我的天

大概2020-04-22就听说Office 365要变成Microsoft 365，但我Win 7上的Office 365貌似没有什么变化。之前更新了个版本，牛逼的filter函数有了！有了filter以后高级筛选那些复杂的东西根本无需存在。如果只是为了筛选明细，filter很完美了。我觉得这个应该是数据库的函数，但现在也直接在公式层面实现了，牛逼！filter能做高级筛选，但如果我要的是筛选后数据的汇总，我个人感觉还是数据透视表好一点。其实数据透视表也能做明细的筛选，但要实现那个，之前你得先给明细数据增加一个唯一的序列号。从接触Excel开始我就认识高级筛选，但显然除了是老师要求必须得那么干，我平时是不会用到的。我会对多个条件进行筛选，但那都只是单条件筛选的叠加，这个做法在实际工作中更常用。有了filter函数后，筛选又可以玩出新花样了，实在让人很兴奋。不过兴奋归兴奋，filter是Offcie 365的新函数，Office 2019有没有都是个问题，反正Offcie 2016是无论如何都没有的了。之前我还担心了半天Win 7下的Offcie 365会不会给我增加，因为自从微软停止支持Win 7以后，Win 7上的Offcie 365只会进行安全更新。如果是系统性能不支持，新功能更新不上去也就算了，但如果系统是支持的，只是因为微软要强迫你放弃Win 7，放弃老电脑，必须得买他们的新硬件、新软件，这样就太霸道了不是吗！filter这个函数能在Win 7的Offcie 365上使用，一定程度上我觉得是运气。我能使用，但如果我把文件发给别人，他们没有这个高级别的Offcie，还是会撞板。从前我觉得Offcie版本的不同对我来说绝大多数时候都只是版式上的改变，其实功能还是大都不变，所以我才会一直使用Offce 2003直到Offcie 365（当时对应的是Offcie 2016）。之前我之所以没有欲求，是因为新版本Offcie有什么我不知道，我不知道都增加了什么，怎么会对那些内容感兴趣呢？！

人知道得多了，就会有种冲动想知道得更多。这种与生俱来的冲动我都说不上到底算不算是递归。

过去的4月，已经有3拨审计的过来（前3拨，只完成了1拨），明天还会有第4拨。我不紧张，顶多是把纸质材料从已经归档的盒子里拿出来，排一下序，电子版也从已归档的地方拷贝出来整理一下。该干的我从前都已经做完了，没有可慌的。我的同事也不觉得他们有什么可慌，但检查过程中，他们的流程漏洞百出，为什么他们应该做的事都没做？为什么这般整居然没人知道？没人觉得不妥？没人要求他们必须改？懒惰得有个限度，当懒惰到达连最基本的逻辑都无法保证，这就太说不过去了！

我一直在严防死守，但原来别人不是……

用两天才终于搞懂一道编程题目，这实在是太过分了。如果有人指点的话，肯定不需要这么长时间。如果在我看到这道题的参考答案之前已经完全明白参考答案里面写的所有东西的语法，我也不需要费这么多时间。对我来说，这个理解的过程就像是在猜谜语。什么样的东西是True，什么东西是False。理论上，这非常的简单，但实际上，当真的问起你的时候，如果还没有人跟你说过有这样的规则，你肯定想不明白，对我这种人来说，搞不明白就直接把那丢给python，要他试给我看会是什么的状况。

以前做条件判断，我都是用一些很明白的东西。用一些大家都知道是True还是False的东西，比如说条件是1大于2，这显然是不成立的，肯定是False，不会在这个条件下进行。但如果条件判断的时候，我传进去的是一个列表呢？列表到底是True，还是False？有东西，比如数字、字符的列表是什么？如果里面只有一对单引号，也就是空字符，那又是什么？还有另外一个情况，列表就只是一对方括号，一个空列表，这又是什么？通常来说，我不会给自己制造这些模棱两可的烦恼，如果是我自己写的条件，我不会这么折磨我自己，大概我会加个明确的判定下去。万一我真的把列表传进去作为条件判断。我会问那个列表是不是空列表，那个列表的长度是不是大于0？只要列表里面的东西，列表的长度就肯定大于0，无论里面是数字、字符，又或者是其他列表，甚至有元组，哪怕列表里面只有一对单引号，空字符串，其实也是有长度的，这样的列表长度为1。但空列表，就只有一对中括号的东西，长度会是0。如果在一对中括号里面又有一堆小号呢？从外面看来，中括号是有元素的，但是从里面的小括号元组看来，元组。这些说起来挺尴尬的事，如果你不知道他们的规则。无论如何都是回答不上来，答案是什么呢？这些答案又非常的明白，非黑则白，没有其他选择。

