С решение задач: Решение задач на языке C

Содержание

Ночь решения задач в Вышке

Любите ли вы решать задачи так же, как любим это мы?

В преддверии нового года и сессии мы решили отметить первое и морально подготовиться ко второму. И если Дед Мороз раздаёт подарки за добрые дела и хорошее поведение, то мы в университете раздаём подарки за количество решённых задач. Всего на мероприятии будет три площадки: анализ данных, алгоритмы и математика. На каждой из площадок вам предложат задачи разной степени сложности для решения, но в целом они будут рассчитаны на людей, обучающихся в вузе или уже имеющих профильное образование. Среднее время решения задач одной площадки — 1,5 часа, поэтому вы сможете попробовать свои силы во всех категориях, получая за решения баллы и подарки. Чем больше баллов, тем выше место в рейтинге по итогам мероприятия и больше интереса к вам со стороны компаний-партнеров, которые всегда заинтересованы в талантах.

Помимо задач в программе: лекции о работе с Kaggle, чат-ботах, технологических конкурсах, встреча с работодателями, настольные игры, новогодняя атмосфера и многое другое.

21:30

Регистрация участников

Регистрация проходит в холле здания Высшей школы экономики на Мясницкой 9/11

22:00

Открытие Ночи решения задач

22:30 — 06:00

Решение задач

Задача по анализу данных

Для решения предлагается задача определения спроса в объектах общественного питания.

Решение задач будет проходить на своём ноутбуке, поэтому нужно заранее установить все необходимые инструменты.

Начальные требования и рекомендации: владение инструментами анализа данных — например, Python или R с соответствующими библиотеками. Решение задач будет проходить на своём ноутбуке, поэтому нужно заранее установить все необходимые инструменты. До мероприятия нужно пройти регистрацию на Kaggle.

Задачи по математике

На площадке будет предложен ряд задач различной сложности: от простых до олимпиадных. За правильное решение каждой из задач вручаются памятные подарки. Также предусмотрен разбор решений.

Задачи по алгоритмам

Для решения предлагается набор из пяти задач классического олимпиадного программирования: от простых задач до самых сложных.
Решение задач будет происходить на своих ноутбуках, по этому нужно заранее позаботиться, чтобы все необходимые для вас среды разработки были у вас установлены.
Сдача решений происходит через систему Яндекс.Контест, где происходит автоматическая проверка. Доступные языки: Python, C/C++, Pascal, Java.
Судьями гарантируется существование решения на языке C++, укладывающееся в ограничении по памяти и времени работы, указанное в условиях задач.

22:30-00:30

Серия лекций про технологии и стажировки

22:30-23:00

Лекция «Продвинутые фичи, а также знания полезные в конкурсах на Kaggle и не только»

Спикер: Дмитрий Ульянов, выпускник МГУ ВМК и аспирант Сколтеха. Работает в исследовательском отделе Яндекса. Активно участвовал в соревнованиях по анализу данных, в которых больше 10 раз занимал призовые места. Дмитрий является организатором и лектором курса про соревновательный анализ данных на Coursera.

23:00-23:40

Лекция «Вопросно-ответные системы»

Михаил Гильмутдинов и Роман Лучков, Тинькофф Банк

23:50-00:30

О стажировках из первых уст

01:00-06:00

Настолки, фильмы и многое другое

Сборник решений задач I ВТЮБ — содержание

В данном сборнике представлены лучшие решения задач, подготовленные участниками Первого Всероссийского Турнира юных биологов.

Для обсуждения в турнире используются заранее опубликованные задачи открытого типа. Особенностями задач такого рода является отсутствие окончательного и однозначного ответа, с большим разнообразием подходов к решению. Поэтому все приведенные в сборнике образцы решений являются авторскими – выражают точку зрения автора и демонстрируют только один из множества вариантов ответа. Тем не менее, все они в большей мере раскрывают суть проблем, поднятых в задачах.

Всего в сборник вошло двадцать три авторских решения, из которых двадцать одно доложено в ходе Турнира и высоко оценено членами Жюри. Кроме того, мы поместили в сборник два решения самых популярных задач Турнира: «Влюбленные» (автор решения В. А. Копысов) и «Химическая эволюция» (автор решения И. А. Кузин). К большинству задач представлено одно решение, но для некоторых предложено два взаимодополняющих, иногда альтернативных решения.

