超级思维：用理工科思维推算世界 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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[美] 亚伦.桑托斯著，白秀敏译

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思维方式
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出版社：重庆出版社，重庆出版集团

ISBN：9787229116460

版次：1

商品编码：12059396

包装：平装

开本：32开

出版时间：2016-12-01

用纸：胶版纸

页数：256

具体描述

产品特色

编辑推荐

据说，谷歌公司有一道常用面试题：“芝加哥有多少位钢琴调音师？”

乍一看，是不是觉得无从入手？不去查找芝加哥当地的黄页，就完全无法回答？

在我们的生活中，像“芝加哥有多少位钢琴调音师？”这样无法直接或间接量化的问题，是完全可以从已知入手，通过简单的推算来得到答案的。在《超级思维：用理工科思维推算世界》这本趣味数学推理书中，麻省理工学院的高才生、密歇根大学的博士后研究员亚伦?桑托斯就详细演示了一种超级思维：你所掌握的+推算=你想知道的！

亚伦.桑托斯超级思维的基础是以量化大师、著名物理学家恩利克.费米命名的费米法。

当第*枚原子弹爆炸，其他科学家对量化爆炸当量的仪器进行*后校正时，恩利克.费米就展示了他的推算技巧。他把一张纸撕成碎片。当首波冲击波冲过营帐时，他把碎纸屑慢慢撒向空中，观察它们在冲击波的冲击下能飘多远，*远的碎片承受的就是波的压力峰值。费米据此得出结论，爆炸当量应该大于10 000 吨。这与人们根据仪器的读数做了大量分析，计算的最终结果相差不多。“芝加哥有多少位钢琴调音师？”也是恩利克.费米的经典推算范例。

在《超级思维》中，亚伦?桑托斯在费米法的基础上，通过推算，回答了70个脑洞大开、看似不可能回答的问题，比如，“步行到月球需要多长时间？”“橡皮筋拉多长才能弹到月亮上？”“冷冻并储存大气中过量的二氧化碳需要多大空间？”“在西雅图上空建造一把巨型雨伞，总共需要多少钱？”甚至“此时此刻，有多少人正在发生性关系”，等等。与这些问题相比，“芝加哥有多少位钢琴调音师？”只是一个小引子，小菜一碟，是难度系数并不高的题。

问题大胆古怪有趣，具有想象力，而回答是“一本正经”地用理科知识来解答。这正是现在大受欢迎的趣味科普读物的特点。科普畅销书《那些古怪又让人忧心的问题what if？》是其中的典型。《超级思维》也是如此，不同的是，它的问题集中在数学方面。

《超级思维》的答题方法简单到令人吃惊，而答案也大大出人意料。看到答案，我们常常会莞尔一笑，因为未经推算之前，我们的误会是多么深。比如，当我们了解到需要17万头狼同时打喷嚏，并形成细细的一道气流才能把小猪的房子吹倒，我们就能知道童话故事的夸张力度是多么大。当我们知道需要舔化51千克的冰才能减掉1磅的脂肪，我们就能明白，所谓一天到晚添冰块就可以减肥，真的只是传言而已，当不得真。

英国物理学家开尔文勋爵说：“当你能够量化你谈论的事物，并且能用数字描述它时，你对它就确实有了深入了解。但如果你不能用数字描述，那么你的头脑根本就没有跃升到科学思考的状态。”

《超级思维》中的推算，不仅仅是一种数学游戏。经常推算，可以提高我们对极大数字（或极小数字）的理解能力，快速地形成“数值地标”，提高我们的数值计算能力。

推算还能提高逻辑思考能力，这是大数据时代重要的能力。掌握了“超级思维”这种思维方式，面对一个问题时，就会启动大脑思考：需要先把问题分成哪些部分？哪些是已知的？如何通过已知推算出未知？

这也是为什么“芝加哥有多少位钢琴调音师”“帝国大厦有多重”会成为谷歌面试题的原因：一名员工能否用自己的思考解决一个问题。谷歌希望看到一个合逻辑且理性的解决路径，答案并非重点。

无论是决定是否进入某个市场，或是是否建立复杂的导弹防御系统，还是简单的过马路，我们每个人都是片刻不停地做决定，在估算和推算。当你需要开展可行性测试，预估成功概率时，你都可以试试“超级思维”的方法，看看它的“威力”。

