《演算法圖解》作者Adit Bhargava：插圖筆記法解除演算法的魔咒（圖靈訪談）

訪談嘉賓：

《演算法圖解》作者Adit Bhargava：插圖筆記法解除演算法的魔咒（圖靈訪談）（Adit自畫像）

Adit Bhargava， 軟體工程師，兼具電腦科學和美術方面的教育背景，在adit.io撰寫程式設計方面的部落格。

因為愛好，Adit踏入了程式設計殿堂。Visual Basic 6 for Dummies教會了他很多基礎知識，但始終對演算法沒搞明白。直到遇到一位優秀的演算法教授後，他才認識到這些概念是多麼地簡單且優雅。

幾年前，他開始在adit.io上撰寫圖解式博文，介紹函數語言程式設計、Git、機器學習和併發。圖解式寫作風趣幽默、化繁為簡、清晰明確，受到大量讀者的喜愛。

我們主要聊了些：

為什麼要寫這樣一本萌萌的演算法入門書
封面插畫背後的故事
Adit神祕的演算法導師
Adit最喜歡的演算法
評判演算法的重要指標
程式設計學習低齡化

英文版

為什麼想寫這樣的一本入門書，充滿了有趣的場景和可愛的手畫插圖？

學習一些新事物的時候，我自己通常會做筆記，因為這可以幫助我學習。比如，下面是我學習《抽象代數》時的原版筆記。有趣場景加上手畫插圖是我一直使用的學習技巧，我認為它對其他人也會同樣有用，所以寫了這篇博文。看了部落格文章，人們挺喜歡的，所以我想做成一本相同風格的書可能會很好。

（一起感受下，Adit的天才圖解技能之Monad！）

學習 Monad的渠道：

取得電腦科學專業的博士學位。

壓根兒不學。這裡根本用不到那些條條框框！

Functor 將一個普通函式應用到被封裝的值上：

Applicative 將一個封裝的函式應用到封裝的值上：

Monad 將一個 “接受普通值並回傳一個被封裝值” 的函式應用到一個被封裝的值上，這一任務由函式 >>=（讀作 bind）完成。聽起來似乎很拗口，讓我們來看個例子吧，還是熟悉的 Maybe：

假設 half 是隻對偶數感興趣的函式：
half x = if even x
     then Just (x `div` 2)
     else Nothing
如果扔給 half 一個封裝的值會怎樣？

這時，我們需要用 >>= 把被封裝的值擠到 half中。猜猜>>= 的照片：

再看看它的效果：
> Just 3 >>= half
Nothing
> Just 4 >>= half
Just 2
> Nothing >>= half
Nothing
這其中究竟發生了什麼？Monad 是另一種型別類，這是它定義的一部分：
class Monad m where
    (>>=) :: m a -> (a -> m b) -> m b
下圖展示了 >>= 各個引數的意義：

下面的定義讓 Maybe 成了 Monad：
instance Monad Maybe where
    Nothing >>= func = Nothing
    Just val >>= func  = func val
來看看執行 Just 3 時發生了什麼：

如果傳入 Nothing 就更容易了：

你還可以把這些呼叫過程連起來，比如執行 Just 20 >>= half >>= half >>= half 會得到 Nothing：

太棒啦！

（節選自Adit的文章Functors, Applicatives, And Monads In Pictures）

從書封看，我以為《演算法圖解》的手繪插圖是老鼠系列的。似乎並沒有，還有其他的形象像綿羊、鳥、兔子等。為什麼要把那張照片放在書封上？

我希望我有一個更好的答案給你！Manning選擇了封面上的圖片，他們真的很喜歡這張圖。但內容方面，Manning給了我很大的主動權。

很多讀者非常好奇你在作者簡介部分提到的演算法老師。這位優秀的老師如何把概念變得簡單又優雅，你能分享一些他/她的教學方法嗎？

當然！她的最有效的教學方法是逐行過程式碼、精講演算法。遇到難的部分，大家很容易就選擇跳過。但為了學習，應該在難的部分放緩腳步，仔細研究。對每一個演算法，她都會慢下來，一行一行過程式碼，解釋每一行的作用。我在書裡面也試著做同樣的事情。在遞迴部分，我逐行分析程式碼，展示如何進行棧的改變。我覺得深入細節是非常重要的。

你最喜歡的演算法是什麼？為什麼這個演算法給你留下如此深刻的印象？

在《演算法圖解》這本書裡，我好幾次提到過我有多愛“圖演算法”。圖是一種很神奇的結構，絕對無處不在。我覺得，只用圖演算法就能解決很多的問題。最近，我和朋友去吃午飯，吃飯時一個人說：“我敢打賭，我可以在15分鐘內教會你範疇理論。”其實，我並不知道任何關於範疇論的東西，但我知道圖和抽象代數，有了這些知識我實際上只花了不到5分鐘的時間就理解了範疇論。工作中，我把一些枯燥的任務進行自動化，因為我知道怎麼運用拓撲排序和橫向優先搜尋。

有時候，操作時間短並不一定意味著良好的表現。除了時間外，還有哪些維度來評判演算法？

是的！我認為“易用性”是一個非常重要的指標。比如，機器學習裡有很多技術比K最近鄰演算法更先進。但如果要開始處理問題，你可能會利用K最近鄰演算法，即使你是一名機器學習專家。如果這個演算法很容易理解，bug可以藏身的地方就變少。一旦開始進入更復雜的演算法像神經網路，你需要花更多的時間找出bug的原因，因為需要檢查的可能隱藏bug的地方會更多。選擇演算法和考慮執行時間的時候，考慮程式設計師的能力也很重要！容易理解的程式碼更容易維護，更有可能避免bug。

一些青少年實際上也在讀你的書。你怎麼看較早學習演算法，比如小學階段甚至更早？

我認為這很有意義。程式設計是一種創造力，就像繪畫和音樂。我開始學程式設計就很早，會做視訊遊戲和動畫。越早學習程式設計，就能越早應用在自己的專案！

你會堅持寫Grokking系列的書嗎？用來涵蓋電腦科學方面的其他主題？

我希望可以！我得好好思考一下，我還可以寫些什麼（笑）。

——更多訪談