Все решения задач, вошедшие в сборник, представлены на этом сайте. Большинство из них снабжены презентациями, которые полностью доступны для загрузки. В дополнение к решениям, на сайте так же размещены комментарии некоторых авторов задач к решениям участников Турнира. Вы можете оставить свои комментарии к представленным далее решениям в соответствующих разделах, предварительно зарегистрировавшись на этом сайте.

Отзывы о сборнике, пожелания, критику и рекомендации Вы можете направлять Лимоновой Елене Николаевне ([email protected] с пометкой в теме «ТЮБ») и Пупову Данилу Владимировичу ([email protected]) или оставлять в комментариях на нашем сайте.

С уважением, редакторы-составители сборника

Кузин И.А.,
Лимонова Е.Н.,
Петухова Д.Ю.,
Пупов Д.В.

Задача №1 «Голова»
   Пашнин Евгений (команда «Отбой» г. Череповец)
Задача №2 «Несколько полов»
   Мармий Наталья (команда «Совушки» г. Нижний Новгород)
Задача №3 «Растительная нейробиология»
   Мармий Наталья (команда «Совушки» г. Нижний Новгород)
Задача №4 «Жизнь без вирусов»
   Жуйкова Елена (команда «Dum spiro, spero» г. Качканар)
Задача №5 «Стволовые клетки»
   Старикова Вера (команда «Совушки» г. Нижний Новгород)
Задача №6 «Память»
   Армеев Григорий (команда «Отбой» г. Череповец)
Задача №7 «Влюбленные»
   Копысов Вадим Алексеевич (Член Жюри и Методкомиссии ВТЮБ)
    Кащеев Григорий (команда «Макроэрги» г. Раменское Московской области)
Задача №8 «Сурвивин»
   Ердяков Алексей (команда «Veni! Vidi! Vici!» г. Киров)
   Пашнин Евгений (команда «Отбой» г. Череповец)
Задача №9 «Естественный отбор в истории»
   Туразашвили Бесик (команда «Veni! Vidi! Vici!» г. Киров)
   Марыгин Роман (команда «Могучие педипальпы» г. Заречный)
Задача №10 «Саблезубый тигр»
   Падалка Сергей (команда «Малая академия» г. Краснодар)
   Пьянкова Ольга (команда «ФыМыШата» г. Новосибирск)
Задача №11 «Химическая эволюция»
   Кузин Иван Александрович (Член Жюри и Методкомиссии ВТЮБ)
Задача №12 «Дуплетный код»
   Галиуллин Фархат (команда «Душечка и Ко» г. Казань)
   Лозанов Виктор (команда «ФыМыШата» г. Новосибирск)
Задача №13 «Биолюминесценция»
   Чайникова Александра (команда «Dum spiro, spero» г. Качканар)
   Марыгин Роман (команда «Могучие педипальпы» г. Заречный)
Задача №14 «Самый большой»
   Кораблев Алексей (команда «ФыМыШата» г. Новосибирск)
Задача №16 «Минимальный геном»
   Агапов Алексей (команда «Могучие педипальпы» г. Заречный)
   Галиуллин Фархат (команда «Душечка и Ко» г. Казань)
Задача №18 «Родственники»
   Никифоров Дмитрий (команда «ФыМыШата» г. Новосибирск)

Задача №1 «Голова» Пашнин Евгений
Задача №2 «Несколько полов» Мармий Наталья
Задача №3 «Растительная нейробиология» Мармий Наталья
Задача №4 «Жизнь без вирусов» Жуйкова Елена
Задача №5 «Стволовые клетки» Старикова Вера
Задача №6 «Память» Армеев Григорий
Задача №8 «Сурвивин» Ердяков Алексей
Задача №8 «Сурвивин» Пашнин Евгений
Задача №9 «Естественный отбор в истории» Марыгин Роман
Задача №10 «Саблезубый тигр» Падалка Сергей
Задача №10 «Саблезубый тигр» Пьянкова Ольга
Задача №12 «Дуплетный код» Галиуллин Фархат
Задача №12 «Дуплетный код» Лозанов Виктор
Задача №13 «Биолюминесценция» Чайникова Александра
Задача №13 «Биолюминесценция» Марыгин Роман
Задача №14 «Самый большой» Кораблев Алексей
Задача №16 «Минимальный геном» Галиуллин Фархат
Задача №18 «Родственники» Никифоров Дмитрий