当然，这本书也非常适合初高中生用于数学训练，挑战自己，使自己更聪明。

内容简介

用一把勺子挖地道越狱，需要多长时间？

跑多快才能瞬间减掉5千克的脂肪？”

淋浴不超过多长时间才能比泡澡更环保？

一片药片需要含有多少个分子才能治病？

“新视野号”探测计划和纽约地铁，哪一个更贵呢？

你遇见灵魂伴侣的机会有多大？

一只猴子需要多长时间才能录入完莎士比亚全集？

你需要跑多快才能跳到和地球自转相同的轨道上去？

橡皮筋拉多长才能弹到月亮上？

……

这些大胆有趣、看似不可能回答的问题，将在《超级思维：用理工科思维推算世界》中被一一解答。

亚伦.桑托斯以量化大师、著名物理学家恩利克.费米的取近似值法为基础，从费米的经典推算案例“芝加哥有多少位钢琴调音师？”开始，通过回答七十个脑洞大开的问题，在《超级思维：用理工科思维推算世界》中逐步展示了一种超级思维：你所掌握的+推算=你想知道的！

掌握了《超级思维：用理工科思维推算世界》中的这种思维方式，通过简单的数学运算，你就能对任何事物（不论大小），尤其是从任何方面都完全无法直接或间接量化的事物进行推算。

在大数据时代，面对庞杂的信息和充满无限可能的未来，一个合乎逻辑且理性的思考过程比最终的答案更受人重视。

作者简介

亚伦.桑托斯（Aaron Santos），2001年毕业于麻省理工学院，获物理学学士学位，后来在波士顿大学获得物理学博士学位。现居密歇根，是密歇根州立大学的博士后研究员。他业余时间钟情于计算《How many licks？》里的数字谜题。

精彩书摘

　　《超级思维：用理工科思维推算世界》：
　　1.芝加哥有多少位钢琴调音师？
　　为了展示前面章节中所描绘的那些方法的威力，我们就从费米的经典范例开始：芝加哥有多少位钢琴调音师？看上去无从下手吧？乍一看，如果不去查询芝加哥当地的黄页，此类问题似乎是无法回答的。但是你很快就会看到，事实上，也没有看上去的那么困难。
　　该从何处下手呢？那就从我们知道的地方入手吧！芝加哥有多少人口？或许，我们真的不知道，但是，可能我们知道波士顿和底特律以及其他大城市的人口数量。绝大多数的大城市一般都会有3.0×106（300万）的常住人口。有些城市的人口会更多，而有些则更少，不过，大致都在300万左右。即便不够准确，也不会相差太大。即便是利用极限值范围，这个数字也只能是中型城市的50万到超大城市的5000万（5000万这个数字比世界上人口最多的城市的人口数量还大了不少）之间。我们首先要做的就是进行这样的基础预测，但是我们不应对这样的预测进行精细的加工，因为它们毕竟只是近似值，只能给我们一个大概准确的数字。如果需要精准的计算，我们就只能通过网络搜寻精确的结果（在写作《超级思维：用理工科思维推算世界》的时候，据维基百科提供的数据，芝加哥的人口总数是280万），但是，如果想囫囵吞枣般地快速得到结果，我们就只有取近似值这一条路可走。
　　接下来，我们可以估算一下，拥有自主房产的居民大概占300A，这些居民之中，大概有5％的人口会买钢琴，而他们的钢琴可能每半年就需要调音一次。我们不需要考虑音乐厅、表演场所等地方，因为这些地方钢琴的数量比那些非专业人士所拥有的钢琴数量要少得多。最后，我们设想一位调音师大概每天要为2架钢琴调音，也就是每年为730架钢琴调音。
　　问自己
　　1）芝加哥有多少人口？
　　2）拥有自主住房的人占多大比例？
　　3）拥有钢琴的人口占自有住房人口的多大比例？
　　有益提示
　　在芝加哥以及其他大型城市，常住人口大约为3.0×106人。
　　设计公式
　　在这一部分，我们要设计一个公式，利用它来确定钢琴调音师的数量。我们的做法是把上面所列举的变量编排到一起，使其通过单位对消的方式留下“钢琴调音师”这个结果。为了让方程式更加简单化，我们可以先进行一些较为简单的计算。
　　1）比如，如果我们把拥有自主住房的人数的分数即住房拥有者/居民（0.3）×总的居民数（3.0×105），就可以计算出拥有自主住房者的数量（9.0×105）。
　　2）如果我们把这个数字和拥有自主住房者中拥有钢琴者的比率0.05（钢琴拥有者/拥有自主住房者）再次相乘，我们就会发现大约有4.5×104架钢琴。
　　3）这些钢琴每年需要调音两次，也就是说每年总共需要9.0×104次调音。
　　4）最后，我们用每年所需的钢琴调音次数的总数去除以每位调音师每年的调音次数（每位调音师每年调音730次），就可以计算出钢琴调音师的数量：（每年的调音总次数）/（每位钢琴师每年的调音次数）
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前言/序言

