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实际方法：联想记忆法，图和信息自定义编码；

感觉这本书屁股歪，噱头智商税；没什么营养；实际上我们学习过程中下意识的都在用这种方法；

更准确的说，很多人借着这种课吹，盈利；

实际上这种方法人人都在用；并且只能短期记忆；

长期记忆依然需要不断强化相关节点；

从信息编程角度看，实际上增加了许多冗余信息；

具体来说：10分钟的偷懒，可以利用已经存储在脑中的节点逻辑关联减少新建逻辑映射的时间；但也只能用于临时记忆；

梳理时仍要新建属于该信息的结点，否则会模糊混淆与现有其它结点的关联性并影响后续新知识结点的建立；

所以我认为它被当作营销就是智商税；让人们自己相信似乎有一条捷径；然后主动为这条捷径买单。

给每首歌建一个新的链表，链表的每个结点都是一个意象；把这些意象统筹放进一个场景里；唱歌时就是遍历这个链表中的所有意象；而意象的选择具有某种关联性或逻辑自然通顺；

这个场景里不必真的是宫殿，也可以是画面，自己家；或者凭空自己创作一个想象空间；

每个需要记忆的链表都是独立场景；场景需要不断重复稳固；而这个场景因为在创建时符合自身的思维习惯，减少了在查询链表信息结点跳转宕机的几率；

这种辅助记忆的手段，我觉得太累了，学习网络的构建如果用这种方法构建，体系破碎难以勾连，后续学习耗费时间更多；

如果是表达性的，后续增长性不强的待记忆内容可以这样做吧；

对我来说不适用，觉得有点舍本逐末；

记忆宫殿这个术法，有点求术不求道的意味；

记忆宫殿这个方法，查询结点时每次都要顺序遍历前面的父结点，否则就很难继续；而存储链表的意象空间固定，难以升级兼容链表的新内容；

明明原本是功能强大可随机访问的固态硬盘，偏要格式化为FAT格式的链式存储结构；既低效又成长性差；感觉 挤塑板厂家电话 ，写书的人本身屁股歪，还把人往小道上引；

刻意强调术法，反而干扰大道；

术高莫用，道高自显。

之前没想过，我也只是想到哪说到哪；

数据结构的思想套用在这里感觉还挺合适；

觉得我们本身就已经在进行各种数据结构存储方式来使用大脑了；

呃，点出来之后似乎也就是原来是这样的感觉；我们一直都在这么做，没什么大不了的···

呃，或许可以有意识的选择方法存储各种目标数据？这样就有意思了啊

不过人脑本身就在不断清理结点；维护结点本身也要花费时间和精力；

害，血肉苦弱，机械飞升~（手动狗头）

哈哈，我的认知是

一层层结点网，同时上下勾连；勾连越多该结点就越稳固；

一个个主结点被我称作信息锚点；

锚点周围的信息结点群会被清理，消散；而锚点不容易消失；

从锚点向四面八方扩散的通道，就是心流可选择路径；扩散串联至其它相邻区域结点则是各种灵感；

心流状态行进中，忽然跳转至叉路结点则可能为灵感心流继续行进或退出心流状态；

我觉得心流就是计算机操作系统的核心态；

平时则是用户态，此时单用户多进程交叉执行；包括肢体控制在内的多种进程，都在分时复用运行；

锚点就类似于书的关键章节；周围填充相关细节；

先生成树的结点（关键章节），再每个结点生长新树从而形成森林；

对森林的遍历，就是复习；求解问题就是对在这个森林树中遍历相关结点，取出后送核心进行处理；

遍历的方法的多样性，使得查询结点信息的速度更快；个体产生 思维敏捷的差异性；

由于结点信息的维护成本，不常用的则会被系统清理机制自动处理掉；现象：曾经很熟练的事物遗忘细节；

森林树的类别和存储位置取决于生成方法，会分别存储于对应目录下；

目录挂载的存储位各自独立，各自会清理自身区域内不常用的结点；（参考Linux的文件挂载方式）这样，可以解释肌肉记忆如写字和曲调等多种映射逻辑所存留内容的各自保留；

从生物性初始输入条件，获取映射反馈，到积累成片生成树、森林组成的上下交错的神经通路网络；机体在成长也在不断运维；

关于《金字塔原理》这本书

金字塔结点间battle属于树型结构；

继而各结点选择性衍生，生成森林；

目前人工智能就是要形成那片森林，继而成网；然后用各种查询方式：如hash、矩阵变换、索引链表、树等等方式，把打好了tag标签的结点信息取出，然后再判断进行下一步操作；

自生成树、遍历策略、处理结果反馈于结点；

解决有没有的问题，然后再实现增速；初始的反馈学习机制，是否不应该直接通过tag反馈学习?要渐进方式？认知的螺旋式上升；

查询方式也应该是自生成树来获得； 从而获得思维敏捷的成长性；这部分人工模拟应该也不差太多？

再在生成结构上优化硬件配置；提升该软件系统的运行速度；

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