一些好的学习习惯

摘自刘未鹏（http://blog.csdn.net/pongba）

1、思考。利用走路和吃饭的时候思考，还有睡觉前必然要弄一个问题放在脑子里面，在思考中迷糊入睡。发现这样一来往往在不知不觉中多出来大量的思考时间。

2、重要的事情营造比较大的时间块来完成。比如一本好书，或者一个重要的知识点，最好不要切得太琐碎了看，否则看了后面忘了前面。不利于知识的组织&联系。

3、学习一项知识，必须问自己三个重要问题：1. 它的本质是什么。2. 它的第一原则是什么。3. 它的知识结构是怎样的。

4、学习和思考的过程中常问自己的几个问题：

1. 你的问题到底是什么？（提醒自己思考不要偏离问题。）
2. OK，到现在为止，我到底有了什么收获呢？（提醒自己时不时去总结，整理学习的东西）。
3. 设想自己正在将东西讲给别人听（有声思考；能否讲出来是判断是否真正理解的最佳办法）。
   3.1 设想需要讲给一个不懂的人听。（迫使自己去挖掘知识背后最本质、往往也是最简单的解释）。
4. 时常反省和注意自己的思维过程。尤其是当遇到无法理解或解决的问题之后，最需要将原先的思维过程回顾一遍，看看到底哪个环节被阻塞住了妨碍了理解。问题到底出在哪里。并分析以后需要加强哪方面的思维习惯，才能够不在同样或类似的时候被绊住。对此，将思维的大致脉络写下来是一个很好的习惯。
5. 养成反驳自己的想法的习惯：在有一个想法的时候，习惯性地去反驳它，问自己“这个难道就一定成立吗？”、“有没有反例或例外？”、“果真如此吗？”之类的问题。（参见Critical Thinking） 
6. 人的思维天生就是极易流于表面来理解事物的（参见《Psychology of Problem Solving》第11章）。觉得自己理解了一个问题了么？条件反射性地问自己：你真的理解了吗？你真的理解了问题的本质了？问题的本质到底是什么？目前我的理解是什么？我对这个理解感到满意吗？这样的理解到底有什么建设性呢？等等。

5、 重视知识的本质：对于程序员来说这一点尤其重要，程序员行业的知识芜杂海量，而且总是在增长变化。很多人感叹跟不上新技术。应对这个问题的办法只能是：抓住不变量。大量的新技术其实只是一层皮，背后的支撑技术其实都是十来年不变的东西。底层知识永远都不过时。算法数据结构永远都不过时。基本的程序设计理论永远都不过时。良好的编码习惯永远都不过时。分析问题和解决问题的能力永远都不过时。强大的学习能力和旺盛的求知欲永远都不过时。你大脑的思维方式永远都不过时。

6、重视积累的强大力量，万事提前准备：计划订长一点，自然就可以多获得准备的时间。设想你若干年后会在做什么事情，需要哪些技能，现在就开始准备。一个5年计划便可以让你获得从现在开始的5年准备时间。5年中每天腾出半个到一个小时专心于某一件事情，认准一个方向，每次走一点，其实不要说5年，两年就会发现会起到宏大的效应。长期订阅我的Blog的朋友们也一定注意到我基本上不写东西，一般一个月写上2篇就算多的了。但总结一段时间的学习和思考的习惯却一直都没有停止（博客文章对我来说是学习和思考的副产品，我并不为写文章而写文章），所以5年下来竟也写了不少东西。所以这就是一个简单的例子。你大致还可以从我的Blog看出来我一段时间关注的东西，一般来说，一段比较长的时间（少则半年至一年——譬如对心理学与思维的关注；多则几年——譬如对编程技术的关注），在这段时间内，我的业余时间会被一个主题所充斥。反之，如果不知道目的是什么，就不知道往哪个方向上使劲，就容易产生无用功。

7、抬起头来：人的思维是非常容易只见树木不见森林的（否则这个成语从哪来的呢？）。时不时抬起头来审视一下自己正在做的事情，问一问它（对现在或未来）有什么价值，是不是你真正希望做的。你学到的东西到底是什么？它们重要吗？你需要在这个时候学习这些吗？（见第2条）。你的时间就是你的资源，你投入这些资源来掌握知识，所以到底用来掌握哪些知识是一个很重要的问题。仅仅遵循兴趣是不够的，人会对很多次要的东西产生兴趣，并一头钻进去浪费好多时间。所以判断一个东西值不值得学习是很重要的。

8、 有时间吗？总结总结最近得到的新知识吧。一般来说，我在一段时间内学习的一些东西总是会在这段时间内一直在脑子里打转，一有时间空隙（譬如走路，吃饭）它们就会自己蹦出来，促使我去进一步思考和总结。永远不要认为对一个知识的把握足够深刻，“理解”的感觉很多时候只是假象。学会反问自己对知识到底把握了多少，是很有价值的。（如何反问，前面的总结中有提到）

