01. 学习方法 -- 多年来我观察到的学霸牛人的学习方法

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高质量刻意练习、跳出舒适区

之前有读者问，为什么算法大牛，特别是参加过ACM比赛（有个比较出名的大学生算法竞赛）的算法大牛，能够轻松做出特别难的题目，而他却毫无思路，尽管那些算法、解题套路都会，但就是用不上？

实际上，会和熟练是两码事。那些参加ACM比赛的大牛，做了大量的算法题目，长期的刻意练习，形成了肌肉记忆，题目对应的解题套路了然于心。当他们看到新的题目的时候，大脑会自动检索自己做过的类似的题目，自然而然的就联想到了解法。这就好比踢球，只有对某个动作反复训练，形成肌肉记忆，在真正比赛这种高强度的对抗和压力下，才能用得上。

实际上，这也符合著名的”一万小时定律“，”一万小时定律“所表达的核心意思是：要成为某个领域的专家，你需要至少付出1万个小时的刻意练习。如果每天工作八小时，每周工作五天，那么，一万小时就是差不多五年的时间。博士要读五年，在阿里升为P7（技术专家）也至少需要5年，你看，很多事情都符合这个定律。

当然，一万小时的刻意练习并不代表机械的重复。呆在舒适区的重复永远都不会有提高。

我举个我自己孩子的例子。我儿子现在一年级，平时经常会做些数学试卷当做练习。试卷上大部分题目都很简单，一眼就能看出咋做，但也总会有几道提高题比较难。每次遇到难题，他看一眼不会做就会来问我，让我给他提示，但是，我总是会拒绝。简单题千道也抵不过难题一道！

做简单题目能让他保持水平不下降，但真正能让他有提高的、有进步的，实际上是那几道难题。不能怕浪费时间而不去做，学习是一个先慢后快的过程，第一次花半个小时解决它，下次再遇到类似的题目，就只需要10分钟了。沉住气多花点时间慢慢去思考，哪怕最终解决不了，这也是一种锻炼。如果遇到难题就逃避，只愿意呆在舒适区，那么，得不到高质量的锻炼，永远只在低水平上徘徊。

实际上，其他方面的学习亦是如此。很多读者在刷算法题的时候，每当遇到不会的题，5分钟做不出来就去看答案，还自我洗脑，觉得这是一种高效的刷题方法。当然，对于新手来说，还处于知识积累阶段，很多题型、套路还不熟悉，这样做是可以的，但等到过了这一阶段，如果还是如此，那就会导致，在真正笔试或面试的时候，看到新题，大脑本能的反映是：太难不会、要去看题解，根本就没有深入思考的能力。

5分钟不会就看答案，一天能做十道题，成就感满满，但这种低质量的练习，对于能力的提高，作用不大。毕竟解决算法题目，不仅仅考验的是算法知识，更重要的是考察脑力，比如逻辑思维能力、举一反三能力、抽象能力、推理能力等等。这些能力的锻炼，只有跳出舒适区，刻意练习才能提高！

以结果为导向、变被动为主动

我读大学的时候，还算用功，每次期末考试，都会提前一个月复习，但我的另一位大学同学于浩，只提前一个礼拜复习，便可以考得比我好。现在回想起来，原因还是在于学习方法不同。我喜欢把书多看几遍，然后再去做题，看书会花费很长时间，时间耗上去了，但效率却很低。而于浩正好相反，因为时间有限，他一般先看往年题目，拿着题目再去对照着书本复习，目的性更强，以结果为导向，变被动为主动，学习效率更高，效果更好。

我再举一个我家孩子的例子。儿子上一年级，学校每天都会布置家庭作业，其中，英语作业一般是「读某篇课文5遍」这样子。我家孩子很排斥做这种重复的事情。每次都是很不耐烦的去读，中途还会讨价还价，说能不能少读几遍，而即便读了这么多遍，当我再去考察他，跟他用英语句子对话，或者中英互译，他还是有很多不会的。我总是说他读书「不过脑子」，读了跟没读一样。

