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向埃隆·马斯克学习任务分解

2023-09-18 15:42:25

来源：极客时间

阅读量：

## 马斯克的任务分解分解的任务要可执行我在解决问题的过程中也是先做任务分解的这个任务分解就到了可执行的程度你甚至可能认为这个任务不需要分解有了分解得很小的任务我就得把任务分解成先分解任务再去做事情是

## 怎么估算银河系中有多少与我们相近的文明存在？

这次我们从一个宏大的话题开始：银河系中存在多少与我们相近的文明。我想，即便这个专栏的读者主力是程序员这个平均智商极高的群体，在面对这样一个问题时，大多数人也不知道从何入手。
我来做一个科普，给大家介绍一下德雷克公式，这是美国天文学家法兰克·德雷克（Frank Drake）于 1960 年代提出的一个公式，用来推测“可能与我们接触的银河系内外星球高等文明的数量”。
下面，我要放出德雷克公式了，看不懂一点都不重要，反正我也不打算讲解其中的细节，我们一起来感受一下。
![银河公式.webp](https://static.jmhui.com.cn/u/cms/www/202108/25154451dlyr.webp)
不知道你看了德雷克公式做何感想，但对于科学家们来说，德雷克公式最大的作用在于：**它将一个原本毫无头绪的问题分解了，分成若干个可以尝试回答的问题**。

随着观测手段的进步，我们对宇宙的了解越来越多，公式中大多数数值，都可以得到一个可以估算的答案。有了这些因子，人们就可以估算出银河系内可以与我们通信的文明数量。
虽然不同的估算结果会造成很大的差异，而且我们迄今为止也没能找到一个可以联系的外星文明，但这个公式给了我们一个方向，一个尝试解决问题的手段。
好吧，我并不打算将这个专栏变成一个科普专栏，之所以在这讲解德雷克公式，因为它体现了一个重要的思想：**任务分解**。

**通过任务分解，一个原本复杂的问题，甚至看起来没有头绪的问题，逐渐有了一个通向答案的方向**。而“任务分解”就是我们专栏第二模块的主题。

## 马斯克的任务分解

如果大家对德雷克公式有些陌生，我们再来看一个 IT 人怎样用任务分解的思路解决问题。

我们都知道埃隆·马斯克（Elon Musk），他既是电动汽车公司特斯拉（Tesla）的创始人，同时还创建了太空探索公司 SpaceX。SpaceX 有一个目标是，送 100 万人上火星。

美国政府曾经算过一笔账，把一个人送上火星，以现有技术是可实现的，需要花多少钱呢？答案是 100 亿美金。如果照此计算，实现马斯克的目标，送 100 万人上火星就要 1 万万亿。这是什么概念呢？这笔钱相当于美国 500 年的 GDP，实在太贵了，贵到连美国政府都无法负担。

马斯克怎么解决这个问题呢？他的目标变了，他准备把人均费用降到 50 万美元，也就是一个想移民的人，把地球房子卖了能够凑出的钱。原来需要 100 亿美金，现在要降到 50 万美金，需要降低 2 万倍。当然，降低 2 万倍依然是一个听起来很遥远的目标。

所以，我们关注的重点来了：马斯克的第二步是，把 2 万分解成 20×10×100。这是一道简单的数学题，也是马斯克三个重点的努力方向。

先看“20”：现在的火星飞船一次只能承载 5 个人，马斯克的打算是，把火箭造大一点，一次坐 100 人，这样，就等于把成本降低 20 倍。如果你关注新闻的话，会发现 SpaceX 确实在进行这方面的尝试，

再来看“10”：马斯克认为自己是私营公司，效率高，成本可以降到十分之一。他们也正在向这个方向努力，SpaceX 的成本目前已经降到了同行的五分之一。

最后的“100”是什么呢？就是回收可重复使用的火箭。如果这个目标能实现，发射火箭的成本就只是燃料成本了。这也就是我们频频看到的 SpaceX 试飞火箭新闻的原因。这么算下来，你是不是觉得，马斯克的目标不像最开始听到的那样不靠谱了呢？**正是通过将宏大目标进行任务分解，马斯克才能将一个看似不着边际的目标向前推进**。

## 软件开发的任务分解
好了，和大家分享这两个例子只是为了热热身，说明人类解决问题的方案是差不多的。当一个复杂问题摆在面前时，我们解决问题的一个主要思路是分而治之。

**一个大问题，我们都很难给出答案，但回答小问题却是我们擅长的**。所以，当我们学会将问题分解，就相当于朝着问题的解决迈进了一大步。

我们最熟悉的分而治之的例子，应该是将这个理念用在算法上，比如归并排序。将待排序的元素分成大小基本相同的两个子集，然后，分别将两个子集排序，最后将两个排好序的子集合并到一起。一说到技术，大家就觉得踏实了许多，原来无论是外星人搜寻，还是大名鼎鼎的马斯克太空探索计划，解决问题时用到的思路都是大同小异啊！确实是这样。

那么，**用这种思路解决问题的难点是什么呢？给出一个可执行的分解**。

在前面两个例子里面，最初听到要解决的问题时，估计你和我一样，是一脸懵的。但一旦知道了分解的结果，立即会有一种“柳暗花明又一村”的感觉。你会想，我要是想到了这个答案，我也能做一个 SpaceX 出来。但说到归并排序的时候，你的心里可能会有一丝不屑，这是一个学生级别的问题，甚至不值得你为此费脑子思考。因为归并排序你已经知道了答案，所以，你会下意识地低估它。