Решение бизнес-задач | МакКинзи

Статья (7 страниц)

Великими решателями проблем становятся, а не рождаются. Это то, что мы обнаружили после десятилетий решения проблем с лидерами в бизнесе, некоммерческом и политическом секторах. Эти лидеры учатся проявлять особенно открытый и любознательный образ мышления и придерживаться систематического процесса решения даже самых непостижимых проблем. Они прекрасно решают проблемы в любых условиях. И когда условия неопределенности достигают своего пика, они проявляют себя в лучшем виде.

Шесть взаимодополняющих подходов лежат в основе их успеха: (1) быть вечно любопытными в отношении каждого элемента проблемы; (2) быть

несовершенством , с высокой терпимостью к двусмысленности; (3) иметь «глаз стрекозы» взгляд на мир, видеть через несколько линз; (4) следовать случайному поведению и неустанно экспериментировать; (5) подключение к коллективному разуму , признание того, что самых умных людей нет в комнате; и (6) практика «покажи и расскажи» , потому что рассказывание историй порождает действие (экспонат).

Экспонат

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему веб-сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Пожалуйста, напишите нам по адресу: [email protected]

Вот как они это делают.

1. Будьте вечно любопытны

Что такое генеративный ИИ?
Будущее торговли сырьевыми товарами

Ритуалы на рабочем месте: возвращение силы того, что мы потеряли
Эффективность через людей: преобразование человеческого капитала в конкурентное преимущество
Руководство генерального директора по метавселенной

Любой родитель знает, что четырехлетние дети постоянно спрашивают. Подумайте о бесконечных «почему», которые делают маленьких детей такими очаровательными и безжалостными. Для самых маленьких все ново и дико неопределенно. Но у них миссия открытий, и они полны решимости во всем разобраться. И у них это хорошо получается! Вот почему у нас есть высокие полки и бутылки с защитой от детей.

Когда вы сталкиваетесь с радикальной неопределенностью, вспомните своего четырехлетнего ребенка или направьте четырехлетнего ребенка внутрь себя. Неустанно спрашивайте: «Почему это так?» К сожалению, где-то между дошкольным учреждением и конференц-залом мы обычно перестаем спрашивать. Наш мозг осмысливает огромное количество точек данных, навязывая шаблоны, которые работали для нас и других людей в прошлом. Вот почему простая техника, которую стоит использовать в начале решения проблемы, состоит в том, чтобы просто сделать паузу и спросить 9.0009 почему

условия или предположения таковы, пока вы не доберетесь до корня проблемы. ¹ 1. Этот подход был первоначально разработан Сакичи Тойодой, основателем Toyota.

Естественные человеческие предубеждения при принятии решений, в том числе предубеждения подтверждения, доступности и привязки, часто заставляют нас слишком рано закрывать диапазон решений. ² 2. Дэниел Канеман,

Thinking, Fast and Slow , New York, NY: Farrar, Straus and Giroux, 2011. Лучшие — и более творческие — решения появляются, когда вы интересуетесь более широким диапазоном возможных ответов.

Одно простое предложение от автора и экономиста Кэролайн Уэбб, чтобы вызвать больше любопытства в командном решении проблем, состоит в том, чтобы ставить вопросительный знак за вашими первоначальными гипотезами или первыми ответами. Эта небольшая уловка на удивление эффективна: она склонна поощрять несколько путей решения и правильно фокусирует внимание на сборе доказательств. Нам также нравятся сеансы тезис/антитезис или красная команда/синяя команда, в которых вы делите группу на противоборствующие команды, которые выступают против первых ответов — как правило, более традиционных выводов, которые, скорее всего, исходят из общепринятого шаблона.

Почему это решение лучше? Почему не , что ? Мы обнаружили, что лучшие результаты дает принятие неопределенности. Любопытство — двигатель творчества.

