1樓：dingo2003
走一步看一步當然是很好的建議。
事先規劃好，並且完全按照規劃執行，控制論上講是開環系統；在執行過程中「走一步看一步」，不斷調整，則是有反饋的閉環系統。事實上，事先規劃，無偏差幾乎不存在，尤其是有關社會，經濟之類的複雜行為，反饋是必須的。
2樓：
人生最好=A：（這裡我把discount內化進了裡）走一步看一步=B：
首先，貪心不一定能保證當期效用最大，因為你不僅不能完美預期未來，你甚至也不能完美掌握當期資訊——最簡單例子，被騙基本是因為貪心，但是上當了才發現以為最好的不是最好
A和B的問題一般在於：B的對A的budget的影響，誰知道你這一步的選擇會讓你下一步變成什麼樣，這裡很有可能就變成了乙個stochastic game。再打個比方：
大家覺得小明傻，因為每次給他10塊和1塊，他都選1塊，別人問為什麼，小明說「我選了10塊以後哪還有人給我錢」
A和B的還有乙個問題在於每個是不是長的一樣，俗稱動態不一致你看我們其實可以把人生的動態規劃變成乙個這樣的動態博弈，n個人，每個stage隨機乙個人來採取行動，最後看看社會總福利是不是最大——————那比如羊吃草問題上，步步最優肯定不等於總體最好
3樓：唐民霖
我用文學角度，去解釋這個經濟學角度的走一步看一步。
在小說的主角甚至是配角都不可能而上帝視角去選擇下一步的優劣，只能選擇在當前環境所能選擇的下一步的優劣。
走一步看一步本來就是第一人稱的行為。既然不可能做到第三人稱的上帝視角，那麼走一步，再進行估計一步是乙個好建議。
4樓：Juice
經濟學的博弈，適用於看得見的既得利弊，在追求結果的初始已經了然於心，非A即B。
而「走一步看一步」有未知區域，是在找尋結果的時候發現無數可能，遇到無數perhaps。
如果從經濟學角度去分析這個問題，非專業人士不能如何去肯定或者否定，更多的只能結合實際理解。未制定計畫，或者計畫失效就只能隨著一步走一步，可以說按照成敗理解無疑它是失敗的。但是，也解釋了隨時更改計畫的靈活性，而此時又不能說它完全失敗。
5樓：你們都說說
走一步算一步的好處在於，現實中的很多人的行為是非理性的。
好比你能給團隊拉來個專案，能讓你的團隊每個人收入翻三番。你認為從理性角度講大家都將支援你。但實際上，別人會反對，原因可能僅僅是出於嫉妒
6樓：
高中數學有個概念叫極大值，它不一定是最大值，尤其是函式複雜的時候；進化演算法有乙個概念叫區域性最優解，它不一定是全域性最優解，尤其是情況複雜的時候。
7樓：化明日
有多少走一步看一步只是說辭罷了，比如說我說走一步看一步。
但其實我的真實想法是:
1.我正在想辦法。
2.我已經有了主意，但是不確定。
3.我有辦法，但是我想自己表現。
4.我有辦法但是不確定行不行得通。
5.我有辦法但是出於某種立場或者利益考慮我不能跟你說。
聰明人說走一步看一步從不曾放棄思考。
只有愚蠢的人才會真的走一步看一步。
8樓：冰箱
看一步實際上比走一步難得多，等你走完這一步後，可能你還沒看清這一步，下棋的人都TM優柔寡斷，人生苦短邊走邊看到此一遊豈不美哉
9樓：呂紅軍
喜歡下棋的人都知道，棋類的計算的4個維度:計算的長度，計算的廣度，技術的精度，計算的速度。考慮到時間成本，我們必須控制計算的長度，也就是說太遙遠的事就不要考慮了，脫離計算的長度考慮廣度，精度是沒有意義的，也就是說只考慮一步是不行的，在棋類運動中這叫「隨手棋」，一般在比賽中容易走出隨手棋都是二流角色，真正的高手都是結合全域性在區域性有連續的計算。
以上說的都是廢話，棋類運動的計算屬於混沌計算，還有乙個廣泛認同的理論指導棋手該如何計算。
10樓：公平不等於平等
首先要看是針對什麼事情了！從某種角度來說「
走一步看一步」可以和「不變應萬變」道理差不多，主要還是看事情的複雜程度來看定「是否是個好建議」。眼光放長遠一些！
11樓：「已登出」
做出當下最好的選擇不僅僅是基於現在，這句話同時包含現在和未來，是句大空話。
舉個簡單例子
選項1:拿50塊;
選項2:拿100塊。
選項2好。
選項1:先拿50，再拿100;
選項2:先拿100，再拿30;
選項1好。
選項1:先拿50，一百年後拿100;
選項2:先拿100，明天拿30。
選項2好。
模型是上帝視角，我們知道一切，現實視角裡我們可能只能看到50和100，當下最好的就是100。目光遠點我們能看到第二個100和30，目光再遠點我們能看到"一百年"和"明天"。
根據眼前的和未來你目所能及的利益做出的選擇叫做"當下最好的選擇"，也就是當下你能做出的最好的選擇。
至於你看不到的，走一步看一步吧，這是一種無奈。
最後多嘴兩句，走一步看一步的無奈是魅力所在。不知眼前路令人苦惱，通曉眼前路令人哀傷。老者能規劃剩下的人生，嬰孩不能。
人一生有多少變化源於內心，卻被現實所擾。走一步看一步的無奈把人鎖死，乖乖去規劃今後的人生。所以說，重要的不僅僅是能看到哪一步，還有能走到哪一步。
神機妙算與海納百川都是大智慧型，路在腳下。
12樓：段王爺
和靜觀其變是乙個道理。我覺得有時候解決問題的方法比問題本身更重要。跳出問題看問題，擱置問題看問題，有時候方法對了，問題也就迎刃而解了。
