➧ 2. Перебираем понедельники, прибавляя к этой дате числа, кратные семи, так чтобы оказаться как можно ближе к 27 июля, не перешагнув его. То есть 3 + 7 = 10, можно пойти дальше, 3 + 14 = 17, продолжаем, 3 + 21 = 24, здесь останавливаемся, поскольку, добавив еще неделю, окажемся уже после 27 июля. Запоминаем, что 24 июля 2017 года – понедельник.
➧ 3. Мысленно двигаемся по дням недели до нужной даты. В уме или на пальцах считаем: понедельник – 24, вторник – 25, среда – 25, четверг – 27. Вот и ответ! 27 июля 2017 года выпало на четверг!
ДРУГИЕ ПРИМЕРЫ:
➧ 19 СЕНТЯБРЯ 2017 ГОДА
➧ 1. Согласно нашему коду, первый понедельник месяца – 4 сентября.
➧ 2. Из чисел, кратных семи (7, 14, 21, 28), я выбираю 14, прибавив его к 4, получаем 18. Заданную дату не перехожу.
➧ 3. Понедельник – 18, вторник – 19 сентября 2017 г.
➧ 26 МАЯ 2017 ГОДА
➧ 1. Согласно нашему коду, первый понедельник месяца – 1 мая.
➧ 2. Из чисел, кратных семи (7, 14, 21, 28), я выбираю 21, прибавив его к 1, получаем 22. Заданную дату не переходим.
➧ 3. Понедельник – 22, вторник – 23, среда – 24, четверг – 25, пятница – 26 мая 2017 г.
Поздравляю, вы стали обладателем черного пояса по расчету дней недели! Теперь, когда кто-то спросит, свободны ли вы 5 мая 2020 года, можете гордо отвечать: «Не могу, по вторникам у меня бассейн».
БОНУС ДЛЯ САМЫХ ЗАИНТЕРЕСОВАННЫХ:
Чтобы рассчитать последующие годы, не нужно заучивать новый код. Для следующего года просто уменьшите код на 1: в нашем примере первый понедельник июля 2017 года – это 3 июля, значит, в 2018 году он выпадет на 2-е число. Для 2019 года уменьшите код на 2, для 2020 – на 3. И наоборот, для предыдущего года следует увеличить код на 1, для года перед предыдущим – на 2 и т. д. Единственная ловушка поджидает вас в високосные годы (в январе – феврале), поэтому я рекомендую запоминать новый код каждые четыре года, лучше всего – через два года после високосного.
Ваш мозг видит то, что хочет
Я не смог бы написать эту книгу, не затронув некоторые ключевые понятия. В частности, исходные данные (baseline). Этот термин в основном используется в маркетинге и PR, но мы поговорим немного о другом. Под исходными данными я подразумеваю необходимость учитывать все обстоятельства, связанные с человеком, событием, ситуацией и т. д. во избежание когнитивных искажений (проще говоря, ошибок), подстерегающих нас при попытке проанализировать нечто конкретное.
Предположим, вы пытаетесь разобраться в выражении лица какого-то человека и видите на нем легкое проявление страха. Можете ли вы быть уверены, что человек боится именно того, что видит перед собой? Или вы оцениваете происходящее со своей точки зрения?
Вы должны обязательно учитывать три момента:
➧ Ваша точка зрения может не совпадать с точкой зрения других.
➧ Собрали ли вы все данные, необходимые, для понимания ситуации?
➧ Ваш вывод – это лишь гипотеза, которая, по определению, не может быть на 100 % надежной.
Иллюстрации помогут лучше разобраться в этих аспектах, которые необходимо принять во внимание. Взгляните на этот рисунок: предмет отбрасывает две разные по форме тени (круглую и прямоугольную), однако обе они соответствуют действительности. Реальность же оказывается сочетанием этих двух форм (объемный предмет представляет собой цилиндр).
Другой пример – то платье, что несколько лет назад всколыхнуло интернет. Кому-то оно кажется сине-черным, кому-то – бело-золотым. И те и другие правы (иначе и быть не может): они действительно видят именно так. Вопрос в другом: почему люди видят одно и то же по-разному? В данном случае причина в недостатке исходных данных: мы не знаем, сфотографировано это платье в помещении при искусственном освещении или на улице при свете дня.