你有没有试过复原魔方，但始终搞不定？在一次乘坐长途客车的途中，我试了几次，但无一成功，着实深受打击。后来我听说有些孩子可以在很短时间内搞定！这怎么可能！
　　无法预料的复杂性
　　作为一个程序员，当你开始一个新项目时，由于种种原因，通常并不会特别清楚如何实现它。但作为一个专家，而且以前已经做过几个类似的任务，所以要么你自己想办法搞明白怎么做，要么找找看谁知道再咨询一下，或 Google 一下。
　　通常情况下，直到你掉进去，你才知道你已入坑！
　　比如这些情况：
　　· 你需要用新框架、新库重新实现某个功能。
　　· 你打算用到的一个库跟你以前用的不大一样。
　　· 你一直熟悉的API无法实现部分预期功能。
　　· 你用到的框架与单元测试和集成测试不一样。
　　· 你原以为新框架中的某个模型是单例模式，然而它并不是。
　　预料外的估时复杂性
　　“你帮我估计一下这个任务的工时吧？”，你的老板问你。还记得你没搞定的魔方么？如果让你再来一次，你觉得你多久能搞定？
　　“啥？两天？”，“但是我们上一个工程师只要几个小时就搞定了！你绝对不能花费这么长时间。”
　　确实有种算法你可以学习一下，稍作练习，就可以帮你很快解决魔方的问题。但是你现在还不知道这算法，而且也没有任何迹象表明你一定会找到正确的算法，即便能找到，也未必仅仅花你两天时间。
　　累加复杂度
　　任务越多，你就越容易陷入这种窘境，也就是说，如果你不尽量延长你的预估时间，你几乎无法保证按时交付。
　　我们不妨简单算一下，就能看的更明白。就算你是个经验丰富的程序员，仅有 5% 的可能会遇到预料外的复杂情况。如果你接手一个新项目，并把它拆分为 10 个小任务…
　　1 – (1 – 0.05) ^ 10 = 0.40
　　即：你有 40% 的可能碰到一个复杂任务，你对该项目的所有预估就都吹了。
　　在《为什么项目基本都在延期？》这篇文章中，有更多数学证明和超过 70，000 工时的项目指标讨论这个论题，看看有没有你感兴趣的？
　　创造性和重复性任务
　　问题已经深入到需要很多思考的任务，以及一些你已经具备经验的常规任务之间的区别了。
　　在《论软件行业的规模不经济性》一文中，从生产率角度，就这种差异性进行了非常有意思的讨论。对于创造性任务，工作量越大，单个任务耗时越多；而重复性任务正好相反，它们通常可以在一定程度上自动化。
　　这么看来，貌似根本没有办法估计创造性任务，连可供参考的经验都没有。猜猜看，爱因斯坦需要多久才能完成物理大统一理论的发现？
　　你能做的最多就是基于历史指标来估计，然而对软件开发或者股市，这都没有太大价值。