你不是「記不住」而是「想不起」

我自己一直都認為我記憶力很差，因為考試的時候，背了無數遍的東西，始終想不起來。然而很多時候，只是看過的一個小的詞語或者短句，我就能在許多天以後突然想起來，那時候因為學校老師崇尚機械背誦，重複記憶，所以我在重複了很多次，依然沒有記住以後，就覺得，是我記憶力太差了吧……

今年開始自學機器學習以後，發現一個問題……如果我們數據沒有進行結構化，那麼，機器查找出一個我們想要的數據，通常需要很久……（舉個李子，你把數據保存在一條列表裡這種……相比於字典，可以用key查找，在列表裡，就得寫個循環，找到相應的其中一個值的位置。字典可能輸入key不到一毫秒value就給你彈出來了，然而循環可能十來秒都沒給你把東西找出來……）

那麼，可否把這種電腦犧牲儲存空間，換取查詢時間的結構化記憶的方法，應用在我自己學習當中呢？

或者說，假設可以應用，那我如何建立一種「結構」呢？

在設計程序的時候，如果數據的結構一開始的和後來的不一樣，重頭改可是很令人頭疼的。然而學習知識的時候，一開始怎麼保證我們的信息結構，就是正確的呢？

答案是……不能保證！

就像現實生活中老闆要不斷改需求，數據結構老是推翻了重做一樣，結構化信息的「結構」，也是一直得改。現實生活中發個脾氣不改了，這項目就做不下去了。學東西也是，一發脾氣不改了，學習效率就提不高了。

所以，「既然反正都得改，何必在一開始就得完善呢？」

1、一開始，先建立一個簡單的結構

在最開始的時候，先對你想要學習的信息，建立一個相關信息的簡單結構，這時候可以上網搜搜，或者速讀一遍資料，不需要準確，只是為了在腦中，對知識有個大致的結構而已（反正之後都要改）。這裡可以畫樹形圖，畫思維導圖，畫表格，在excel表裡直接填，隨便你，你怎麼舒服怎麼來。

2、對結構中的每個信息單獨理解

這裡可以使用費曼技巧：

1-拿出一張白紙，寫下要理解的概念。

2-設想你是老師，正在跟一個學生解釋這個概念。

3-如果有一個概念你感覺無法解釋（注意，這代表你遇到了一個你尚未理解的知識點），重新閱讀材料，搜索相關信息，把這個你無法解釋的地方學會。

4-簡化概念，想辦法用簡單，符合生活常識的語句描述這個概念。

3、重塑結構，進行評價：

重新梳理整個結構，填入更新後的理解，在完善整個結構後，對自己完善後的結構進行評價，看看是否對整個結構滿意，以及還有哪些需要補充，需要延伸的地方。

重複以上1~3步驟，直到你認為你的結構已經不需要再改進為止，那麼你要學習的知識，基本上就應該很牢固了。

也許你會覺得，這種方式好麻煩，然而事實上，當你採取了這種結構化的學習方式以後，你會非常容易「想出」你想要的信息，比起機械記憶，你需要的時間也許能減少50~80%。而且因為在建立結構的時候，增加了對「相關信息」的連結，你對知識的理解也會更加深刻。

試著用這種結構化的方式學習吧，你以為你沒學會是因為記憶力差「記不住」，事實上你不是記不住，而是「想不起來」。結構化信息是非常有效的，幫助你「想起來」想要的信息的方法。

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