我不知道为什么在同一个判断上面，参考答案用了好几个表达式，是写脚本的人故意在用这种方式考验我们，还是说他有点随心所欲呢？对优秀程序员来说，通常不会犯这样的错误，或者说这能算是错误，应该是有这样不一致的习惯。养成一致的习惯是非常重要的，比如说注释的习惯。也比如缩进的习惯，在python里，缩进就是4个空格，没有说尽基本上程序就进行不下去了，因为通常你都要写个判断循环函数之类的吧。对我来说，我还没有养成空格的习惯，比如说，有些时候我的运算符和对象之间有没有空格，但有时却又。我完全是凭感觉。有些时候我会把那些东西搞得很开，有些时候我会挤在一起。当然，通常这些都不成问题。

在一道编程题上我之所以耗费那么多时间，就正如我上面所说，是因为在一些我应该知道的东西上面实际上我不知道。于是我得出一个结论，在看这个Think Python 2的时候，估计我得拿着本python的手册，一边学一边翻。显然Think Python 2这本书不会把所有规则都告诉你，因为他们想让你自己去学习，掌握那些他们觉得你铁定要知道的东西。

我不觉得用两天时间去研究透一道题是在浪费时间。

前面还在沾沾自喜我写出来的脚本运行效率战胜了参考答案，但这道题目我是看着参考答案都不知道他们在说什么。如果只是一个词，我的确可以列举出它一次减少一个字母可以出现的所有可能，但怎么知道上一层可能和这一层的哪个配套？？？我花了2天时间去研究、消化答案。一边搞清楚答案为什么这样，另一边考虑有没有其它容易吃透的表达方式。这道题之所以让我非常纠结，根本的原因是我想不透到底我可以用什么手段实现。没有可以实现的逻辑，就不会有可行的编程。

Exercise 4: Here’s another Car Talk Puzzler (http://www.cartalk.com/content/puzzlers): What is the longest English word, that remains a valid English word, as you remove its letters one at a time? Now, letters can be removed from either end, or the middle, but you can’t rearrange any of the letters. Every time you drop a letter, you wind up with another English word. If you do that, you’re eventually going to wind up with one letter and that too is going to be an English word—one that’s found in the dictionary. I want to know what’s the longest word and how many letters does it have? I’m going to give you a little modest example: Sprite. Ok? You start off with sprite, you take a letter off, one from the interior of the word, take the r away, and we’re left with the word spite, then we take the e off the end, we’re left with spit, we take the s off, we’re left with pit, it, and I. Write a program to find all words that can be reduced in this way, and then find the longest one. This exercise is a little more challenging than most, so here are some suggestions: You might want to write a function that takes a word and computes a list of all the words that can be formed by removing one letter. These are the “children” of the word. Recursively, a word is reducible if any of its children are reducible. As a base case, you can consider the empty string reducible. The wordlist I provided, words.txt, doesn’t contain single letter words. So you might want to add “I”, “a”, and the empty string. To improve the performance of your program, you might want to memoize the words that are known to be reducible. Solution: http://thinkpython2.com/code/reducible.py.

最终，我觉得自己总算消化了，顺便画了个思维导图帮助大家理解到底分解到什么程度叫做完成，什么状态叫做分解失败。[”]和[]是两种不同的东西！！！！！！

is_reducible()是最关键的函数，memos用在这里，memos初始设置了known[”] = [”]也很关键，这是个守卫模式，没有守卫is_reducible()根本没法玩。这个脚本里的5个函数，除了一开始的创建字典函数，其余函数都可以单独测试，把一个固定单词放进去脚手架测试，可以帮助理解。cut_letter()，is_reducible()和all_reducible()这三个函数最终返回的都是列表，它们的样式都是类似的。希望我理解过程中的注释能帮助到有需要的人。PS一句：参考答案的打印效果让人很晕，我修改版的打印效果很美丽:)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103