Мы должны уметь оценивать вероятности, чтобы принимать правильные решения, даже если эти предположения несовершенны. К сожалению, у нас есть масса доказательств того, что люди не являются хорошими интуитивными статистиками.

2. Допускайте двусмысленность и оставайтесь скромными!

Когда мы думаем о решателях проблем, многие из нас склонны представлять себе уравновешенного и блестящего инженера. Мы можем представить вдохновителя, который знает, что делает, и целенаправленно подходит к проблеме. Реальность, однако, такова, что самое хорошее решение проблем связано с множеством проб и ошибок; это больше похоже на кажущуюся случайность регби, чем на точность линейного программирования. Мы формируем гипотезы, вникаем в данные, а затем всплываем на поверхность и уточняем (или отбрасываем) наше первоначальное предположение об ответе. Прежде всего это требует принятия несовершенства и терпимости к двусмысленности, а также чувства вероятности игрока.

Реальный мир крайне нестабилен. Реальность разворачивается как сложный продукт случайных событий и человеческих реакций. Воздействие COVID-19 — лишь один из примеров: мы рассматриваем последствия болезни для здоровья и экономики, а также их сложные взаимодействия, почти не зная заранее. Мы должны уметь оценивать вероятности, чтобы принимать правильные решения, даже если эти предположения несовершенны. К сожалению, у нас есть масса доказательств того, что люди не являются хорошими интуитивными статистиками. Догадки, основанные на интуиции, могут быть совершенно неверными. Вот почему одним из ключей к работе в условиях неопределенности является эпистемическая скромность, которую Эрик Ангнер определяет как «осознание того, что наши знания всегда предварительны и неполны и что они могут потребовать пересмотра в свете новых данных». ³ 3. Эрик Ангнер, «Эпистемическое смирение — знание своих пределов во время пандемии», Behavioral Scientist , 13 апреля 2020 г., behavioralscientist.org.

Недавние исследования показывают, что мы лучше справляемся с проблемами, когда думаем с точки зрения вероятности, а не определенности. ⁴ 4. Энни Дьюк, 9 лет0009 Мыслить с точки зрения ставок: принимать более разумные решения, когда у вас нет всех фактов , Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Portfolio/Penguin, 2018. Например, когда австралийская исследовательская организация Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization (CSIRO), которой принадлежал основной патент на протокол беспроводного интернета, потребовала от крупных компаний гонорары, она сначала получила отказ. CSIRO сделала ставку на то, что может обратиться в суд для защиты своей интеллектуальной собственности, поскольку, по ее оценкам, для того, чтобы это было хорошей ставкой, достаточно 10-процентных шансов на успех, учитывая судебные издержки и вероятную выплату. Он улучшил свои шансы, выбрав самых слабых из нарушителей ИС и выбрав правовую юрисдикцию, которая благоприятствовала истцам. Это вероятностное мышление окупилось и в конечном итоге привело к расчетам с CSIRO на сумму, превышающую 500 миллионов долларов. ⁵ 5. Брифинг CSIRO для правительства США, 5 декабря 2006 г. Терпимость к двусмысленности и готовность рисковать помогли организации найти правильный путь решения.

Чтобы принять несовершенство с эпистемическим смирением, начните с сложных решений, подразумевающих уверенность. Вы можете сделать это наилучшим образом, задавая такие вопросы, как «Во что мы должны верить, чтобы это было правдой?» Это выводит на поверхность неявные предположения о вероятностях и упрощает оценку альтернатив. Когда неопределенность высока, посмотрите, можете ли вы сделать небольшие шаги или получить информацию по разумной цене, чтобы выйти в набор решений. Совершенных знаний не хватает, особенно для решения сложных деловых и социальных проблем. Принятие несовершенства может привести к более эффективному решению проблем. Это практически необходимо в ситуациях высокой неопределенности, например, в начале процесса решения проблемы или во время чрезвычайной ситуации.

Хорошее решение проблем обычно включает в себя разработку экспериментов для уменьшения основных неопределенностей. Каждое действие предоставляет дополнительную информацию и расширяет возможности.

Хотите узнать больше о нашей практике стратегии и корпоративных финансов?

