说一下你的思考过程 Tell me what you think（编程测试）

有这样一个脑筋急转弯的题目，不要试图去网络上寻找答案，思考一下，然后告诉我你的思考过程，不一定要有结果，找到答案不一定是最重要的，我更关心你的思考过程：以下是文章原文出处http://www.taixiaomei.com/archives/94。文章回答的很精辟，不敢独自保留，在此分享出来，供大家欣赏。

　　这一个等式很奇怪，0比2大，2比5大，5比0大，为什么？

　　When you see the following inequality, what will be the reasone, in your opinion? Don’t try to find the answer from the internet. Just tell me your thinking process.

　　0>2,  2>5,  5>0

　　Responses to 说一下你的思考过程 Tell me what you think

　　看到这个等式首先想到的是为什么是反的。然后就想肯定不是代表普通的数学比大小，因为有计算机背景，初步就想到是不是asc编码符的比大小。但是继续验证ASCII编码是不正确的，其本质还是数字的比大小，没有摆脱那个思维，换种思路，上面这个等式的0,2,5其实并不是看做数字来理解而是一种图形，比如0代表圆圈，那2和5又代表什么呢？

　　还是说不通，但是可以肯定的是0,2,5各自代表着某种已定的特殊含义，这种含义又有某种特殊的联系，现在就是要找出这种联。

　　有了新的数据，推翻了上一次的猜测。并且推出新的猜测：“0,2,5其实并不是看做数字来理解，0,2,5各自代表着某种已定的特殊含义，这种含义又有某种特殊的联系”，现在需要用新的数据来证明这种猜测是正确的。

　　这种既定联系的范围太广了，光从这个等式提供的信息量有点少啊。

　　这种状态是否似曾相识？你测试的时候，是否有过这样的时候，感觉毫无头绪，感觉效率很低，感觉没有思路。。。

　　这个时候，不妨试着运用Defocused Thinking，尽量拓宽自己的思路、找更多的数据（data）。或者运用Alternative Thinking，先做些别的事情，过一些时间再回来接着测试，也许就有新的思路了

　　很好，你找到了题目与圆在某一方面的相似性。但是这个就是那个“答案（bug）”了吗？你需要找到更多的数据，证明它就是你要找的

　　“答案”是我们最终要找的东西；我们测试的时候，bug不也是我们要找的东西吗？答案，事先你并不知晓在哪里，你也事先不知道bug藏在哪里，否则就没有必要测试了。都是在解决问题，都是在找寻未知，测试的乐趣也在于此了！

　　可以从软件质量和软件测试的角度来思考这个问题：

　　0、2、5分别表示软件测试中发现的bug数。0>2, 2>5：没有bug的程序固然比有2个bug的程序的代码质量高；类推，2个bug的比5个bug的代码质量高；5>0：0个bug不代表程序没有bug！而只能说由于个人测试方法、测试思维和知识的局限性导致了某些bug无法发现。从这个角度来讲，发现5个bug的测试用例和方法显然比没发现bug的用例和方法对保证软件测试质量的价值和意义重大。从某种角度来说0bug意味着测试方案的失败而非程序质量的成功。事实上，世界上最优秀的程序员，也不敢保证他的代码100%正确无误！

　　这是不是软件测试的博弈？

　　Well, I think I’ve got the key.0：石头；2：剪刀；5：布。

　　非常棒！终于找到了答案。说说我能想到的启发吧：

　　- 做这种题目就是一个寻找未知的过程，测试也是一个寻找未知的过程。这个未知可能是bug、可能是系统真实的表现

　　- 当你知道答案时，你可能觉得这也没有什么高深的，很容易理解，剪刀、石头、布嘛，换句话说，正向思考还是很容易的出这道题的，可是让你找答案时，就不是那么容易了，因为这时你得利用反向思考的方法，这就是测试的思维

　　- 不同的人思维方式区别很大，决定是否能找到这个答案和人的思维方式、知识经验都有很大关系，思维方式可以通过训练提高、知识经验可以通过学习和实践累积。【是的，我是在说，思维方式可以后天训练提升，而不是先天就决定了的】

　　-  所以多做做这种动脑筋的题目、多解解各种谜题、多做做拼图游戏、多玩玩魔法和数独等，都可以训练你的思维，包括边际思考能力、系统思考能力、逆向思考能力等等，这些都是你的学习能力

　　- 学习能力提高了，不管是产品知识还是测试知识，当然都对你来说不是什么难事了，你也能区分出来何时学习产品知识、何时补充测试知识、应该补充什么知识、应该补充多少知识了

　　- 测试中，我们经常可以使用溯因推理法（adbuctive inference），也就是假设性诱导法

　　1、你获得一些数据，希望能够解释这个数据

　　2、你想到数个可能的解释

　　3、你寻求更多的数据帮助你解释或反驳每一个解释

　　4、你选择最能帮助你解释所有其中重要的数据的解释

　　5、或者，你没有找到一个最合理的解释，那么继续寻找更多的数据

　　- 科学家们会经常使用溯因推理法，测试人员也经常使用溯因推理法，实际上有些研究表明科学家们的思考方式与测试人员非常相似，他们经常质疑其他人习以为常的 东西、他们经常做各种可能的假设然后去验证、他们会时而想到其他人想不到的方面，科学家们的发现发明不是因为科学家们都是天才、都有超人的智慧，而是因为 他们的思维方式。所以多读读科学、社会学、人文学、认知学，了解发现问题、解决问题的思考过程，对测试大有裨益。