于是，我就换了一种学习方式，让他自由决定读几遍，哪怕不读也可以，只要通过我的考察就行，如果不通过的话，需要他自己想办法，直到通过为止。实际上，不管采用哪种学习方式，最终读的遍数都是差不多的，但后者以结果为导向，变被动为主动，他学起来就更带劲，而且极其认真，每次考察都回答的很好。

实际上，类似的情况还有很多。有些读者采用集邮式的学习方法，泛泛的看很多书或者专栏，自己忙的不亦乐乎，而正所谓不要假装努力，结果不会陪你演戏。通过这种方式来学习，不能说一点收获都没有，但收获甚少，对知识的积累，短期有效长期无用。如果平时闲来无事，这样学没啥问题，但如果还是想要高效一点，这样就是纯属浪费时间。

那么，你可能会问我，我是怎么学习的？实际上，大学的时候，我也是偏被动学习，漫无目的的看很多书，但好在学生就时间多，可以随便浪费，但工作之后特别忙，基本上都是带着问题去学习，这些问题要么是项目中遇到的问题，要么是写课中遇到的知识盲点，很少会将某本书没有目的地从头读到尾。从我的个人感受来看，这种学习方法的效率确实要更高。

当然，你可能说，我既不写课，项目也没那么多问题，那就不学习了吗？当然不是。实际上，我们只需要对之前的学习过程，稍加调整，加上一个环节，即制定学习目标，效果就会大不相同。注意，学习目标要具体且能量化。假设你要学习kafka，那么，你的目标可以是梳理Kafka的架构图、设计思路，又或者聚焦在某一技术点去研究Kafka怎么实现的（比如Kafka为什么那么快）。这样学习起来更加专注，成就感更强，跟泛泛的看书相比，收获会更多！

发现知识盲点、杜绝似懂非懂

不知道你有没有发现，有时候你觉得对某个知识点已经很懂了，但当别人问你的时候，还是有很多说不清楚的地方，被问到的很多问题都是之前没有想到过的，对很多知识的理解也都是似懂非懂。这就好比，上学的时候，上课听老师讲得头头是道，似乎都听懂了，但是，下课自己做题，就又各种不会。

出现这种问题的原因是，在学习的过程中，你是跟着书籍作者或者老师的思路来思考，对于某个知识点，比如A到B之间的推导过程，老师有可能想当然的觉得你会，便一笔带过，而你在跟随作者或者老师的讲解的过程中，也不假思索的假设A就可以推导B。于是，在跟随学习的过程中，你会觉得思路是连贯的，没有任何不清楚的地方，但一旦自己再去重新梳理思路，就会发现有很多知识盲点。

那么，怎么来解决这个问题呢？我觉得最好的办法就是输出。当然，输出的形式有很多，可以是用它来解决问题，又或者是跟身边的人讨论或讲述，还可以是写博客、写文档等等。很多人觉得我逻辑清晰，写的课程通俗易懂又不失深度。实际上，在写之前，我对某些知识点的了解，也并不是很透彻。在写的过程中，我不断发现自己的知识盲点，进而再去查大量资料、反复思考、补充完善。写完之后，我自己也收获很多，比之前对这块知识的了解要深入、全面好几个量级。

实际上，这门课的学习也是如此。如果你只是花上几分钟把这篇文章读完，那么，也只停留在「看了就等于会了」的层面，但如果你强迫自己去输出，评论区说说自己的思考、或者针对我的某些观点发表一些看法，那么，收获就不一样了。输出倒逼输入，这也是被动学习变主动学习的一种方法。

最后

好了，今天的内容就到此为止。这里我也只是抛砖引玉，讲了我自己认为的好的学习方法。学习方法千千万，适合的才是最好的。你也可以讲讲，你认为的或者平时经常用到的好的学习方法，你是用什么样的方法来提高学习效率和质量的呢？