3. Взгляните на стрекозу

Восприятие стрекозы характерно для тех, кто умеет решать проблемы. У стрекоз большие сложные глаза с тысячами линз и фоторецепторов, чувствительных к разным длинам волн света. Хотя мы точно не знаем, как мозг их насекомых обрабатывает всю эту визуальную информацию, по аналогии они видят множество перспектив, недоступных людям. Идея глаза стрекозы, охватывающего 360 градусов восприятия ⁶ 6. Филип Тетлок и Дэн Гарднер, Суперпрогнозирование: искусство и наука прогнозирования , Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Crown, 2015. является атрибутом «суперпрогнозистов» — людей, часто не обладающих знаниями в предметной области, которые лучше всего умеют прогнозировать события.

Думайте об этом как о расширении апертуры по проблеме или рассмотрении ее через несколько линз. Цель состоит в том, чтобы выйти за пределы знакомых тропов, в которые наш мозг, распознающий образы, хочет собрать восприятие. Расширяя апертуру, мы можем выявлять угрозы или возможности за периферией зрения.

Рассмотрим вспышку ВИЧ в Индии в начале 1990-х годов — серьезную угрозу для общественного здравоохранения. Ашок Александр, директор Инициативы по борьбе со СПИДом в Индии Фонда Билла и Мелинды Гейтс, представил блестящий пример не только видения, но и видения стрекозы. Столкнувшись со сложной социальной картой с быстро растущим уровнем заражения, он расширил определение проблемы, от традиционной эпидемиологической модели передачи ВИЧ в известных «горячих точках» до модели, в которой секс-работники, сталкивающиеся с насилием, были поставлены в центр внимания.

Этот подход привел к «решению Avahan», которое затрагивало более широкий набор точек воздействия, включая социокультурный контекст секс-бизнеса. Решение было внедрено в более чем 600 сообществах и в конечном итоге помогло предотвратить 600 000 инфекций. Узкая медицинская перспектива была разумной и ожидаемой, но она не касалась связанной с этим проблемы насилия в отношении секс-работников, что дало более богатый набор решений. Часто секрет раскрывается только тогда, когда на проблему смотрят с разных точек зрения, включая те, которые изначально кажутся ортогональными.

Секрет развития взгляда стрекозы заключается в том, чтобы «привязаться снаружи», а не внутри, когда сталкиваешься с проблемами неопределенности и возможностей. Возьмите более широкую экосистему в качестве отправной точки. Это побудит вас поговорить с клиентами, поставщиками или, что еще лучше, с игроками из другой, но родственной отрасли или области. Прохождение пути клиента с учетом дизайн-мышления — еще один эффективный способ получить всесторонний взгляд на проблему. Но обратите внимание: когда лица, принимающие решения, сталкиваются с крайне ограниченными временными рамками или ресурсами, им, возможно, придется сузить апертуру и дать краткий, традиционный ответ.

Хотите лучшие стратегии? Станьте пуленепробиваемым решателем проблем

4. Следовать за происходящим поведением

Текущее поведение — это то, что действительно происходит в определенное время и в определенном месте, а не то, что было потенциальным или предсказанным поведением. Сложные проблемы не выдают легко свои секреты. Но это не должно мешать тем, кто решает проблемы, исследовать, можно ли наблюдать доказательства аспектов решения, или проводить эксперименты для проверки гипотез. Вы можете думать об этом подходе как о создании данных, а не просто о поиске того, что уже было собрано. Это критически важно для выхода на новый рынок или создания нового рынка. Это также пригодится, если вы обнаружите, что обработка старых данных приводит к устаревшим решениям.

