structure是什么意思

解决问题黄⾦三步：定义问题—分解问题—归类分组

我们经常说软件开发中，没有银弹。的确，单看软件领域，很少有什么⽅法论是普适的。然⽽再拔⾼⼀些，跳出软件的范畴，是有⼀些东西

是普世的，⽐如⽼⼦说的“道”。

好吧，“道”说的有点⼤。不过，最近我的确有⼀个新发现——我发现“归类分组”在我们解决问题中起着巨⼤的作⽤。⽽这⾥的“问

题”不仅仅限于软件设计，从⽇常⽣活、产品设计到公司战略、⽣物分类。都有它的⾝影。

这是为什么呢？究其原因可能有两个：

⼀、归类分组是抽象的重要⽅法，解决复杂问题我们离不开抽象。

⼆、归类分组是结构化的重要步骤，结构化的表达离不开归类分组。

当然，归类分组要先有素材可以“归类”才⾏。因此，完整的⽅法论是这样的，我给他起了⼀个好听的名字——解决问题黄⾦三步：定义问

题——分解问题——归类分组。

这三步的详细操作如下：

1.第⼀步，定义问题：也就是要清楚我们要解决的问题是什么？

2.第⼆步，分解问题：对问题进⾏分析拆解，形成平铺的多个⼦问题，此步可以尽量发散。

3.第三步，归类分组：对⼦问题进⾏归纳、剪枝，将趋同的⼦问题，合并成⼀类问题。

如上图所⽰，通过黄⾦三步以后，我们就可以得到⼀个形同“⾦字塔”的结构，也就是我们经常说的⾦字塔结构。根据问题的复杂程度，这

个⾦字塔结构可能是三层，也可能是⼆层和多层。

看似简单的三步操作会有那么⼤的作⽤吗？废话不多说，直接上案例。

在⽇常⽣活中的运⽤

你出门买报纸，你⽼婆说家⾥冰箱空了，顺便带点东西回来吧。她给你列了⼀个清单，⾥⾯有葡萄，橘⼦，咸鸭蛋，⼟⾖，鸡蛋。你说就这

么多了吗？她说苹果和胡萝⼘也可以买⼀点。当你准备出门的时候，她说家⾥的⽜奶和酸奶也没有了，最好也买⼀点回来。

你觉得你能把⽼婆交代的东西都买齐吗？我看很难，因为我们的⼤脑短期记忆⽆法⼀次容纳7个以上的记忆项⽬，超过5个时，我们就会开

始将不同的项⽬归类到不同的逻辑范畴，以便于记忆。

如果我们将葡萄，橘⼦，⽜奶，咸鸭蛋，⼟⾖，鸡蛋、胡萝、苹果，酸奶。按照逻辑关系，进⾏下归类分组，⽐如把葡萄、橘⼦、苹果归为

⽔果类，把⼟⾖、胡萝⼘归为蔬菜类，便可以⼤⼤帮助我们提⾼记忆效率。

注意，这⾥分类的作⽤不只是将⼀组9个概念，分成每组各有4个、3个和2个概念的3组概念，因为这样还是9个概念，你所要做的是提⾼⼀

个抽象层次，将⼤脑需要处理的9个项⽬变成3个项⽬。

如果你已经这么做了，恭喜你，你已经在实践黄⾦三步了：

1.定义问题：冰箱空了，需要购买补给。

2.分解问题：你要分析购买哪些东西呢？

3.归类分组：为了⽅便记忆，你将要买的9个东西按性质分成了三组，形成如下的⾦字塔结构。

这就是结构化思维，下次你再接到⽼婆这样的“需求”，记得把这个⽅法论⽤上，她⼀定会对你刮⽬相看。

在⼯作汇报中的运⽤

