不拿努力当做骄傲的资本——【在一个浮躁的环境】

  有时候,我们曾经碰到过这样的情况:朋友(可能也包括我们自己)经常熬夜或者是学习其他的或者是考试呀等等情况挺认真地付出的也确实较多,然后习惯性地喜欢吹吹水卖弄以显得厉害炫耀几下(当然,我不是站在羡慕嫉妒恨的角度看问题,而是在理性地看待,对于那种尤其趾高气昂飞扬跋扈嚣张的人比较厌烦,其实,较之更聪慧更牛掰更努力的人不计其数)以获得成就感。例如,至于当某个学生获得多次表彰时,旁边学生就会开始羡慕嫉妒其所得的物质奖励,说:“这人也能得奖”,他们常拿获奖者跟其余人做比较以显示他的弱;其实,觉得每个人的能力总会有高下,人有进步获得表彰不是挺好的吗,某种程度上旁观者实际上是对他们自己不认可而以炫耀、“吃不到葡萄说葡萄酸”来免打自己的脸掩盖自己内心的不自信,起嘲讽之意,对这样的话语人和事可以完全不在乎,做个心胸宽广之人对获得的批评和指出的各项不足去更正改善得以提升能力。

  努力固然重要(俗话说,“努力不一定成功,但不努力一定很轻松哟!”),但并不是一种荣耀(比如,熬夜工作加班就不是种荣耀值得炫耀夸张的事儿),而是化作内在无声的默默坚持的坚定力量,努力谁都有付出了时间付出了学习的精力就是努力,但努力的成果并不一定能达到预期效果,就意味着我们需有可视化的努力,想方设法高效率的努力付出才得以获得良好效果。

  在我看来,辛勤付出努力的汗水值得欣慰无愧于自身,但不是种骄傲的事儿,需善于把努力可视化获取良好成效,努力的过程就是为了使理论结合实践掌握技能以达到获得解决问题和思考的能力的目的。现实残酷客观,往往不相信眼泪在激烈的竞争中更没有可怜的同情,往往无论你是否努力拼命干最终客观状况是以完成的效果(结果)做以评判你获得劳动的报酬,说白了现实就以能力或实际结果来评判,当然在这个浮躁喧嚣的时代能力高者能立马获得立竿见影的成效展示才华,然而,对于能力有待提升的人来说(包括我)就应静心积累知识理论和进行大量的实践操作(知识和经验的大量储备,良好的基础)以提高技能有效地从量变——>质变(能力的提升),思维境界/视界的开拓,顺势而为取舍合理,秉承“活到老,学到老”信念坚持前进,低调默默地脚踏实地耕耘脑海中的事业非矫揉造作自满,而非见周遭的不佳满满埋怨(一意孤行、固步自封、意气用事、“以战术上的勤奋,掩盖战略上的懒惰”为借口一味埋头干 反而却是做无用功,事倍功半)徒添负能量反害己不利人。努力——>过程,能力——>成果(目的)提高能力需要努力铺路我想起偶尔看看哲学(马原啊)书籍往往使自己会有开拓性收获的体会,颇有感悟。记得一句“科学让人聪明,哲学让人智慧”,闲暇多阅读看看书(包括哲学,哲学使人明智更有智慧),“读万卷书行万里路”(多阅读和多旅行,常说“外面的世界那么大我想去看看”),常有意想不到的收获。

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      忏悔:从大一到目前,没有很好认认真真地去看计算机的经典书籍,之前心态较浮躁没有心平气和埋头好好看专业的值得推荐经典书汲取精华,较后悔有些愧疚!!!


你问得非常好:**“为什么不把第一项当做最初数值?”** 实际上——**我们正是这么做的!** --- ## ✅ 正确理解:我们**就是**把第一项当作初始最大值! 在代码中: ```c max = p[i]; // 把当前区间的第一个数作为“假设的最大值” a = i; // 记录它的位置 ``` 这行代码的意思是: > “我现在要从位置 $i$ 开始往后找最大值。先假设 `p[i]` 就是最大的,然后去后面看看有没有比它更大的。” 所以你说的“把第一项当最初数值”,**完全正确,而且正是程序的做法**! --- ## 🤔 那为什么还要从 `k = i+1` 开始比较? 因为我们已经用了 `p[i]` 作为初始值,接下来就要拿它和其他的数(后面的)做比较。 就像你在一群人中找最高的: - 你先选一个人站出来:“我先当目前最高的人。” - 然后你看下一个,问:“他比你高吗?” - 如果是,就让他替代你成为“当前最高” - 继续看下一个人…… - 最后剩下的那个就是真正的最高者 ### 对应到代码: ```c max = p[i]; // 我先当最高(初始值) for (k = i+1; k < n; k++) { if (max <= p[k]) { // 后面有人比我高或一样高吗? max = p[k]; // 让他当新的“当前最高” a = k; // 记住他的位置 } } ``` ✅ 所以: - `p[i]` 确实是“最初的数值” - 内层循环从 `i+1` 开始是为了**用这个初值去和后面所有元素比较** - 最终找到整个未排序部分中的真正最大值 --- ## 🔁 举个例子 数组:`[5, 1, 7, 6]`,现在 $i=0$,处理第一个位置 ```c max = p[0] = 5; a = 0; ``` 进入内层循环 $k=1$ 到 $3$: | k | p[k] | 比较 `max <= p[k]` | 是否更新 | |---|------|---------------------|----------| | 1 | 1 | 5 <= 1?否 | 不更新 | | 2 | 7 | 5 <= 7?是 | 更新:`max=7`, `a=2` | | 3 | 6 | 7 <= 6?否 | 不更新 | 最终:最大值是 `7`,位置 `a=2` 然后交换 `p[0]` 和 `p[2]` → 结果变成 `[7, 1, 5, 6]` 完美完成第一轮! --- ## ❗常见误解澄清 有些人会想:“为什么不直接认为 `p[0]` 就是最大的?” 答案是:**不能假设,必须验证。** 我们要的是**真正的最大值**,不是随便猜一个。所以即使我们以 `p[i]` 为起点,也必须通过循环去检查后面是否有更大的。 --- ## ✅ 总结一句话: > 我们**确实**把当前区间的第一个元素 `p[i]` 当作初始值(即“最初数值”),然后从 `i+1` 开始逐个比较,不断更新最大值,直到找出真正的最大者。 这不是跳过第一项,而是**以第一项为起点,向后寻找更大者**,这是选择排序的标准做法。 --- ## 知识点 ### 1. 初始化最大值的正确方式 将区间首元素设为初始最大值,是遍历找极值的标准起始步骤。 ### 2. 循环比较的逻辑结构 从次元素开始遍历,逐一与当前最大值比较,确保不遗漏任何候选者。 ### 3. 选择排序的核心思想 每轮在无序部分找出最大值并交换至前端,逐步构建有序序列。
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