from time import time
def set_dict(fin):
    d = {}
    for line in fin:
        word = line.strip()
        d[word] = 0
    for word in ['a', 'i', '']:
        d[word] = 0
    return d
def cut_letter(word, d): # 生成子单词，返回列表
    l = []
    for i in range(len(word)):
        new_word = word[:i] + word[i+1:]
        if new_word in d:
            l.append(new_word)
    return l # ['']长度为1，[]长度为0，无子词不能分解时返回[]，'a'返回['']
def is_reducible(word, d): # 判断能否生成无限子单词，返回列表
    if word in known: # 守卫模式下，''空字符串被列入初始字典，不列入永远会被递归到[]，无果
        return known[word]
    # if word == '': # 不用memos的时候，需要加入这句守卫
    #     return ['']
    l = []
    for new_word in cut_letter(word, d):
        if len(is_reducible(new_word, d)) > 0:
            l.append(new_word)
    known[word] = l
    return l
def all_reducible(d): # 收集所有无限子单词的单词，返回列表
    l = []
    for word in d:
        if len(is_reducible(word, d)) > 0: # 有列表，即有无限子单词
            l.append((len(word), word)) # 列表含有N个元组，元组里有2个元素，1为单词的字母数量，2为单词本尊
    new_l = sorted(l, reverse = True) # 每次减少一个字母，单词的字母越多当然就能降解出越多层了
    return new_l
def word_list(word): # 打印单词及子单词
    if len(word) == 0: # 最后一个进入is_reducible()的是['']，对应l[0]为无，打印结束
        return
    print(word)
    l = is_reducible(word, d) # 因为是被鉴定过词汇表里的词，所以必定有无限子单词
    word_list(l[0]) # 子单词有多个时只选第1个
known = {} # memos实际上只在is_reducible()起作用，除了提高效率，还能用作守卫
known[''] = [''] # 因为is_reducible()返回的是列表，所以即便是空字符串，键值也必须是列表！
fin = open('words.txt')
start = time()
d = set_dict(fin) # 普通的字典，键为单词，键值为0
words = all_reducible(d) # 列表，元组，2元素
for i in range(5):
    word_list(words[i][1]) # 列表里第某个元组的第2个元素
end = time()
print(end - start)
# complecting
# completing
# competing
# compting
# comping
# coping
# oping
# ping
# pig
# pi
# i
# twitchiest
# witchiest
# withiest
# withies
# withes
# wites
# wits
# its
# is
# i
# stranglers
# strangers
# stranger
# strange
# strang
# stang
# tang
# tag
# ta
# a
# staunchest
# stanchest
# stanches
# stances
# stanes
# sanes
# anes
# ane
# ae
# a
# restarting
# restating
# estating
# stating
# sating
# sting
# ting
# tin
# in
# i
# 0.6459996700286865
# 无memos 1.5830001831054688， 有memos 0.6459996700286865

循环和递归，对路人甲来说那是差不多的玩意，反正就是在那里转圈圈。但是，虽然已经认识递归好些时间了，但我依然非常害怕这个存在。之所以害怕递归，是因为我很难想象到底递归什么时候才是个头，而我又非常明白，达不到递归的头，就不能把东西返回出来，得到我想要的答案。这个玩意就像一个无底洞。于是每次当我遇到递归，我都会在那里瑟瑟发抖，大概要克服这个，我需要非常大量的递归练习，让理解这个东西变成我的条件反射。

我不知道，在实际编程过程之中，到底会不会真的经常用到递归这种恐怖的东西。在Think Python 2这本书里面，很早就已经在说递归。还记得递归这种东西他们是结合小海龟一起折腾人的。现在回想起来，这或许是个正确的选择。因为小海龟是一个画图的东西，会让你用更直观地去理解递归到底在做什么。我还记得他们要我们理解的那个树杈和雪花。树杈那个图还算是一个比较正经的东西，雪花那个图案，简直是让我头皮发毛。每次说起递归，我就会想起小时候家里那个卷纸筒。黄色的卷纸筒上面，有一个卡通熊猫在拉卷纸的图案，而它拉的那个卷纸筒上面也贴着一个熊猫在拉卷纸。每次看到纸筒上的那个图案，我就会盯着看，然后脑子就会不断想象，熊猫卷纸筒，熊猫卷纸筒……想着想着甚至会觉得好恐怖，到底什么时候才是个头！这跟俄罗斯的套娃不一样。我总觉得，俄罗斯套娃无论套子多精细，总会有个头，但是，拉卷纸的熊猫，对我来说简直是个噩梦。我觉得，拉卷纸的熊猫是递归，而套娃是循环。