定义问题

“⼩张，客户对销售报告和库存报告不满意，你去看⼀下什么原因。”⾯对这种典型的⼯作问题，你打算怎么处理呢？

分解问题

⾸先，你肯定要去调研客户不满意的原因，经过调查你发现，客户不满意主要有以下原因造成的：

1.提交报告的周期不恰当；

2.库存数据不可靠；

3.获得库存数据的时间太迟；

4.库存数据与销售数据不吻合；

5.客户希望能改进报告的格式；

6.客户希望除去⽆意义的数据；

7.客户希望突出说明特殊情况；

8.客户希望减少⼿⼯计算。

虽然你做了⼤量的⼯作，调查也很充分。但是，如果你要是把这8个原因直接给⽼板汇报，估计效果不会太好。你可以⾃⼰做个试验，仔细

阅读上⾯的列表3分钟，你能从中获得什么？同样的，你⽼板看到这样的罗列也会是⼀脸懵逼，不知道重点在哪。

归类分组

所以我们有必要加上第三步，对问题进⾏进⼀步的归类分组，我们可以将8个问题概括为3组：

1.报告中含有不可靠的数据；

2.报告的格式混乱；

3.产⽣报告的时间太晚，⽆法采取有效措施

进⾏分组之后，我们就可以得到如下的⾦字塔结构：

这种结构化的表达，很明显让问题的表述更加清晰。领导也可以很快抓住问题的要点，并作出相应的决策。当然，这⾥是为了着重介绍归类

分组，真正的汇报你还要提供对应的解决⽅案，然后让⽼板做“选择题”。

在写代码时的运⽤

你遇到⼀个相当复杂的业务场景，在这个业务操作中，涉及到⼤量的校验和执⾏操作。这种代码，如果没有⼀定的策略，很容易写成⼤泥

球。

定义问题

例如，在我们的业务中有⼀个商品上架的操作，是⼀个⾮常复杂的业务操作。

分解问题

对这种业务问题的分解，通常是产品经理的职责，但是作为⼯程师也不能完全依赖PRD。因为产品视⾓和⼯程视⾓还是有差别的。

针对“商品上架”，我们做了如下的功能分解：

归类分组

同样，在分解之后，我们需要有⼀个归类分组的过程。否则，这些步骤的平铺会让代码显得凌乱，不⽅便记忆和维护。通过分析，我们可以

把分解后的步骤分成三个阶段：

1.初始化阶段

2.校验阶段

3.执⾏阶段

通过黄⾦三步，我们可以得到如下的⾦字塔结构：

最后，我们按照这个结构去组织我们的代码，整个代码结构会更加清晰，代码的可维护性也会好很多。

在应⽤架构中的运⽤

应⽤架构主要解决的是模块、组件定义和模块、组件关系的问题。

从宏观层⾯来说，架构设计也是遵循这三个步骤的。⽐如，我们的架构要如何分层，分模块、分组件就是在做问题分解。然后，模块和组件

要归属在哪个层次，要如何命名，就是在做抽象，在做分类归组。

在综合考虑功能属性+质量属性，然后通过黄⾦三步，就能得到我们想要的架构设计。例如，我们的架构也是在这个⽅法论的指导下完成

的。

在产品架构中的运⽤

定义问题

“⼩张，为了做新零售，我们打算做⼀款智能互联⽹POS机，你先做⼀下产品设计。”