前言

推算世界的超级思维

取近似值——在推算世界之前

假设你坐公交车上班，快要迟到了，不幸的是，由于太过匆忙，你忘了带手表，手机也被压在手提包的最底层。于是，你只好向邻座的女士求助，问她现在几点了。她瞟了一眼腕上的手表，上面显示8点33分46秒，但她却对你说：“八点半。”

她撒谎了吗？她为什么不说“上午8点33分46秒”？难道是她的手表不够精准吗？或者说，她和你一样，也正赶着去上班，所以不愿意在你身上浪费时间？又或者，她知道自己一旦说完这句话，手表上的指针可能已指向8点33分48秒？

无论出于什么样的原因，当人们在处理有关具体数字问题的时候，总是倾向于不要那么精准。对你而言，8点33分46秒和8点31分27秒似乎没什么差别，相反，如果非要精准地说出8点33分46秒的话，可能会既耽误你的时间，也耽误她的时间。无论是整数化的“八点半”，还是在数字的后面加上一个小数点，我们实际上都是在取近似值。对绝大多数人而言，为了节约时间而牺牲一点点精准度其实是一笔很划算的买卖，因为我们都有更重要的工作要做，当然，如果你在美国国家宇航局（NASA）工作，那就另当别论了。但不管怎么说，取近似值这种做法不仅可以为我们节约几秒钟的时间，它还是一个非常有价值的工具，可以帮助我们更好地理解数字。

当你需要拿主意的时候，取近似值的做法就像一个过滤器，能够帮你过滤掉那些比较糟糕的想法。假如你是一位商人，要决定是否生产某种商品；假如你是一位议员，要决定是否投票赞同在墨西哥边界修筑防御工事；假如你是一位物理学家，要决定是否探测希格斯玻色子。总之，无论你是谁，当你需要开展可行性测试的时候，取近似值都应是你的首选。

比如说你是一位政府官员，正在负责一项导弹防御计划。你需要把纳税人的数十亿美金全都投进去，但结果却可能是你根本就没有机会去阻止一场核攻击，那么，对于这样的计划，你真的会立即将其付诸实施吗？一开始，你是不是应该大致地估算一下该计划成功的概率呢？当你提出一项切实可行的计划的时候，是不是也该考虑一下能否再节约一些时间和成本呢？如果你估计这个计划有90%的成功概率，那么，你肯定会将其付诸实施。即便你认为它只有10%的成功概率，你也可能会铤而走险。但是，如果你估计出的结论是该计划成功的可能性甚至比买彩票中奖的概率还要小，那么，你再执着于此事就只能说你是愚蠢透顶了。对于日常生活中所要面临的一些重要决定来说，进行此类的预估是必不可少的，即便我们不具备非常专业的水准，却依然可以进行这样的估算。无论是复杂的导弹防御还是简单的过马路，我们都是片刻不停地在估算，从本质上来说较好的数学基础也只不过是改善了我们估算的精准度而已。

我们养成的取近似值的习惯除了对我们的想法进行过滤，还可以提高我们的数值计算能力，尤其是可以提高我们对极大数字（或极小数字）的理解能力。你可能体会不到10亿和1万亿之间有什么差别，但是经常使用这样的数字却能够帮助你尽快地建立起你对它们的理解，帮助你快速地形成“数值地标”，这种感觉可以引导你去理解一些概念上的东西。举例来说，在我写作本书的时候，10亿这个数字就是世界人口的1/17，而1万亿就是美国国债的1/10。通过简单的数学运算和一点点训练，你就能够对不论大小的任何事物进行估计，而且还会在理解大数字的过程中越发得心应手。

