如何摆脱恶性循环

即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降

穆来纳森对自己拖延症的憎恨:而立之年就几乎拥有一切,他觉得惟一缺少的就是时间,脑袋里总有不同的计划,想把自己分成几份去“多任务”执行,结果却常常陷入过分承诺、无法兑现的泥潭。

 

穆来纳森把正在做的国际扶贫研究和自己的问题联系起来,竟发现他和穷人的焦虑惊人地类似。穷人们缺少金钱,他缺少时间,两者内在的一致性在于,即便给穷人一笔钱,给拖延症者一些时间,他们也无法很好地利用。

在长期资源(钱、时间、有效信息)匮乏的状态下,人们对这些稀缺资源的追逐,已经垄断了这些人的注意力,以至于忽视了更重要更有价值的因素,造成心理的焦虑和资源管理困难。也就是说,当你特别穷或特别没时间的时候,你的智力和判断力都会全面下降,导致进一步失败。

 

研究进一步解释,长期的资源稀缺培养出了“稀缺头脑模式”,导致失去决策所需的心力——穆来纳森称之为“带宽”(bandwidth)。一个穷人,为了满足生活所需,不得不精打细算,没有任何“带宽”来考虑投资和发展事宜;一个过度忙碌的人,为了赶截止日期,不得不被看上去最紧急的任务拖累,而没有“带宽”去安排更长远的发展。即便他们摆脱了这种稀缺状态,也会被这种“稀缺头脑模式”纠缠很久。

 

穆来纳森的研究,对社会阶层理论和国家政策、技术发展模式乃至个人时间管理等问题,都有重要的启示。以下试举几例——

 

例一:穷人为什么穷?

 

  美国共和党认为穷人之所以穷,是因为他们不努力;民主党认为,贫穷根源来自社会不平等,国家应主持再分配来支持穷人。穆来纳森却证明两党都错了:穷人不是不努力,而是因为长期贫穷,失去了摆脱贫穷的智力和判断力,这种状况不变,再努力也是白费;而如果仅是简单地分钱给穷人,穷人的“稀缺头脑模式”也会导致无法利用好这些福利以脱贫。所以一个合理的社会流动方式应当是,建立最基本的社会安全体系,同时保有社会竞争上升通道,资源入口向全社会开放,使得个人能保持正常思维,有尊严地奋斗。

 

例二:时间不够怎么办?

 

  传统时间管理原则是利用片段时间和多任务,而穆来纳森研究发现,不是时间不够,而是判断问题的心力不够;利用片段时间和多任务解决方式,反而因分心加强了焦虑,导致无法专心处理主要任务,加剧拖延。解决这个问题,最重要的办法是,减少多任务干扰,求助外界辅导,分割问题,从而淡化处理问题的焦虑

 

解决办法呢?

就是不再为其过分的焦虑,不要关注失败,因为这样会导致更多的失败。

全面提升自己的自我管理能力

 

### 关于 Python 中无限循环的定义与解决方法 #### 什么是无限循环? 在编程中,当一段代码由于逻辑错误或其他原因无法退出循环时,就会形成所谓的“无限循环”。这种现象通常发生在 `while` 或嵌套循环结构中。如果未正确设置终止条件或者忽略了必要的跳出机制,则可能导致程序持续运行而占用大量资源。 #### 如何检测和预防无限循环? 为了防止意外创建出无限循环,在编写任何类型的迭代之前都应仔细考虑其结束标准以及可能影响这些标准的因素: - **检查控制变量的变化情况**:确保每次执行都会改变决定是否继续下去的那个参数值。 - **设定最大尝试次数或时间限制**:即使存在潜在问题也能及时中断操作。 以下是具体的一些技巧[^1]: - 定义清晰明确的停止准则; - 对输入数据做适当验证处理后再参与运算过程之中; #### 解决方案实例分析 ##### 单一 While 循环案例 这里给出一个简单的例子展示如何通过增加计数器来避免进入永无止境的状态: ```python counter = 0 max_attempts = 5 user_input = "" while counter < max_attempts and user_input.lower() != "correct answer": print(f"Attempt {counter+1}/{max_attempts}") user_input = input("Please enter the correct response:") counter +=1 if(user_input.lower()=="correct answer"): print ("Congratulations! You got it right.") else: print (f"Sorry, you've reached maximum attempts ({max_attempts}). Try again later!") ``` 上述脚本设置了最多五次机会让用户猜谜底是什么。如果没有成功匹配预期字符串则自动退出流程[^2]. ##### For Loop 结合 Break Statement 应用场景 另一种常见方式是在遍历列表或者其他可迭代对象期间遇到特定情形立即脱离当前层级: ```python search_list=['itemA','itemB'] target='itemC' for item in search_list: if(item==target): break; print('Item found:', target) # This line won't execute since 'break' was hit. ``` 在这个简短的例子里面,尽管目标并不位于给定数组当中,但由于提前加入了断点指令从而有效规避了不必要的后续动作发生风险[^4]. 另外值得注意的是,“无限滚动”虽然名字里带了个‘无穷’二字但实际上并非真正意义上的永不休止加载更多内容的行为模式——它是借助 JavaScript 和 CSS 技术模拟出来的用户体验优化手段而已,并不涉及到传统意义上难以摆脱的那种恶性死循环状况[^3].
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