人生的貪婪演算法 你想的最佳解也許不是真的最佳解又如何

貪婪演算法是一種常用的算法，尤其在圖論中的最小成本生成樹中應用廣泛。

貪婪演算法

演算法根據當前狀況選擇最佳解，但往往忽略了全域的最佳解。

舉個例子，當我們從南投前往高雄時，可能面臨以下選擇：

1. 計程車 (2.5 小時)
2. 先坐公車到台中高鐵 (30 分鐘)
3. 先坐公車到台中市 (40 分鐘)

在此情況下，貪婪演算法會選擇第二個選項，因為它當下時間成本最低，但不一定能最快到達目的地。

貪婪演算法的生活應用

想像你在沙灘上行走，隨著每一步你看到的貝殼都吸引著你。你可能會選擇最眼前的那一個，但這樣可能會錯過更美好的選擇。

生活中，我們常常面對類似的情況：短期的快樂，如看電視或吃零食，往往會掩蓋長期的幸福，這來自於努力學習、交朋友和實現夢想。

強化學習與長期選擇

強化學習就像一位智慧的收藏家，通過經驗來改進選擇。

不僅依賴眼前的選擇，還要記錄過去的經驗，發現哪些選擇是值得珍惜的。

這種方式能夠幫助我們在生活中不斷接近最佳選擇。

成本與時間的考量

生活的每一個選擇都需要時間和精力的投入。隨著年齡的增長，我們可能會面臨對選擇的懷疑。

過去的努力是否真的帶來了期望的回報？在這過程中，我們或許會忽視了自身的需求和期望。

無論是衰老還是死亡，都是人類這種生命短暫的生物才有的美好

追求幸福的智慧

在過去十年的工作中，儘管我努力學習和成長，最終的收穫卻只是微薄的薪水，這讓我開始思考工作的意義。

有時候常覺得自己只是找到當下的最佳解，雖然回顧過去不後悔自己的選擇，但也對追逐年薪百萬的美好幻想產生了懷疑，這些似乎只是空洞的承諾和完成 KPI 的結果。

炎柱: 我會善盡我的職責，在場的任何一個人都不會死。

但在場的任何一個人，不包含，我自己。

我們滿足了家人和社會的期待，但卻未曾思考如何真正地生活。雖然月薪不斷增加，但人生卻是在過一天就少一天。

成就感和滿足感或許應該真的分開來看，一個是社會給的，另外一個才比較接近自己給的。

近期，我遇到了許多新朋友，聽到了各種人生故事。雖然現在的我似乎處於能量的低谷，但這也讓我更加渴望理解自己與這個世界。

最近報名參加了許多課程和工作坊，想要嘗試補回些什麼，但卻感到有些急於求成。在面對龐大的資訊量時，我發現無法迅速理解所有選擇，正如我的好室友和高中同學所說，完全掌握所有知識並不現實。

貪婪演算法告訴我們，單靠眼前的選擇可能不夠，而強化學習則教會我們如何根據經驗不斷改善選擇。

然而，我們也要意識到，追求最佳解並不總是有效率。過多時間在每個可能選擇上徘徊，可能會讓我們失去享受生活的機會。

透過強化學習，我們應該考慮整個環境的平均餘命，去計算我們還有多少時間來做出選擇。

在生活中，也許健康和自我理解也是我們最重要的成就，讓我們在享受當下的同時，探索那些隱藏的美好，才能真正感受滿足。

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