如何取近似值：费米法

取近似值的方法和技巧有很多，但其中最高效的则是费米法。费米法的高效性在于该方法使用起来既简单又便捷，而且对于背景信息的要求还很低。费米法并没有给出明确的操作程序，其通用的步骤就是先进行看似合理的基本假设，然后再利用这些假设推算出你想要的结果。

比如说，我想知道一棵树上有多少片树叶。简便起见，我假设每根树枝上大概有30片树叶，每棵树有10根树枝，那么，每棵树就有30片/根*10根/棵=300片/棵。这个例子足够简单，但它却为复杂的例子提供了最基本的指导思路。

……

《超级思维：用理工科思维推算世界》在信息爆炸、瞬息万变的时代，我们常常感到迷失，面对复杂的世界，我们渴望一种更清晰、更系统、更高效的认知工具。本书《超级思维：用理工科思维推算世界》正是一把钥匙，它将带领我们走进一个由逻辑、模型和数据构建的强大认知体系，解锁理解和解决问题的全新维度。本书并非一套空洞的理论说教，而是聚焦于一种极其实用且普适的学习方法——理工科思维。我们都知道，工程师、科学家在面对棘手难题时，往往能抽丝剥茧，找到问题的核心，并提出创新性的解决方案。他们并非拥有某种“超能力”，而是依赖于一套行之有效的思维框架和分析工具。这本书正是要将这套“看家本领”系统化、大众化，让每个人都能从中受益。第一部分：思维的基石——逻辑与理性要想真正“推算世界”，首先要稳固思维的基石。这部分将从最根本的逻辑思维入手，阐述其在日常生活和工作中的重要性。我们会深入剖析：演绎与归纳：从普遍到特殊，从特殊到普遍，两种思维方式的精妙之处及其应用场景。例如，理解“所有金属都会导电”，并以此推断“铜导线会导电”是演绎；而通过观察大量金属样本都导电，推断出“所有金属都导电”则是归纳。我们将探讨如何避免逻辑谬误，例如草率归纳、非黑即白等。因果关系辨析：区分真正的原因与仅仅是相关性的现象，避免被表面现象所迷惑。我们常犯的错误是混淆“相关不等于因果”，例如，夏天冰淇淋销量增加，同时犯罪率也上升，但这并非冰淇淋导致犯罪，而是共同的第三方因素——高温。本书将提供识别和验证因果关系的科学方法。批判性思维的养成：如何质疑信息，评估证据，形成独立判断。面对铺天盖地的网络信息，批判性思维是我们辨别真伪的“过滤器”。我们将学习如何识别信息来源的可靠性，评估论据的强度，以及识别宣传和偏见。精确性与严谨性：学习用量化的语言表达观点，用精确的逻辑支撑论证。避免模糊不清的表述，让思考更清晰，沟通更有效。例如，“很多人都认为……”不如“根据X调研公司的调查，Y%的受访者认为……”。第二部分：建模与抽象——简化复杂世界世界是复杂的，但人类的智慧在于能够通过“建模”来简化和理解复杂性。理工科思维的核心能力之一就是建模。这部分将带领读者掌握：抽象思维的艺术：如何从纷繁的现象中抓住核心要素，忽略无关细节，构建事物的本质模型。例如，交通网络可以被抽象为图论中的节点和边，股票市场可以被抽象为概率模型。系统思维的建立：理解事物之间的相互关联和反馈机制，将孤立的事件放入一个更大的系统框架中去审视。例如，一个企业的成功并非单一因素决定，而是市场、产品、团队、营销、资金等多个子系统相互作用的结果。我们将学习如何识别系统的边界、输入、输出和关键节点。模型构建的原则：如何选择合适的模型，以及模型的局限性。没有完美的模型，只有适用的模型。我们将探讨如何根据问题的需求，选择简单有效或精细复杂的模型，并理解模型在不同情境下的适用范围。多角度看问题：学习从不同的维度、不同的尺度来审视同一个问题，从而获得更全面的认知。例如，看待一个城市的发展，可以从经济、人口、环境、文化等多个维度切入。第三部分：量化与分析——数据驱动的洞察数据是理解世界最直接的语言。理工科思维强调量化分析，用数据说话。本部分将教会读者：数据收集与解读：如何有效地收集相关数据，并从中提炼出有价值的信息。我们将讨论数据源的可靠性，以及如何避免数据陷阱。统计学基础：掌握基本的统计概念，如均值、中位数、方差、相关系数等，并理解它们在分析问题中的意义。例如，理解一个班级的平均成绩并不能完全代表所有学生的学习情况，还需要关注成绩的分布。图表可视化：如何利用图表清晰地展示数据，让复杂的数据关系一目了然。我们将学习如何选择合适的图表类型，以及如何避免图表误导。预测与推断：基于历史数据和现有模型，对未来趋势进行预测和推断。例如，基于过去的销售数据，预测未来的销售额；基于气候模型，预测未来天气。我们将讨论预测的准确性与不确定性。