100% VS 99.9%

以前开发一个数据挖掘软件的时候遇到一个问题，如果要保证结果的100%准确，需要的计算量和数据量很大，而且规模随采样数据量的增长而线性增长，在一些极端情况下几乎完全不可行。被这个问题困扰了很久，后来在小马提醒下才恍然大悟，其实客户并没有要求100%精确，一定的误差是可以接受的。立刻修改了算法，提供给用户误差率在正负0.1%以下的结果，这样计算量和数据量都减少很多，而且对采样数据量的增长不敏感，在极端情况下也完全能保持在可接受的规模。

记得以前看到过一句话，大意是说：“追求完美往往是通向好的最大敌人”，经过这件事后对这句话有了更深的体会。 很多时候不用去痛苦地追求过分的完美，只要稍微退一小小步，立刻就会觉得海阔天空。