Большинство команд, занимающихся решением проблем, с которыми мы сотрудничаем, сталкиваются с двойной дилеммой неопределенности и сложности, иногда объединенной в действительно «злые проблемы». ⁷ 7. Термин, появившийся в ныне известной статье 1973 года: Хорст У. Дж. Риттель и Мелвин Уэббер, «Дилеммы в общей теории планирования», Policy Sciences , 1973, номер 4, стр. 155–69. Для компаний, стремящихся победить в великом неизвестном в развивающемся сегменте, таком как электромобили или автономные транспортные средства, где рынок еще не полностью сформирован, хорошее решение проблем обычно включает в себя разработку экспериментов для уменьшения ключевых неопределенностей, а не просто полагаться на существующие данные. Каждый шаг (например, покупка интеллектуальной собственности или приобретение поставщика компонентов) и каждый эксперимент (включая закрытые тесты в дороге) не только предоставляют дополнительную информацию для принятия решений, но также создают возможности и активы, которые поддерживают дальнейшие шаги. Со временем их эксперименты, в том числе союзы и приобретения, начинают напоминать лестницы, ведущие либо к цели, либо к отказу от цели. Организации, решающие проблемы, могут «загружаться» в новые области с высокой степенью неопределенности, накапливая информацию, фундаментальные активы и уверенность по мере того, как они продвигаются вперед.

Решатели проблем, готовые пойти на риск, находят путь решения, постоянно экспериментируя. Статистики используют аббревиатуру EVPI — ожидаемая ценность полной информации — чтобы показать ценность получения дополнительной информации, которая обычно поступает из выборок и экспериментов, таких как реакция на изменения цен на определенных рынках. A/B-тестирование — это мощный инструмент для экспериментов с ценами, рекламными акциями и другими функциями, который особенно полезен для цифровых торговых площадок и потребительских товаров. Онлайн-рынки упрощают A/B-тестирование. Тем не менее, большинство традиционных рынков также предлагают возможности для имитации сегментации рынка и использования ее для тестирования различных подходов.

Образ мышления, необходимый для неутомимого экспериментатора, согласуется с понятием стартапов о «быстрых провалах». Это означает, что вы быстро получаете одобрение или отказ от продукта и клиентов с помощью бета-тестирования и пробных предложений. Не воспринимайте отсутствие внешних данных как препятствие — на самом деле это может быть подарком, поскольку покупаемые данные почти всегда получаются из обычного способа удовлетворения потребностей и также доступны вашим конкурентам. Ваши собственные эксперименты позволяют вам генерировать собственные данные; это дает вам понимание, которого нет у других. Если сложно (или неэтично) экспериментировать, поищите «естественные эксперименты», предусмотренные разными политиками в похожих местах. Примером может служить сравнение результатов в городах-побратимах, таких как Миннеаполис–Сент-Луис. Павел.

Ошибочно думать, что в вашей команде самые умные люди. Их нет. Они всегда где-то в другом месте. И при этом они не должны быть там, если вы можете получить доступ к их интеллекту через другие средства.

5. Прикоснитесь к коллективному разуму и мудрости толпы

Крис Брэдли, соавтор книги Strategy Beyond the Hockey Stick , ⁸ 8. Крис Брэдли, Марин Хирт и Свен Смит, 9 лет0009 Стратегия за пределами хоккейной клюшки: люди, вероятности и большие шаги, чтобы превзойти шансы , Хобокен, Нью-Джерси: Wiley, 2018. заметил, что «ошибочно думать, что в вашей команде самые умные люди в комнате. Их нет. Они всегда где-то в другом месте». ⁹ 9. Чтобы узнать больше от Криса Брэдли из беседы с Робом Маклином, см. «Хотите лучшие стратегии? Станьте непоколебимым решателем проблем», август 2019 г.. И при этом они не должны быть там, если вы можете получить доступ к их интеллекту через другие средства. В постоянно меняющемся мире, где условия могут развиваться непредсказуемо, краудсорсинг приглашает самых умных людей в мире работать с вами. Например, в поисках алгоритма машинного обучения для определения видов и количества рыбы, выловленной на рыбацких лодках, организация по охране природы (TNC) обратилась к Kaggle и предложила приз в размере 150 000 долларов за лучший алгоритм. Это предложение привлекло 2,293 команды со всего мира. Теперь TNC использует победный алгоритм для определения типов и размеров рыбы, пойманной на рыболовных судах в Азии, чтобы защитить находящихся под угрозой исчезновения тихоокеанских тунцов и других видов.