成本效益分析：如何用量化的方法评估不同方案的成本与收益，做出最优决策。这在商业、工程，甚至个人生活中都至关重要。第四部分：工具与方法——解决问题的利器掌握了逻辑、建模和数据分析的能力，还需要将它们转化为解决实际问题的强大工具。本部分将深入探讨：分解问题的方法：将一个宏大复杂的问题拆解成若干个可管理的小问题，逐个击破。这类似于程序开发中的模块化设计。迭代与优化：认识到完美并非一步到位，而是通过不断地尝试、反馈、调整来逐步优化解决方案。算法思维的应用：学习如何设计清晰、高效的步骤来解决问题，这不仅仅局限于计算机编程，在日常生活中同样适用。例如，旅行计划、烹饪食谱都可以看作是一种算法。模拟与实验：如何通过模拟或小型实验来验证假设，测试解决方案的有效性。在实际操作之前，先进行“虚拟”的尝试，可以大大降低风险。风险评估与管理：在决策过程中，系统地评估潜在的风险，并制定应对策略。第五部分：思维的升华——跨界与创新当理工科思维的强大能力内化于心，它将不仅仅是一种解决问题的方法，更是一种全新的观察世界、理解世界的方式。本部分将探讨：跨学科的视角：如何将理工科思维应用到非理工科领域，例如文学、艺术、历史、管理等，获得独特的见解。例如，用系统思维分析某个历史事件的成因；用数据分析方法解读艺术品的市场价值。科学素养的提升：培养基于证据的思考习惯，避免盲从和迷信。创新思维的催化：理解科学的探索精神，如何通过不断试错、质疑和整合，产生颠覆性的创新。拥抱不确定性：在一个充满未知和变数的时代，如何运用理工科思维的工具，保持冷静，做出明智的决策。结语《超级思维：用理工科思维推算世界》并非要将读者变成工程师或科学家，而是要赋能每一位读者，掌握一种更理性、更系统、更有效的生活和工作方式。它倡导的是一种“思考的姿势”，一种面对复杂挑战时的从容与自信。通过学习本书，你将能够：更清晰地认识事物本质：剥离表象，直达问题的核心。更系统地分析问题：理解事物之间的关联，发现潜在的规律。更有效地解决问题：运用科学的方法，找到最优解。更具前瞻性地预测未来：基于数据和模型，洞察趋势。更自信地拥抱变化：在不确定中寻找确定，在挑战中发现机遇。这不仅仅是一本书，更是一次思维的“升级”。它将帮助你构建一套强大的认知武器库，让你在信息洪流中保持清醒，在复杂局势中洞察全局，从而真正地“推算世界”，并在这个过程中，实现个人能力的“超级跃迁”。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是思维方式的“破壁机”！我一直觉得自己的思考方式有点固化，总是在既定的框架里打转，但读完这本书，就像突然被打开了一扇新世界的大门。它不是那种枯燥的理论说教，而是真正将理工科那种严谨、量化、层层递进的逻辑，巧妙地融入到我们日常生活的方方面面。比如，作者在分析一个社会现象时，会像拆解电路一样，把各个影响因素拆分开来，然后用“输入-处理-输出”的模型去观察。这种方式让我瞬间抓住了问题的核心，不再被表面的喧嚣所迷惑。特别是关于“概率思维”的那一部分，我以前总是凭感觉做决定，现在学会了用更科学的眼光去看待不确定性，很多时候，结果的好坏并非完全取决于运气，而是你对风险的认知和管理程度。这本书的行文风格非常活泼，夹杂着一些让人会心一笑的案例，读起来一点都不累，反而有一种和高手过招的快感。它真正教会我的，不是如何去“计算”世界，而是如何用一种更清晰、更少偏见的方式去“理解”世界运行的底层逻辑。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始对书名里那个“理工科思维”有点敬而远之，担心内容会过于晦涩难懂，充满了复杂的公式和图表。但出乎意料的是，这本书的语言极其接地气，它成功地架起了一座沟通的桥梁，让那些原本只属于工程师和科学家的思维工具，变得触手可及。最让我印象深刻的是它对“系统性思考”的阐述。以前我解决问题总喜欢“头痛医头，脚痛医脚”，但作者通过几个生动的比喻，比如“蝴蝶效应”在商业决策中的体现，让我明白了任何一个孤立的行动都会在系统中引发连锁反应。书中提供了一套非常实用的“逆向工程”方法论，教你如何从期望的结果出发，反推实现路径中的关键节点和约束条件。这对于我正在进行的一个项目规划非常有帮助，它强迫我必须把所有假设都摆到桌面上进行检验，而不是凭着一厢情愿的乐观去推进。这本书的价值在于，它不是教你知识，而是重塑你的认知架构，让你的思考更具穿透力。

