交流是双向的，你不能照本宣科，也要注意别人的感受（反馈），并调整自己的输出。先预设立场，然后一条道走到黑，结果一般都不会好。你没看现在都讲快速迭代吗？

@ipwx 没错，教材不可能包括这些内容，但相关的资料应该还是有的。直接读论文对我来说有点太难了，对我来说科普读物就能解决大部分疑惑，比如微积分就有《微积分的历程》，就是不知道有没有类似的算法的历程这样的资料，当故事读读也挺好的。

对一个智力正常的人来说，一个东西难以理解可能是真的很难，比如说量子力学；也可能是步子迈的太大，缺乏必要的基础，比如说小学没学完就学微积分。我们教科书上的算法，基本上应该是第二类，觉得难以理解不是因为它已经达到人类智力的极限（毕竟绝大多数都是几百年前数学家研究透了的东西里面最简单的部分了），而是我们缺了一些中间过程，补上这些就能更好的理解了。

我咋觉得很多人理解错了，楼主不是觉得树和图难以理解（这些本来就是日常生活中和常见的东西），而是觉得“其上的计算行为”（算法）难以理解。我觉得这很正常啊，有些本来就不是很直观，否则凭啥最先写出来人还能把名字加到前面。在写出来这些最终的算法前，是不是还有一些更直观但是更低效的算法，又是如何一步一步发展到现在的，我想这才是楼主想知道的，我觉得这个问题挺有趣，有没有资料是讲这个内容的？

举个例子，比如微积分，我们现在学到的都是有严格定义的，也是极其抽象也难以理解。但并非一开始就是这样，牛顿搞微积分的时候是相对直观但不严谨的，他处理无穷大无穷小的时候都是极其简单粗暴的，发展到现在这样是无数天才的数学家不断改进的结果。一来就是ε～δ这套东西，就能马上理解不感到困惑才是少数吧。现在很多算法就相当于直接就是ε～δ，难以理解也是正常的。

对那些享受这种状态的人来说，这就不是缺陷。你都感到失落了，那应该是缺陷了。

关键是你的想法 /技术在人群中的位置。
你的想法是多数人都能想到的，你的技术是都大多数人都掌握的，就都不重要。

这里时间指的是执行效率，空间指的是存储效率，结果你理解成了相对论。

“没有自己的观点”，有人提出 A 观点，他去批判一番；有人提出反 A 观点，他也去批判一番，这种才是钢筋。

“没有论据支撑自己观点但是硬要辩论下去”，这种只能算固执，你如果同意他的观点，他不会跟你杠，这俩还是有区别的吧。

一般来说，成长的过程是这样的：认为自己很牛逼，（通过种种方式）发现自己的傻逼之处，调整自己让自己不那么傻逼。如果你一直是对的，一直牛逼，那就早早的到达了巅峰，既不可能成长，也不需要成长。

但是，如果被人说自己是傻逼，恐怕一般人都忍不了，更别说从心底接受了，这大概就是语言的交流效果不佳的原因了。但人并非不能成长，生活会教育大家，现实的打脸既无可逃避，又刻骨铭心，只要不是被打击到自闭，在这个过程中就能成长，我以为这才是获得成长的好的途径。

做决策有啥难得，拍下脑袋就有了，难的是承担决策的后果。

别太悲观，就算没用，也许能摇身一变成主子呢，就像猫狗一样。

只有愿意被说服的人才能被说服，能赢是因为对方愿意输，而不是因为你的口才好。

你不能改变别人，但可以改变自己。在争论之前就想好，你的结论是否具有可证伪性，是否有可能是错的，遇到了了什么样的证据，什么样的论证，你就能真诚的相信自己的结论是错的。如果你找不到，那大概率你的对手也找不着，那就必然是一场信仰之战。