Краудсорсинговое решение проблем знакомо в другой форме: бенчмаркинг. Когда сэр Род Карнеги был генеральным директором Conzinc Riotinto Australia (CRA), его беспокоили затраты на незапланированные простои большегрузных автомобилей, особенно тех, которые требуют замены шин. Он спросил у своего руководства, кто лучше всех в мире меняет шины; их ответом была Формула-1, соревнование по автогонкам. Команда отправилась в Великобританию, чтобы изучить передовой опыт замены шин на гоночных трассах, а затем внедрила полученные знания за тысячи миль в районе Пилбара в Западной Австралии. Самая умная команда для решения этой проблемы была вовсе не в горнодобывающей промышленности.

Конечно, хотя краудсорсинг может быть полезен, когда традиционное мышление дает слишком дорогие или неполные решения для поставленной задачи, у него есть свои ограничения. Хороший краудсорсинг требует времени на настройку, может быть дорогим и может сигнализировать вашим конкурентам о том, чем вы занимаетесь. Остерегайтесь скрытых издержек, таких как непреднамеренное разглашение информации и необходимость просеивать огромные объемы нерелевантных, низкокачественных предложений, чтобы найти редкую жемчужину решения.

Признайте, что использование разнообразного опыта и знаний, отличных от ваших собственных, — это нормально. Начните с сеансов мозгового штурма, в которых участвуют люди, не входящие в вашу команду. Попробуйте провести более масштабные краудсорсинговые конкурсы, чтобы генерировать идеи. Или привлеките специалистов по глубокому обучению, чтобы увидеть, какие идеи существуют в ваших данных, которые не были обнаружены традиционными подходами. Чем шире круг информации, к которой вы получаете доступ, тем больше вероятность того, что ваши решения будут оригинальными и творческими.

Решатели-новички покажут вам свой аналитический процесс и математику, чтобы убедить вас, что они умны. Опытные решатели проблем показывают вам другое.

6.

Покажи и скажи, чтобы управлять действием

Мы начали наш список мировоззрений со ссылки на детей, а теперь вернемся к детям с «покажи и расскажи». Как вы, несомненно, помните — когда вы были более любопытны! — покажи и расскажи — это занятие в начальной школе. Обычно это не связано с решением проблем, но, вероятно, вызвало у вас интерес. На самом деле, этот подход имеет решающее значение для решения проблем. Покажите и расскажите, как вы связываете свою аудиторию с проблемой, а затем используете комбинации логики и убеждения, чтобы добиться действия.

Мышление «покажи и расскажи» направлено на то, чтобы привлечь лиц, принимающих решения, в область решения проблем, которую вы создали. Например, команда из организации по охране природы представила благотворительному фонду предложение поддержать восстановление устричных рифов. Перед презентацией команда принесла в зал заседаний 17 пластиковых ведер с водой и расставила их по периметру. Когда сотрудники фонда вошли в помещение, они сразу же захотели узнать, для чего нужны ведра. Команда объяснила, что восстановление устричных рифов значительно улучшает качество воды, потому что каждая устрица фильтрует 17 ведер воды в день. Рыбные запасы улучшаются, и можно также собирать устрицы, чтобы помочь экономике работать. Лица, принимающие решения, были вовлечены в область решения проблем посредством «покажи и расскажи». Они одобрили запрошенное финансирование, и им понравился физический аспект проблемы, частью решения которой они были.

Решатели-новички покажут вам свой аналитический процесс и математику, чтобы убедить вас, что они умны. Иногда это называют APK, тревожным парадом знаний. Но опытные решатели проблем показывают вам другое. Самое элегантное решение проблемы — это то, которое делает решение очевидным. Покойный экономист Херб Саймон выразился так: «Решить проблему просто означает представить ее так, чтобы сделать решение прозрачным». ¹⁰ 10. Герберт Саймон, 9 лет0009 Науки об искусственном , Кембридж, Массачусетс: MIT Press, 1969.

Чтобы научиться лучше показывать и рассказывать, начните с того, что четко определите действия, которые должны вытекать из решения ваших проблем и полученных результатов: главная идея перемен. Затем найдите способ представить свою логику визуально, чтобы путь к ответам можно было обсудить и принять. Представьте аргумент как эмоционально, так и логически, и покажите, почему предпочтительное действие предлагает привлекательный баланс между рисками и выгодами. Но не останавливайтесь на достигнутом. Объясните риски бездействия, которые часто обходятся дороже, чем несовершенные действия.