评分☆☆☆☆☆

我是一个文科出身的读者，坦白讲，我对“理性”和“量化”总是抱有一种本能的距离感，总觉得那不是我擅长的领域。然而，这本书完全颠覆了我的刻板印象。它的精妙之处在于，它把那些原本冰冷的技术概念，包裹在了非常有人情味和洞察力的叙事外衣之下。作者的叙事节奏把握得极好，每一个章节的过渡都像是精心设计的剧本转场，毫不拖沓。我尤其喜欢它探讨“信息熵减”的部分，书中用一个非常有趣的日常场景来解释信息过载如何导致决策瘫痪，这比任何学术定义都要来得深刻。看完之后，我开始有意识地筛选我接收的信息源，不再盲目地追求“多”，而是追求“精”。这本书不是让你变成一个冷酷的计算机器，而是让你利用理工科的严谨性，来保护你感性的直觉不被外界的噪音所淹没。它提供了一种强大的“心智防火墙”，让人在信息洪流中保持清醒和专注。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常像是在进行一场高强度的智力锻炼，读完之后感觉自己的大脑被重新“编译”了一遍。我一直以为“逻辑”就是线性的，但作者通过对“非线性思维”的探讨，展示了世界运作的复杂性和多维性。书中关于“模型简化”的论述尤为精辟，它指出我们对世界的认知本质上就是一种模型，而所有模型都有局限性，关键在于我们是否清楚自己使用的模型是什么，以及在什么情况下它会失效。这让我对过去那些“万能的”理论产生了审慎的怀疑。作者的文风带着一种知识分子的幽默感，既有严密的论证结构，又不失阅读的趣味性。我注意到，这本书的论据引用非常扎实，绝非空穴来风的臆断，这极大地增强了内容的可信度。对于任何渴望提升解决问题能力，而不是仅仅满足于了解新知识的人来说，这本书绝对是案头必备的“思维工具箱”。

评分☆☆☆☆☆

我曾经读过很多关于如何高效工作和提升认知的书籍，但大多停留在“是什么”的层面，很少有能深入到“为什么是这样”的底层逻辑。这本书的深度在于，它挖掘了思维背后的“驱动力”。它不只是告诉你“要批判性思考”，而是告诉你批判性思考的“结构化步骤”，就像一个外科医生教你如何精确地切开组织。书中关于“边界条件设定”的讲解，对我理解商业竞争和个人生涯规划产生了颠覆性的影响。它教会我，在定义问题之前，首先要明确“游戏规则”和“资源限制”。这种对基础框架的重视，使得书中所有的推论都建立在坚实可靠的基石之上。阅读过程中，我经常需要停下来，在脑海里画出作者描述的流程图，确保自己完全跟上了他的推导链条。这本书的文字密度很高，但由于组织结构清晰，读起来反倒效率奇高，真正做到了知识的“高浓度”输出，非常推荐给所有不满足于表面答案的深度思考者。

评分☆☆☆☆☆

不错的书，值得买来一读~

评分☆☆☆☆☆

很好！！！！没毛病！！！

评分☆☆☆☆☆

非变好的书籍

评分☆☆☆☆☆

经典书籍，内容详实，浅显易懂，案头必备。

评分☆☆☆☆☆

不错的书，值得买来一读~

评分☆☆☆☆☆

感觉很不错的呀几个字