分解问题

通过调研你发现，作为POS机，其核⼼功能是收银和经营管理。所以⾄少需要包含收银的功能、服务核销的功能、商品管理的功能、库存管

理的功能等等。

但如果仅仅是满⾜这些功能，和传统的POS并没有多⼤的区别，为了满⾜“智能”和“互联⽹”的要求，你去深⼊百度了⼀下智能POS应

该具备的功能，⼤致包含以下功能：

1.刷脸⽀付；

2.⽀持品牌商营销；

3.⽀持⾃主营销；

4.智能定价；

5.外卖对接；

6.彩票对接；

7.虚拟充值等等。

在问题分解阶段，我们应该尽量多的收集信息，多发散，多头脑风暴。

归类分组

发散完，我们还是要收回来。在收敛之前，我们先看⼀下产品框架应该包含哪些东西，通常，⼀个产品架构⾄少要包含三个层次：

1.⽤户感知层（在何种场景下通过何种⽅式触达⽤户）；

2.功能模块层（通过哪些功能模块实现产品的核⼼功能，和哪些外部平台功能有信息交互）；

3.数据层（产品的数据从哪⾥来、产品的数据沉淀到何处去）。

在这三个层次的基础上，我们再对每个层次内的模块进⾏分组。例如在功能模块层，我们要对功能进⾏分类，让分散的功能点内聚成更⼤的

产品模块（体现在⽤户界⾯上，往往是⼀级菜单和⼦菜单的关系）。

⽐如对于POS的收银产品模块，我们可以提供以下的产品功能：

⽀付宝收银

现⾦收银

微信收银

刷脸⽀付

记账等

通过层次划分，模块划分我们就可以得到⼀个相对清晰的产品架构，以智能POS为例，我们可以画出如下的产品架构：

分类是科学也是艺术

通过上⾯的案例，我想你已经领会到黄⾦三步：定义问题——分解问题——归类分组的要义了。其中前两步相对⽐较直观，⽽第三步往往是

不容易做好，也容易被忽略的关键步骤。

实际上，对事物的归类分组是我们⼈类的天性。⼈类⼤脑会⾃动将发现的所有事物以某种持续组织起来。基本上，⼤脑会认为同时发⽣的任

何事物之间都存在某种关联，并且会将这些事物按某种逻辑模式组织起来。

⽐如，下⾯这张图⽚：

⽆论是谁，乍⼀看到上⾯的六个⿊点，都会认为共有两组墨点，每组三个。造成这种印象的原因主要是有些⿊点之间的距离⽐另⼀些⿊点之

间的距离⼤。

空间是⼀个相对⽐较直观的逻辑关系，然⽽，并不是所有的逻辑关系都是如此的显性化。实际上，很多的概念会在多个维度进⾏交叉耦合，

这就给我们的归类分组带来了很⼤的挑战。

⽣物分类学

⽣物分类学通常直接称分类学（Taxonomy），是⼀门研究⽣物类群间的异同以及异同程度，阐明⽣物间的亲缘关系、基因遗传、物种进化

过程和发展规律的基础科学。

最流⾏的分类是五界系统。通常包括七个主要级别：界（Kingdom）、门（Phylum）、纲（Class）、⽬（Order）、科（Family）、属

（Genus）、种（Species）。种（物种）是基本单元，近缘的种归合为属，近缘的属归合为科，科⾪于⽬，⽬⾪于纲，纲⾪于门，门⾪于

界。

不过分类学到不是⼀门很严谨的“科学”。就像⽐尔.布莱森在《万物简史》⾥说的：

分类学有时候被描述成⼀门科学，有时候被描述成⼀种艺术，但实际上那是⼀个战场。即使到了今天，那个体系⽐许多⼈认为的还要

混乱。以描述⽣物基本结构的门的划分为例。许多⽣物学家坚持认为总数30个门，但有的认为20来个门，⽽爱德华在《⽣命的多样

性》⼀书⾥提出的数字⾼达令⼈吃惊的89门。

由此可见，分类并不像我们想的那么简单。我们观察事物的视⾓不同，对问题的认知程度不同，得出来的分类很可能也完全不同。

特别是当概念之间有交叉情况，分类就会变得更加棘⼿。⽐如，在你的笔记本中，有“读书笔记”和“哲学笔记”两个平级的分类，此时你

阅读了⼀本哲学书籍，那么你会把这本书的读书笔记放在哪个分类⾥呢？

分类的原则

分类的基本原则是MECE法则。透过结构看世界，说的就是MECE法则。

MECE法则即mutuallyexclusivecollectivelyexhaustive的缩写，是麦肯锡咨询顾问芭芭拉·明托在《⾦字塔原理》中提出的⼀个

思考⼯具，意思是“相互独⽴，完全穷尽”，也常被称为“不重叠，不遗漏”。

MECE原则的思想精髓，就是全维度的去分析⼀件事情，不要有遗漏和重复的部分。

我们可以借助已有的结构化思维模型（分类的框架）来分析问题，确保每⼀层要素之间“不重复、不遗漏”。

分类的思维模型

实际上，在上⽂中我们已经提到了⼀些分类的思维模型。⽐如，在应⽤架构中，我们通常有展现层、控制层、应⽤层、领域层和基础实施

层；在产品架构中，有⽤户感知层、功能模块层、数据层。这些框架可以有效的指导我们在各⾃领域中开展⼯作。

类似于这样的分类思考模型还有很多，⽐如：

1、制定市场营销策略的“4P”模型，即产品策略（ProductStrategy）、价格策略（PriceStrategy）、渠道策略（Place

Strategy）、促销策略（PromotionStrategy）。

2、分析问题的“5W2H"模型，即Why、What、Who、When、Where、How和Howmuch。

3、思考组织战略的“7S”模型，即经营策略（Srategy）、组织结构（Structure）、运营系统（System）、经营风格（Style）、职员

（Staff）、组织技能（Skill）和共享价值观（Sharedvalue）。

4、分析竞争⼒的SWOT模型，SWOT分析代表分析企业优势（Strengths）、劣势（Weakness）、机会（Opportunity）和威胁

（Threats）。

5、制定⽬标的SMART模型，即制定⽬标要满⾜确定性（Specific)、可度量性（Measurable）、可实现性（Attainable）、相关性

（Relevant）和时效性（Time-bad）。

这些思维模型都是宝贵的经验总结，相当于已经帮我们做好了第三步“归类分组”的⼯作，我们只需要按照模型制定的框架往⾥⾯填充要素

即可。

因此擅⽤模型，活⽤框架。可以极⼤的提升我们解决问题的效率，同时帮助我们做更加全⾯的、更加结构化的思考。做了“⽆遗漏，不重

复”。