集合的对称差集
2023-02-19 12:20:47 时间
大家好,我是征哥。
之前的工作干的腻歪了,这个月我换了新的工作,从数据开发领域转到了数据安全领域,还有很多东西需要学习,忙于新工作上的事情,很久没有更新了,其实根本的原因还是懒惰,后面将会有所改善。
今天分享一下沟通方面的小感悟,先看一段 Python 代码。
不知道结果不要紧,先这样想,s1 是你自己知道的信息,s2 是别人知道的信息。
那 s1 & s2 就是你知道的,别人也知道的信息,是交集,两人初次见面,多聊一聊交集,可以增进彼此的关系。这个结果集记为 B 。
s1 - s2 就是你知道,别人不知道的信息,这是你的竞争优势,在沟通的过程中慢慢释放,平时要多多积累。这个结果集记为 C 。
同样的,s2 - s1 就是自己不知道,但别人知道的东西,这些就是沟通中要获取的信息。这个结果集记为 X。
s1 | s2 就是自己和他人的全部信息,代表一个圈子,提升 s1 | s2 就要扩大自己的圈子。这个结果集记为 Y。
s1 ^ s2 就是 C 的结果加上 X 的结果,叫做对称差集。这个结果我们记为 D,答案就是 D。
对称差集越大,表示一个团队的差异性越大,信息就越有流动价值,对自己的提升也大。相反,对称差集越小,表示大家都差不多,信息没有任何流动价值,也许是时候换一个圈子了。
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