13樓：
有個dota2戰隊以一套「看著打」戰術聞名於世，不過戰績並不怎麼樣，屢屢在上高地、肉山團看著打，被對手翻盤。看著打戰術就是題主所謂的走一步看一步。
14樓：司馬懿
我支援 @Reinhardt Jin 的說法，這個問題其實不一定要看作博弈，因為「世界」和「我」不是對等的對手。世界並不會有意識的和個人博弈——我承認確實有一些模型，我們可以把自然引入進來，給自然賦予乙個屬性，比如總是在最小化風險之類，然後讓人和自然進行博弈求均衡。
但是就題主這個問題來說，看作動態規劃和看作動態博弈是等價的，因為自然的反應是可以預期的，並且我們不需要在乎「自然」的效用，我們只在乎自己的效用，那麼還是等價於你選擇乙個行動，然後每個行動產生乙個效用，你試圖在最大化總效用。
假如你認為人生只會進步，不會退步，區別只是進步大一點和小一點的話，那麼走一步，看一步是和預先老謀深算的盤算一番是一樣的，在這種情況下，人生就是乙個帶正權重的有向無環圖，從出生到死亡。
從出生開始，我們只需要看看我們周圍可以做的選擇，選效用最高的那乙個，到了下乙個目的地之後環顧四周，發現新的選擇，也發現新的可以達到目標的方法，然後看看周圍的選擇是不是比現在的好，如果是的話，就跳過去，如此反覆，可以保證我們選擇的是一條整體效用最高的路徑，這就是戴克斯特拉演算法。
這個演算法最大的特點就是可以走一步看一步，每一步都選擇最優的，最後必然能得出乙個全域性最優，他發明了乙個術語叫做「鬆弛」，每一回合，通過自己新發現的路徑來檢測自己之前做的選擇是不是最優的，如果是的話，就保持不變，如果不是，就修正為新的路徑。
但是戴克斯特拉演算法有個最大的假設，就是沒有負效用的道路，這是不是符合人生的現實呢？看標準怎麼定義了，有人認為只要是經歷，都是財富，有人認為自己繞彎路回到了原點，那就是完全的浪費。
如果你認為人生是可能有死迴圈的，有負效用的，戴克斯特拉方法就失效了。這個時候就要採用貝爾曼--福特演算法來找出最優路徑。
很遺憾，在這種情況下，走一步看一步就無法保證最優解了。必須要開啟上帝視角，預先對路徑上的每一條邊都進行鬆弛操作，反覆多次之後，每乙個點所對應的最短距離都慢慢的變成了「正確」的最短距離，於是我們真正需要找的那個最短距離也就慢慢的浮現出來了。
所以啊，不同的人生態度對應不同的演算法，豁達一點的呢，認為人生就是風景，有進無退，那麼就直接戴克斯特拉演算法， 走一步算一步，人生就已經是最完美的，無需過多的算計；但是如果你認為人生是充滿陷阱、機遇和挑戰的，存在著死迴圈和坑，那麼最好還是多盤算盤算，走一步看一步，沒準哪天就走到乙個周圍全是負向量的「坑」裡面，多盤算盤算才能獲得更高的效用。
15樓：極簡經濟學
人生和博弈還是有差別的，博弈的物件、規則、可能出現的情形（情形集合）以及收益的集合是知道的或者知道不同情形之下的結果。就人的一生而言，無論是可能的結果、概率分布以及收益，這些不僅具有不確定性，更是不可預知的。所以博弈論可以用來分析特定階段人生的決策，但如果分析時限貫穿一生是有缺陷的。
至於「走一步，看一步」決策的優劣，這種決策模式缺乏對未來方向的思考，因為決策是面向未來，所以更需要的是基於對於未來趨勢的分析來做現在的決策，所以不應該是「走一步，看一步」，而應該是「看兩（更多）步，走一步」。
慣性的力量使得人們更樂於做擅長的事情，擅長的事情在某種條件或標準之下是正確的，一旦條件發生變化，會發生逆轉的變化。諾基亞被蘋果取代，是因為諾基亞是基於當時的情形做出的決策，而蘋果面向未來，重新定義手機，使得之前諾基亞做的正確的事情，在蘋果對手機的定義下變為錯的事情。
更為重要的是，偉大的決策是具有顛覆性的，這種決策具有非常前的超前性。
所以就人生決策而言，明確方向的基礎之上再立足現在會更好。
16樓：
奶茶騎虎難下嫁給強東, 是題主說的子博弈納什均衡;
奶茶成名步步為營, 最後卻嫁強東, 是各位碼農所說的貪心演算法陷入區域性最優解;
強東和紅三代分手, 最後娶了奶茶, 實現逆襲, 可以算是通過加入逆向搜尋得以跳出區域性陷阱, 成功達到了大部分人觀念裡的收斂域.
然而, 強東現在把小京請回去了! 這說明了, 能夠束縛我們的永遠只有想象力! 就像隨機過程告訴我們的: 在無限的時間內, A股站上1W點的概率是100%!
17樓：James Lebron
有人說到貝葉斯納什均衡麼？（Perfect Bayecian Equilibrium）
這是乙個finite game 還是非finite?是finite用backward induction. 不是走一步看一步，而是從後往前推斷。
如果是PBE，怎麼保證自己的期望正確？
先把上面三個定義了，這個問題才有意義
18樓：
我也來歪個樓。
其實「每一步最優」是取決於你掌握的資訊以及你建立的評估模型之上的。
舉個例子，對於同樣的找最高（低）點的問題，使用最速下降法和牛頓迭代會是兩個不同的模型，而這兩個模型意義上的最優是不同的。
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