9、 趁着对一件事情有热情的时候，一股脑儿把万事开头那个最难的阶段熬过去。万事开头难，因为从不了解到了解基本的一些事实，是一个新知识暴涨的阶段，这个时候的困难是最大的。有人熬不过去，觉得困难太大就放弃了。不过，狂热的兴趣可以抵消对困难的感觉，所以趁着对一件事情有热情的时候，开一个好头是很重要的。（当然，这并不是说持之以恒就不重要了）。当然，也许这个是因人而异的，对我来说我会在对一件事情有浓厚兴趣的时候非常专注地学习，把很多 groundworks 做掉。后面就会顺利一些了。

10、根据主题来查阅资料，而不是根据资料来查阅主题。以前读书的时候是一本一本的读，眼里看到的是一本一本的书，现在则是一章、甚至一节一节的读，眼中看到的不是一本一本的书，而是一堆一堆的章节，一个一个的知识主题，按照主题来阅读，你会发现读的时候不再是老老实实地一本书看完看另一本，而是非常频繁地从一本书跳到另一本书，从一处资料跳到另一处资料，从而来获得多个不同的人对同一个主题是如何讲解的。比如最近我发现在看蒙特卡罗算法时就查了十来处资料，其中有三四篇 paper 和六七本书；这是因为即便是经典的书，你也不能指望它对其中每一个主题的介绍都是尽善尽美的，有些书对某个主题（知识点）的介绍比较到位，有些书则对另一些知识点介绍得比较到位。而有时候一篇紧凑的 paper 比一本书上讲得还要好。我硬盘里面的书按主题分类，每个主题下面都有一堆书，当我需要学习某个主题的知识时（譬如贝叶斯学习或者神经网络），我会把里面涉及这个主题的书都翻开来，索引到相关章节，然后挑讲得好的看。那么，如何判断一个资料是好资料还是坏资料呢？

11、好资料，坏资料。好资料的特点：从问题出发；重点介绍方法背后的理念（ rationale ），注重直观解释，而不是方法的技术细节；按照方法被发明的时间流程来介绍（先是遇到了什么什么问题，然后怎样分析，推理，最后发现目前所使用的方法）。坏资料的特点是好资料的反面：上来就讲方法细节，仿佛某方法是从天上掉下来的，他们往往这样写“我们定义... 我们称... 我们进行以下几个步骤... ”。根本不讲为什么要用这个方法，人们最初是因为面对什么问题才想到这个方法的，其间又是怎样才想出了这么个方法的，方法背后的直观思想又是什么。实际上一个方法如果将其最终最简洁的形式直接表达出来往往丢失掉了绝大多数信息，这个丢掉的信息就是问题解决背后的思维过程。至于为什么大多数书做不到这一点，我在这里试着分析过。

12、学习一个东西之前，首先在大脑中积累充分的“疑惑感”。即弄清面临的问题到底是什么，在浏览方法本身之前，最好先使劲问问自己能想到什么方法。一个公认的事实是，你对问题的疑惑越大，在之前做的自己的思考越多，当看到解答之后印象就越深刻。记得大学里面的课本总是瀑布式地把整个知识结构一览无余地放在面前，读的过程倒是挺爽，连连点头，读完了很快又忘掉了，为什么？因为没有带着疑问去学习。

13、 为什么看不懂？如果看不懂一个知识，一般有如下几个可能的原因：1. 你看得不够使劲。对此古人总结过——书读百遍其义自现。虽然这个规律不是任何时候都成立的，但是从认知科学的角度看是完全可以解释的，我们在阅读的时候，注意力往往会有选择性地关注其中的某一些“点”，而忽略了另一些“点”，于是一遍看下来可能因为某一些忽略导致无法理解整体。或者干脆看的时候就没注意其中一些细节但重要的东西。此外，大脑理解一个东西需要一定的处理时间，人脑的处理速度很慢，神经冲动每秒传输速度不过百米，所以不能指望看到哪懂到哪。最后，我们可能因为思维定势的原因会从某个特定的角度去看一句话而忽略了从不同角度去理解的可能性。对于这类情况，仔仔细细地再多读两遍，多试着去理解两遍，往往会“哦！原来这样。”地恍然大悟。2. 其中涉及到了你不懂的概念。这是技术性的不理解。这种情况就需要 Cross Reference 。如果一句话中用到了你不懂的概念，那就去查，现在很多书都是电子书，直接搜索一下，或者，对于纸书，看一下书后面的索引就行了。奇怪的是很多人看不懂也不分析一下为什么不懂，就直接放弃了。正如解决问题一样，问题卡住解决不了，第一时间要做的就是分析到底为什么解决不了，而不是直接求救。3. 作者讲述的顺序不对，你接着往下看，也许看到后面就明白了前面的了。