嚯!假如谁能正确估算这个时间，就应该是高手了。看看我们为了完成例子3需要我们作多少事情吧：制定写作提纲，勾画写作内容，评估打字速度和每一个内容的量…依我看，不用计算了，计算再多，这个工作的进度依然会被拖延。

　　这三个例子有区别吗?当然有!例子1的估算方法大家都把握，而且执行过程中的变数最少，由于并不需要我们往做任何的探索过程(猜某个字的五笔字型不算，至少我用微软拼音)。例子2的不同点是解题的方法需要外部因素的参与，而且这个技术并不是每个人都把握(或者记得)，最重要的特点是每一个步骤我们都需要往估算它完成所需要的时间，假如我们已经计算过一次了，当然第二次就会估算的更正确一些。可是现实生活中的项目很少会给你机会重新做一遍。

　　当你完成项目之后，跟这个特定项目相关的各种方法也就失往了它的作用，它唯一的价值就是潜进你的记忆中，成为所谓的“项目经验”，而这个“经验”也经常会在下一个项目水土不服。相比而言，例子2好歹是一些看得见摸得着的动作，评估起来也会有一点依据，而例子3则几乎是一个纯粹的大脑运动，要让大家凭空组装成一篇好看的文章，我看这个进度要估算也太难了，谁知道为了一个内容，我们要反复推敲甚至发呆多少时间呢?!

　　我们把话题拉回到篇首的五次为什么上来。软件项目甚至其他项目能够按时完成的最主要一点就是要做好“计划”，能否规划一个符合实际的项目计划，是项目成败最大的晴雨表。

　　要让项目计划贴近现实，首先我们需要把项目中所有的工作都罗列出来，然后把每一个步骤地工作进行细分，以致细分到“原子级”，也就是不能再分的程度，从软件项目来看，就是分到“文件”，分到“类”甚至分到“函数”级别。然后对这些“原子级别”的工作进行评估时间，累计综合，最后乘上一个系数(一般是2)，就是终极项目所要花费的时间了

　　说起来轻易，做起来难!光是要求把工作细分到原子级，就已经足以让一大批项目经理当场晕倒了。

　　我们再回来看例子2，假如解题的人忘记了这个求解的公式的话，前面估算的进度是否需要调整呢?回答是肯定的。这样的时间计算就需要考虑寻找资料的时间，只要找到公式，计算出结果就不是题目了，而找公式所花费的时间，在有通畅的网络连接情况下，包括网络搜索、询问同事等等方法，一个小时足矣!

　　假如说光是找一个公式就需要额外的一个小时的话，把例子2的题目修改成计算“傅立叶”

　　变换(非编程计算)又需要多少时间呢?显然跟解二元一次方程又不是一个数目级的工作了，我们除了寻找资料之外，大部分人还需要学习，没有高等数学基础的人恐怕更需要加进“研究”了。

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