昨天我花了大半天的时间查单位的某些账本。查出了一箩筐的问题，我不知道为什么之前他们检查居然没发现。绝大多数都是弱智的问题，不弱智的问题则代表了他们做事的时候根本没用脑子去思考。那些莫名其妙的错误几乎到达了一种人人都有永不落空的境地。这也实在是太强大了吧！归根到底，是因为根本没有人去统一他们。每个人都看着那个规则，每个人都有自己的理解，又或者他们没看规则，只是按照上一个人的方法去做，但是他们对上一个人的做法的理解又各不相同。情况就像一个人不断地传话给下一个人，当人数传到一定程度的时候，原本的故事就会变得乱七八糟。我还记得第一次发现这个现象是在翡翠台的综艺节目超级掌门人上。这是我第一次认真地去揪他们的错误。不只是核对核心数据，也看了格式上到底合不合要求。有时我真的不明白他们，这样干活，他们觉得自己对得住自己的工资吗？他们晚上为什么居然能睡得着觉？换个说法，为什么他们这般吊儿郎当却没有东西惩罚他们？即便不是金钱上的惩罚，但起码也要让他们心里不好过，比如批评一下。但或许批评根本无效，就像你妈妈骂你一样，左耳进右耳出，就只是一阵耳边风。既然不能用惩罚，能不能用奖励的机制呢？在这个单位，爬上去的那些人你也说不上到底牛逼在哪里。没有惩罚，也没有奖励，于是也就可以理解，为什么他们会这样。

不是人人都能自律，对不自律的人必须用铁手腕。

在我记忆之中，我从来没有把一本编程类的书完整看完过，以前我都是挑着来看。自己需要用哪些功能，就去找哪些章节去看，而这次学习python，我是下了狠心的。几乎可以这么说，一天到晚我的脑子里就只有那些东西，即便是睡着了也一样。做梦的时候，我依然是想着python。还记得在学习递归的时候，某天晚上我做梦梦见了一个瀑布，但实际上瀑布并不是真的瀑布，那不过是一个正在流着很多水的建筑物外墙。那个瀑布从一个分成两个，再分成多个。不同的水量有不同的效果。我第一个感觉是那应该是一个自然形成的瀑布吧。但当水全部停住的以后我才发现，原来一切都是人造的。瀑布是在一个玻璃屋的外墙上形成的。之所以有这个脑洞，大概是因为我的记忆深处借鉴了东站广场的那个瀑布。还记得初中的时候我们几个同学还专门过去那里看人造瀑布。后来我不记得那里变成怎样了。反正那应该是东方宝泰外面的吧。再到后来，去东站附近通常都只是为了去宜家家私，然后下到东方宝泰里面的吉之岛，其它的东西一点印象都没有了。至于从前的那个瀑布还有没有，我实在想不起来。自从宜家家私再也不在东站的那个卖场以后，感觉我好久都没有去过那个地方了。光是东方宝泰一家，对我和我妈都没有什么吸引力。

城市的变迁，总免不了会发生东西不断消亡，但当从前熟悉的东西消失，会让人觉得无比怀念、依依不舍，但即便这样，它们还是会消失，除了在从前的照片和影像资料里再次重温，无论如何我们都回不到那个时候了。

有时我会很怀念从前到万松园市场。万松园市场在我的脑子里印象非常深刻，那些卖鱼的、卖菜的，还有卖杂货的，我都记忆犹新。我甚至还记得了当年不同品种货物的布局。虽然有些小店在我印象之中已经很模糊了，但是我还非常记得，卖鱼的在哪里，卖烧腊的在哪里。那个卖烧腊对出的通道上，某年过节，有人在那里卖老鼠肉。虽然我根本不记得卖的老鼠肉是什么样的，我甚至没有见过一眼，但是从叫卖声让我知道，有人在路中央卖老鼠肉。万松园市场对我来说是一个神奇的地方，虽然跟沙园市场比起来，那个地方不大。那条叫做万松路的路永远都是熙熙攘攘，我甚至记不起汽车是怎么在那条路上行驶的，因为上面总是挤满人。不是每个市场都会让一整条马路不复存在。那里对我来说就是最早的步行街。从前的万松园市场，或者不是这样的，或许我只记住了它热闹的一面。很久以前，这个市场进行了改造，全部都档口都入室经营。我一直觉得，新的万松园市场我很陌生。不只是我，我的家人也很少再去那里买菜了。之所以这样，其中一个很重要的原因是他们把蔬菜和水果档口放到了二楼，对老人来说，这非常不方便，因为没有电梯。我甚至一点都记不起2楼到底是怎么布局的。过去十几二十年我加起来，估计上去5次都不到。

在南丰商场下车，穿过人挤人的万松园市场，再过一条马路，山货铺的上面就是外婆的家了。