01思考方法
先定义问题，再寻找答案
动手之前，用几句话写下输入、输出和约束。哪些条件可以改变，哪些必须保持不变？一个看似复杂的问题，往往在边界明确之后才有了可以讨论的形状。
再准备一个足够小的例子，手工走完一遍。让正确答案先变得具体，后面的实现与验证才有共同的参照。
随手记：什么样的结果，才算这个问题被解决了？
ALGORITHMS / EXPERIMENTS / ENGINEERING
从一个好问题，
走到一个好实现。
把问题说清楚，把实验做扎实，把实现写简单。
这里收录一些关于算法学习与工程实践的简短笔记。
几页笔记
FIELD NOTES / 01—0302实验记录
让一次实验，可以被再次理解
结果之外，也记下它从哪里来：数据范围、配置、版本，以及这次具体改变了什么。记录的读者，也包括过一段时间再回来看它的自己。
尽量一次只回答一个问题。把观察到的现象和对现象的解释分开写；如果证据还不够，就把不确定之处留下来，作为下一次实验的起点。
随手记：换一个人，能否沿着记录走到同一个结果？
03软件工程
给实现留一点简单
先看看已有代码和工具能做什么，再决定是否增加新的东西。清楚的命名、直接的控制流和恰当的边界，比层层包装更容易帮助后来的人理解意图。
为真实存在的需求写代码，也为真实可能发生的失败留出处理方式。验证关键行为之后，再回头删掉那些没有必要的分支和重复逻辑。
随手记：这一层复杂性，解决的是哪个具体问题？
ABOUT THIS SPACE
一处安静的技术笔记角落。
Algorithm Lab 关注从想法到实现的过程：如何提出问题，如何设计实验，如何把经验整理成可以复用的知识。这里的内容保持简短，留一点空间给阅读、思考和继续探索。