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解决问题的方法——拆分(分而治之)(3)

 小米VIP 2023-03-05 发布于北京

9)军事学拆分敌人兵力

世界十大兵书的《战争艺术概论》有战略四原则,其中第三条原则是:正面突破分割敌人,然后各个击破。这条原则的本质就是拆分敌人,各个击破。

我们可以举一个例子进行理解。

假设我军和敌军各有4名士兵,双方进行枪战,2发子弹打死一个敌人。如果我军和敌军都将4人投入战斗,那么我方和敌方胜负各半。

如果我方将敌人分成2个部分进行各个击破,那么我方会获得胜利。我方首先将敌人拆分成2个部分,然后使用4人进攻其中的2人,我方每人打出1发子弹,共4发子弹,将敌军的2个人打死;敌军每人打出1发子弹,我军有2人各中1发子弹。然后我军再使用这4人攻击敌人剩余的2人,我方每人打出1发子弹,共4发子弹,将敌军的2个人打死;敌军每人打出1发子弹,将我方上一轮中1枪的2人打死,这样我军剩余2人,敌军剩余0人。

如果我方拆分敌人,敌人被拆分的人也参加了战斗,我方是否还有办法获得胜利?

有办法,可以通过聪明的拆分方式来打败敌人。克劳塞维茨在《战争论》中给出了方法,使用3/4的兵力攻击敌人1/3的兵力,使用1/4的兵力牵制敌人2/3的兵力,即使一胜一负,对于我方还是有利的,因为我方消灭了敌人1/3兵力,而敌人只消灭了我方1/4的兵力。

他在《战争论》中写道:“如果我们打算用3/4的兵力进行主要战斗,用1/4的兵力牵制未受攻击的敌军,那么真正受攻击的那部分敌军的兵力应该占总兵力的1/4以上,即为1/3左右。在这种情况下,如果两处的结果是一胜一负,那么我们用3/4的兵力打败了敌军1/3的兵力,而敌军用2/3的兵力只打败了我军1/4的兵力,这显然对我们是有利的。如果我们比敌人占很大优势,以致我们用3/4的兵力就可以战胜敌军1/2的兵力,那么我们获得总成果的把握就更大。”

这或许不那么好理解,我们来列举一个实际的例子进行分析。假设敌我双方都有1200人,装备和能力相同。按照克劳塞维茨的比例,我方以300人牵制敌人800人,以900人进攻敌人400人(如图23所示)。

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23 聪明的拆分敌人

我们可以使用兰切斯特法则进行分析,第一法则,远距离作战时:战斗力=武器性能×兵力数,即E=mv。第二法则,近距离作战时:战斗力=武器性能×兵力数的平方,即E=mv2。

如果两场战斗都是远距离作战,那么敌人在一场战斗中损失300人,换取我方300人;在另一场战斗中,我方损失400人换取敌人400人,这样敌我双方都剩余500人,胜负各半。

如果两场战斗都是近距离作战的话,在杀伤力趋近于0的情况下,可以使用兰切斯特第二法则进行计算。在我方300人和敌人800人的战斗中,我方300人全部死亡,敌人剩余人数

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在另一场战斗中,敌人的400人全部死亡,我方剩余人数

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这样我方再以806人和敌方的742人战斗,我方获得胜利,我方剩余人数

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兰切斯特第二法则是一个极端,枪的杀伤力越高,越趋近于第一法则,比如1枪就打死1个敌人;杀伤力越低,越趋近于第二法则,现在战斗在第一法则和第二法则之间,也就是说克劳塞维茨的这种拆分方式,枪的杀伤力越低越容易获胜。

如果是完全协同,并且枪的杀伤力非常低,那么可以使用兰切斯特第二法则进行计算。我们的战斗剩余806人,敌人的战斗剩余741人。然后我方以806人进攻敌人741人,最后我方胜利,剩余316人。

10)国际政治的分而治之

分而治之是国际政治常用的一种方法,它属于均势理论的一部分,也就是将对手分成几部分,从而降低对手的实力。

分而治之,是通过分裂竞争对手或使之保持分裂的状态,以此达到削弱对手力量的目的。从十七世纪到第二次世界大战结束,法国外交政策的一项不变原则,就是赞成德意志帝国分裂成若干小的独立国家,或者阻止这类小国联合成一个统一的国家。法国的政策就是分而治之,从而减少德国的力量。

一些大国为了控制其他国家,也是采用分而治之的方式,比如通过在对方国家培植反对派,从而将其分而治之。

《孙子兵法》在《兵势》篇说:“治众如治寡,分数是也”,意思是说治理大部队就像治理小部队一样有效,是依靠合理的组织、结构、编制。这也是分而治之,庞大的军队难以管理,通过将军队拆分成几个部分,每个部分由将领管理,每个部分还可以进行拆分,再由低级将领管理,这就形成了军队的层级式结构,使得管理更加有效(如图24所示)。

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24 先秦兵制

比如一个军的10000人拆分为4个师,每个师2500人,设立师帅;每个师分成5个旅,每个旅500人,设立旅帅。这样一个将军管理4个师帅就可以管理10000人了。

国家为了方便管理,也是把国家进行行政区拆分,分为省、市、县等,这样管理的难度就降低了。

11)系统思考的拆分

系统思考也同样会用到拆分的方法。比如对一个系统,我们会对照系统思考的要素,把这个系统拆成各个组成部分。负反馈包括目标输入、控制、输出、反馈、偏差等要素。

以用水杯接水为例,我们想要接80%左右的水,我们是如何操作的呢?首先我们把杯子放到龙头下边,拧水龙头,水流入杯子中,我们用眼睛观察杯中水位和80%水位差多少,当杯中的水位达到80%水位时,我们关闭水龙头,完成接水过程。

