廣度優先法讓學習更高效

采銅

廣度優先搜索（BreadthFirstSearch，BFS）是計算機算法領域中的一個概念，如果我們要從零開始掌握一個新領域的知識，就可以采用廣度優先搜索的策略。

先簡單介紹一下什么是廣度優先搜索。假設下圖是由若干個知識聯結點組成的一棵“樹”，假設我們要走遍這棵樹的每一個聯結點，起點是頂端的那個0，可以叫它“根結點”。我們可以按照什么樣的路線去走呢？

第一步是0這個聯結點，然后走跟0聯結點直接相鄰的所有聯結點（假設按照從左往右的順序），所以路線就形成了0、1、2、3四步，這意味著從0聯結點出發的三個分支都會先涉及，這就是“廣度優先”的意思。接著依次再走跟1、2、3這三個聯結點直接相鄰的幾個聯結點，于是路線就變成了0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12……

跟廣度優先搜索相對的是深度優先搜索（DepthFirstSearch，DFS），后者的意思是先走完一個分支的所有聯結點，再走下一個分支，所以是“深度優先”。同樣是這個圖，深度優先搜索的走法是先走0、1、4、5、6，再走2、7、8、9，再走3、10、11、12。

從這兩種方式，看我們學習知識的過程，是很有意思的。跟廣度優先搜索相對應的學習過程，是先要對這個領域的所有分支主題做一個概覽，了解每個分支大致是什么樣的，然后再具體一點，從一個分支出發，去了解這個分支之下有什么知識，然后再跳到另一個分支去了解……這是一個逐層深入的過程，早期學得是比較概括的，慢慢越來越具體、專門。而深度優先搜索對應的學習過程則是先把這個領域中的某一塊“吃透”，再去學下一塊內容，每一個階段都學得比較深，是一個從深到深的過程。

我們多數人的學習經驗，更習慣于后者，也就是先吃透一小塊，再接著學下一階段。這種方式好處很明顯，就是穩扎穩打，但是也有壞處。

首先，這樣學會缺少“大局觀”。在沒有整體了解該領域知識的情況下，貿然深入局部，可能導致眼界狹窄，一葉障目不見泰山。許多人學東西，容易鉆牛角尖，往往就是這個原因。

其次，較早地深入一個領域，可能會在準備不充分的情況下“啃到硬骨頭”，面臨無法克服的困難和挑戰，后續便可能選擇放棄。打個比方，一個人拿了一本有1萬詞匯量的英語單詞書，雄心勃勃想背完，但可能背到“B”已經力不從心了，因為他遇到了太多過于冷門和生僻的詞匯。

美國心理學家瑞格盧斯提出的精細加工理論，更偏向于廣度優先搜索的學習方式。他認為，學習應該是一個逐步精細化的過程，一開始只要了解這個領域最簡單的大概，然后再具體和深入一點，隨后再進一步地具體和深入一點……這個過程有點像畫素描，第一步是畫一個大致的、粗略的形狀，越是細節的處理越是放在后期。

（摘自《精進3：找到你的潛在生態位》，江蘇鳳凰文藝出版社，魏克圖）