Divide and Conquer ~分割して問題を解く~

情報のアルゴリズムにおいて、Divide and Conquer、分割統治法というものが存在する。これは問題の分割を複数回行うことで、1つの大きな問題を沢山の小さな問題にするものだ。そして、この方法が案外、高効率なアルゴリズムであることが多かったりする。最も有名なものは、Merge sortおよびQuick sortであろう。これら2つのソートアルゴリズムは、いずれも理論上最適な計算方法である。

個人的には、人間が1つのタスクを処理するのも、このDivide and Conquerが有用であると考えている。

例えば「貯金を1000万円貯める」という目標を立てたとしても、そのために必要な道筋がわかっていなければ、目標の達成に向かって歩むことは困難であろう。

「貯金を1000万円貯める」ことを達成するには、「年100万円貯める」とか、もっと小さな目標（サブゴール）を決め、サブゴールを定期的に達成するのが必要だ。さらに、「年100万円貯める」には、例えば「月6万+ボーナス18万」などのもっと小さなゴールがあり、それのために「趣味に使えるのは月額このくらいかな」と考える。「じゃあ、今日はこのくらいはお金使えるな」、とこのくらい細かくなれば、達成できる気がしてくるのである。

プロジェクトも同様で、「世界一位になる」のは大変そうに見えても、タスクを細かく分割していけば、いつかは「それならできる」というものになると、私は思うのである。

さて、博士論文もタスクを分割してやらなければ。。。

2018/10/21 追記：「学びを結果に変えるアウトプット大全 (Sanctuary books)」のp.170にも、目標が実現する5つのルールのうちの1つとして、「小さな目標に分割する」という見出しを見つけることができ、脳科学的なことを言っていたりする。