任务分解就是这样一个有趣的思想，一旦分解的结果出来，到了可执行的步骤，接下来的工作，即便不是一马平川，也是比原来顺畅很多，因为问题的规模小了。

在日常工作中，我们会遇到很多问题，既不像前两个问题那样宏大，也不像归并排序那样小，但很多时候，我们却忘记了将任务分解这个理念运用其中，给工作带来很多麻烦。举一个例子，有一个关于程序员的经典段子：这个工作已经做完了 80%，剩下的 20% 还要用和前面的一样时间。为什么我们的估算差别如此之大，很重要的一个原因就在于没有很好地分解任务，所以，我们并不知道要做的事情到底有多少。

前面我们在“为什么说做事之前要先进行推演？”文章中，讲到沙盘推演，这也是一个很好的例子，推演的过程就是一个任务分解的过程。上手就做，多半的结果都是丢三落四。你会发现，真正把工作完全做好，你落掉的工作也都要做，无论早晚。

**与很多实践相反，任务分解是一个知难行易的过程**。

知道怎么分解是困难的，一旦知道了，行动反而要相对来说容易一些。在“任务分解”这个主题下，我还会给你介绍一些实践，让你知道，这些最佳实践的背后思想就是任务分解。如果你不了解这些实践，你也需要知道，在更多的场景下，先分解任务再去做事情是个好办法。

也许你会说，任务分解并不难于理解，我在解决问题的过程中也是先做任务分解的，但“依然过不好这一生。”这就要提到我前面所说难点中，很多人可能忽略的部分：可执行。可执行对于每个人的含义是不同的，对于马斯克而言，他把 2 万分解成 20×10×100，剩下的事情对他来说就是可执行的，但如果你在 SpaceX 工作，你就必须回答每个部分究竟是怎样执行的。

同样，假设我们做一个 Web 页面，如果你是一个经验丰富的前端工程师，你甚至可能认为这个任务不需要分解，顶多就是再多一个获取网页资源的任务。而我如果是一个新手，我就得把任务分解成：根据内容编写 HTML；根据页面原型编写页面样式；根据交互效果编写页面逻辑等几个步骤。

**不同的可执行定义差别在于，你是否能清楚地知道这个问题该如何解决。**

对于马斯克来说，他的解决方案可能是成立一个公司，找到这方面的专家帮助他实现。

对你的日常工作来说，你要清楚具体每一步要做的事情，如果不能，说明任务还需要进一步分解。

比如，你要把一个信息存起来，假设你们用的是关系型数据库，对大多数人来说，这个任务分解就到了可执行的程度。但如果你的项目选用了一个新型的数据库，比如图数据库，你的任务分解里可能要包含学习这个数据库的模型，然后还要根据模型设计存储方案。

不过，在实际工作中，大多数人都高估了自己可执行粒度，低估任务分解的程度。换句话说，如果你没做过任务分解的练习，你分解出来的大部分任务，粒度都会偏大。

只有能把任务拆分得非常小，你才能对自己的执行能力有一个更清楚地认识，真正的高手都是有很强的分解能力。这个差别就相当于，同样观察一个物品，你用的是眼睛，而高手用的是显微镜。

**在你看来，高手全是微操作**。关于这个话题，后面我们再来细聊。一旦任务分解得很小，调整也会变得很容易。很多人都在说计划赶不上变化，而真正的原因就是计划的粒度太大，没法调整。从当年的瀑布模型到今天的迭代模型，实际上，就是缩减一次交付的粒度。几周调整一次计划，也就不存在“计划赶不上变化”的情况了，因为我的计划也一直在变。

**如今软件行业都在提倡拥抱变化，而任务分解是我们拥抱变化的前提。**

## 总结时刻

我们从外星人探索和马斯克的火星探索入手，介绍了任务分解在人类社会诸多方面的应用，引出了分而治之这个人类面对复杂问题的基本解决方案。接着，我给你讲了这一思想在软件开发领域中的一个常见应用，**分而治之**的算法。

虽然我们很熟悉这一思想，但在日常工作中，我们却没有很好地应用它，这也使得大多数人的工作有很大改进空间。

运用这一思想的难点在于，**给出一个可执行的分解**。一方面，对复杂工作而言，给出一个分解是巨大的挑战；另一方面，面对日常工作，人们更容易忽略的是，分解的任务要可执行。每个人对可执行的理解不同，只要你清楚地知道接下来的工作该怎么做，任务分解就可以告一段落。

大多数人对于可执行的粒度认识是不足的，低估了任务分解的程度，做到好的分解你需要达到“**微操作**”的程度。有了分解得很小的任务，我们就可以很容易完成一个开发循环，也就让计划调整成为了可能。软件行业在倡导拥抱变化，而任务分解是拥抱变化的前提。

如果今天的内容你只记住一件事，那么请记住：**动手做一个工作之前，请先对它进行任务分解。**

最后，我想请你回想一下，你在实际工作中，有哪些依靠任务分解的方式解决的问题呢？

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