每年一到要找工作的時候，我就能收到很多人給我發(fā)來的郵件，總是問我怎么選擇他們的offer，去騰訊還是去豆瓣，去外企還是去國內(nèi)的企業(yè)，去創(chuàng)業(yè)還是去考研，來北京還是回老家，該不該去創(chuàng)新工場？該不該去thoughtworks？……等等，等等。今年從7月份到現(xiàn)在，我收到并回復(fù)了60多封這樣的郵件。我更多幫他們整理思路，幫他們明白自己最想要的是什么。（注：我以后不再回復(fù)類似的郵件了）。
 
我深深地發(fā)現(xiàn)，對于我國這樣從小被父母和老師安排各種事情長大的人，當(dāng)有一天，父母和老師都跟不上的時候，我們幾乎完全不知道怎么去做選擇。而我最近也離開了亞馬遜，換了一個工作，讓我想到寫一篇這樣的文章。
 
幾個例子
 
當(dāng)我們在面對各種對選擇的影響因子的時候，如：城市，公司規(guī)模，公司性質(zhì)，薪水，項目，戶口，技術(shù)，方向，眼界…… 你總會發(fā)現(xiàn)，你會在幾個公司中糾結(jié)一些東西，舉幾個例子：

• 某網(wǎng)友和我說，他們?nèi)ド虾ｒv訊，因為騰訊的規(guī)模很大，但卻發(fā)現(xiàn)薪水待遇沒有豆瓣高（低的還不是一點），如果以后要換工作的話，起薪點直接關(guān)系到了以后的高工資。我說那就去豆瓣吧，他說豆瓣在北京，污染那么嚴(yán)重，又沒有戶口，生存環(huán)境不好。我說去騰訊吧，他說騰訊最近組織調(diào)整，不穩(wěn)定。我說那就去豆瓣吧，慢公司，發(fā)展很穩(wěn)當(dāng)。他說，豆瓣的盈利不清楚，而且用Python，自己不喜歡。我說，那就去騰訊吧，……
• 還有一網(wǎng)友和我說，他想回老家，因為老家的人脈關(guān)系比較好，能混得好。但又想留在大城市，因為大城市可以開眼界。
• 另一網(wǎng)友和我說，他想進(jìn)外企，練練英語，開開眼界，但是又怕在外企里當(dāng)個螺絲釘，想法得不到實施。朋友拉他去創(chuàng)業(yè)，覺得創(chuàng)業(yè)挺好的，鍛煉大，但是朋友做的那個不知道能不能做好。
• 還有一網(wǎng)友在創(chuàng)新工場的某團(tuán)隊和考研之間抉擇，不知道去創(chuàng)新工場行不行，覺得那個項目一般，但是感覺那個團(tuán)隊挺有激情的，另一方面覺得自己的學(xué)歷還不夠，讀個研應(yīng)該能找到更好的工作。
• 還有一些朋友問題我應(yīng)該學(xué)什么技術(shù)？不應(yīng)該學(xué)什么技術(shù)？或是怎么學(xué)會學(xué)得最快，技術(shù)的路徑應(yīng)該是什么？有的說只做后端不做前端，有的說，只做算法研究，不做工程，等等，等等。因為他們覺得人生有限，術(shù)業(yè)有專攻。

等等，等等……
 
我個人覺得，如果是非計算機(jī)科班出生的人不會做選擇，不知道怎么走也罷了，但是我們計算機(jī)科班出生的人是學(xué)過算法的，懂算法的人應(yīng)該是知道怎么做選擇的。
 
排序算法
 
你不可能要所有的東西，所以你只能要你最重要的東西，你要知道什么東西最重要，你就需要對你心內(nèi)的那些欲望和抱負(fù)有清楚的認(rèn)識，不然，你就會在糾結(jié)中度過。
 
所以，在選擇中糾結(jié)的人有必要參考一下排序算法。
 
首先，你最需要參考的就是“冒泡排序”——這種算法的思路就是每次冒泡出一個最大的數(shù)。所以，你有必要問問你自己，面對那些影響你選擇的因子，如果你只能要一個的話，你會要哪個？而剩下的都可以放棄。于是，當(dāng)你把最大的數(shù)，一個一個冒泡出來的時候，并用這個決策因子來過濾選項的時候，你就能比較容易地知道知道你應(yīng)該選什么了。這個算法告訴我們，人的雜念越少，就越容易做出選擇。
 
好吧，可能你已茫然到了怎么比較兩個決策因子的大小，比如：你分不清楚，工資>業(yè)務(wù)前景嗎？業(yè)務(wù)前景>能力提升嗎？所以你完全沒有辦法進(jìn)行冒泡法。那你，你不妨參考一個“快速排序”的思路——這個算法告訴我們，我們一開始并不需要找到最大的數(shù)，我們只需要把你價值觀中的某個標(biāo)準(zhǔn)拿出來，然后，把可以滿足這個價值的放到右邊，不能的放到左邊去。比如，你的標(biāo)準(zhǔn)是：工資大于5000元&&業(yè)務(wù)前景長于3年的公司，你可以用這個標(biāo)準(zhǔn)來過濾你的選項。然后，你可以再調(diào)整這個標(biāo)準(zhǔn)再繼續(xù)遞歸下去。這個算法告訴我們，我們的選擇標(biāo)準(zhǔn)越清晰，我們就越容易做出選擇。

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