Образ мышления великих решателей проблем так же важен, как и используемые ими методы. Образ мышления, который поощряет любопытство, принимает несовершенство, вознаграждает взгляд на проблему глазами стрекозы, создает новые данные на основе экспериментов и коллективного разума, а также побуждает к действиям посредством убедительного рассказывания историй по принципу «покажи и расскажи», создает радикально новые возможности в условиях высокого уровня непредсказуемости. Конечно, эти подходы могут быть полезны в самых разных обстоятельствах, но во времена массовой неопределенности они необходимы.

Шесть шагов, чтобы стать лучшим специалистом по решению проблем

Независимо от того, являетесь ли вы студентом Сетевой академии Cisco, родителем, стажером, новичком или президентом крупной корпорации, в какой-то момент вам придется столкнуться с проблемами.

Проблемы, для решения которых потребуются решения.

Они являются частью жизни каждого.

Нравится нам это или нет, нам всем приходится принимать решения. И решения, которые мы принимаем, должны решать проблемы, с которыми мы сталкиваемся. Хотите ли вы исправить ошибку в своей сети, уложиться в срок, добиться продвижения по службе или создать собственную компанию — независимо от того, большая она или маленькая, мы все ставим перед собой цели и задачи, которые требуют от нас решения проблем.

Умение решать проблемы пользуется большим спросом. Работодатели обычно добавляют его в свой список пожеланий. Сколько раз вы встречали фразу «требуются специалисты по решению проблем» в описании вакансий? Что касается технологий, способность эффективно решать проблемы быстро становится важным навыком для найма.

Так как же оттачивать именно этот навык? Существует ли подход или стратегия решения проблем, которую можно освоить или улучшить?

Существует множество доказательств того, что систематический подход, основанный на четко определенных шагах, может помочь вам найти решения, которые приведут к реальным, устойчивым и масштабируемым решениям — какой бы ни была проблема.

1. Определите проблему?

Нет лучшей отправной точки, чем определить, что именно нужно исправить.

Это означает, что нужно потратить время на тщательный анализ ситуации — отделить симптомы от причины . Чтобы поставить диагноз, нужно понять, что болит и почему. Это требует времени и может означать проведение небольшого исследования, чтобы выявить основные проблемы, стоящие за проблемой.

2. Определение основных причин

После того, как вы определили, в чем проблема, вам нужно выяснить, почему она возникла.

Что за этим стоит?
Чем это вызвано?
Можно ли определить количественно или квалифицированно.
Что происходит на уровне ядра?

Потому что, работая над решением своей проблемы, вы захотите найти решение, которое устраняет причины, а не только симптомы, верно? Так что еще раз, найдите время, чтобы изучить ситуацию. Собирайте информацию, анализируйте полученные данные и уточняйте диагноз.

3. Найдите несколько решений

Быть хорошим специалистом по решению проблем означает мыслить новаторски, а это значит мыслить нестандартно. Не соглашайтесь на первое найденное решение. Вытолкнуть лодку. Найдите как можно больше альтернативных решений. А потом найти еще.

Это может означать поиск решений в необычных местах или из необычных источников – общение с другими коллегами, сохранение непредвзятости или открытость к обмену идеями или точками зрения. Что бы это ни стоило, как только у вас появится набор альтернативных решений, проанализируйте их все.

4. Найдите решение, которое будет работать лучше всего

Легче сказать, чем сделать? Не обязательно. Подойдите к этому логически. Ответьте на эти вопросы:

Это технически жизнеспособно?
Можно ли масштабировать?
У вас есть ресурсы?
Каковы риски? Можно ли ими управлять?
Приносит ли ваше решение пользу как можно большему количеству людей?
Можно ли измерить? Как вы будете его измерять?

5. Спланируйте и внедрите свое решение

Обдумайте и эту часть. Создайте действительно жесткий план для реализации вашего решения. Вам нужно будет рассказать, кто, что, когда и как вы будете реализовывать свой план.

И, что не менее важно, вам нужно подумать о том, как вы собираетесь определить, было ли ваше решение успешным, что приводит нас к последнему шагу.