我们可以按照负反馈的要素,将接水过程进行拆分。

目标输入:水杯装80%的水;

控制:拧水龙头;

输出:实际水位;

反馈:用眼睛检测实际水位;

偏差:目标水位-实际水位(如图25所示)

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25水杯接水和负反馈

因为接水过程是按照偏差进行控制的,也就是说目标和反馈是不同号的,即相减关系,那么这个接水过程就是负反馈过程。目标输入是正号,连接到比较器上,然后比较器连接到控制,也就是拧水龙头上,控制输出的是实际水位,反馈是用眼睛检测实际水位,反馈是负号,连接到比较器上,接水的负反馈图就画好了(如图26所示)。

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26 水杯接水的方框图

我们将系统拆分成各个系统要素,然后根据这些要素的功能就可以分析整个系统。比如眼睛的功能是检测反馈实际水位,如果不用眼睛看,就不知道实际水位在哪,相当于系统没有反馈环节,就不能完成接80%的闭环控制任务。

12)费米估算的拆分

费米是意大利裔的美国物理学家,曾在1938年获得诺贝尔物理学奖,而他被世人所更为熟知的,则是他在芝加哥大学课堂上凭空抛出的一个看似荒谬的问题:

“芝加哥有多少个钢琴调音师?”

听到这个问题的学生都是一脸茫然,费米则提示遇到这样看似庞大的问题,可以把这个问题分解成一些便于操作和认知的小问题,根据猜测和假设去估算问题。

这也就是费米问题思想的核心:拆分。

也就是说把一个庞大的、抽象的、复杂的问题,逐级拆解为微小的、具体的、简单的问题,然后再将这些小问题进一步拆解,只要保证了逻辑关系,那么将这些可以回答的小问题答案,逐步反推到费米问题上,就可以得到最终的准确答案。

芝加哥有多少个钢琴调音师?

我们怎么解答这个让人无从下手的问题呢?我们可以使用拆分的方法,大问题无法解决,我们就把它拆分成小问题,拆分到可以解决为止。

问题问的是钢琴调音师的人数,那么我们可以把这个问题拆分成2个,一个是总的工作时间,另一个是1个调音师一年的工作时间,它俩相除,就能得到调音师的人数。

每个调音师每年工作时间又可以拆分为3个小问题,每年52周,每周工作5天,每天工作8小时,这样就得到了一个调音师每年工作时间为2080小时。

对于总的调音时间,也可以拆分为3个小问题,包括有多少架钢琴,每架钢琴每年调音几次,每次调音多长时间。我们发现这3个小问题我们还不能解决,那我们就继续拆分。

对于钢琴的总数量,这个一般是以家庭为单位进行购买的,在当时的美国,钢琴属于半稀缺物品,拥有钢琴的家庭应该不会超过1/2,也不会低于1/10,因此费米估算为1/3。家庭的数量和芝加哥的总人口以及每个家庭平均几口人有关,芝加哥总人数大约是300万,考虑一下身边实际情况,费米估算每个家庭平均为4人,这样就能计算出钢琴的总数量了(如图27所示)。

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27 芝加哥有多少个调音师

对于每架钢琴每年的调琴次数,调音师不是常见的岗位,调音次数应该不会超过1年3次,也不会低于10年1次,因此费米估算为3年1次,也就是每年0.33次。

调音一次要花多久,不会超过10小时,也不会低于1小时,因此可以估算为2小时。

这样就可以得到总的工作时间为:3000000/4×1/3×0.33×2=165000小时,每人每年工作2080小时,这样就可以得到调音师为165000/2080=79人。

这个答案准不准呢?后来费米找到了一张芝加哥调音师的名单,上面一共有83人,有的人名还是重复的。要知道,费米是估算出来的,已经相当准了。

费米估算为什么比较接近真实结果,因为:平均律。他的原理是在任何一组计算中,估算带来的错误都可以相互抵消,所做的假设越多,被抵消的概率就会越大。

另外由于我们把不能解决的问题进行了拆分,并且拆分到能解决为止,比如一个家庭平均有几口人,我们按照常识会估算4个或者5个,而不会估算出20个或者100个,我们的估算也是接近现实的。

绝大部分时候,我们并不需要完全精确的答案,或者我们根本没办法获得精确的答案,一个接近现实的答案就能满足我们的需求。

13)学习方法中的拆分

西蒙学习法、思维导图、番茄工作法和八大思维图示法中,都是用了拆分。在西蒙学习法中,将一门学问进行拆分,然后使用6个月时间各个击破,就能掌握这门学问。在思维导图中,压缩、拆分和联想是思维导图的三种主要思维。在番茄工作法中,通过将复杂的任务进行拆分,然后利用多个番茄钟来各个击破,就能解决复杂的任务。在八大思维图示法中,括号图使用的思维就是拆分(如图28所示)。

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28 学习方法中的拆分

拆分是降低难度最重要、最有效的方法,人们总会遇到难度大于能力的问题,所以就需要拆分这种方法,把问题难度降低,从而使得能力大于问题难度,把问题解决。


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