Алгоритмы для жизни. Простые способы принимать верные решения

Знаете, что общего между выбором новой квартиры, поиском спутника жизни и продажей жилья? Важно не продешевить и жить долго и счастливо. Как это сделать с максимально возможной гарантией успеха? Ответ — «правило 37%», которое позволяет найти оптимальный баланс между временем, потраченным на поиски, и конечной выгодой. А как разобраться с грудой вещей в шкафу или быстро расставить по алфавиту семейную библиотеку после переезда?

Алгоритм кеширования данных вам в помощь! Ну а если вы мучаетесь с рассадкой гостей на свадебном банкете, метод релаксации — ваше спасение.

Даже если ни один из упомянутых выше терминов вам не знаком, не расстраивайтесь и обязательно прочтите книгу журналиста Брайана Кристиана и ученого-когнитивиста Тома Гриффитса. По их мнению, программисты и математики уже давно разработали алгоритмы, которые позволяют компьютерам найти оптимальное решение в заданное время и с минимальными затратами сил и средств.

Авторы книги «Алгоритмы для жизни» считают, что нам просто необходимо воспользоваться этими наработками, и популярно объясняют, как именно применять сложные математические алгоритмы для решения повседневных задач, успешно избегая в своих объяснениях наукообразности и излишнего упрощения.

Авторы

Брайан Кристиан — автор The Most Human Human, бестселлера по версии The Wall Street Journal, The New York Times и The New Yorker. Книга уже переведена и издана на 11 языках. Его статьи выходят во множестве изданий, среди которых The New Yorker, The Wall Street Journal, The Guardian и Cognitive Science.

Том Гриффитс — профессор психологии и когнитивистики Калифорнийского университета в Беркли. Автор более 150 научных работ на различные темы: от когнитивной психологии до культурной эволюции, обладатель наград Национального научного фонда, фонда Альфреда Слоуна, Американской психологической ассоциации и др.

С этой книгой вы:

• овладеете несколькими очень полезными лайф-хаками, основанными исключительно на математических закономерностях;
• научитесь находить баланс между бесконечностью вариантов и конечным временем поисков;
• узнаете, как оптимизировать обработку данных любой сложности, например, при составлении оптимального маршрута путешествий