划分，让大的不能直接解决的问题“越具体越好”。
* 解决问题的过程中，把缺失的知识点整理补上，这样以后遇到类似的问题就能直接解决了。将原有的知识和新增的知识连接起来。