我们都知道埃隆·马斯克（Elon Musk），他既是电动汽车公司特斯拉（Tesla）的创始人，同时还创建了太空探索公司 SpaceX。SpaceX 有一个目标是，送100万人上火星。
美国政府曾经算过一笔账，把一个人送上火星，以现有技术是可实现的，需要花多少钱呢？答案是100亿美金。如果照此计算，实现马斯克的目标，送100万人上火星就要1万万亿。这是什么概念呢？这笔钱相当于美国500年的GDP，实在太贵了，贵到连美国政府都无法负担。
马斯克怎么解决这个问题呢？他的目标变了，他准备把人均费用降到50万美元，也就是一个想移民的人，把地球房子卖了能够凑出的钱。原来需要100亿美金，现在要降到50万美金，需要降低2万倍。
当然，降低2万倍依然是一个听起来很遥远的目标。所以，我们关注的重点来了：马斯克的第二步是，把2万分解成20×10×100。这是一道简单的数学题，也是马斯克三个重点的努力方向。
先看“20”：现在的火星飞船一次只能承载5个人，马斯克的打算是，把火箭造大一点，一次坐100人，这样，就等于把成本降低20倍。如果你关注新闻的话，会发现 SpaceX 确实在进行这方面的尝试，
再来看“10”：马斯克认为自己是私营公司，效率高，成本可以降到十分之一。他们也正在向这个方向努力，SpaceX 的成本目前已经降到了同行的五分之一。
最后的“100”是什么呢？就是回收可重复使用的火箭。如果这个目标能实现，发射火箭的成本就只是燃料成本了。这也就是我们频频看到的 SpaceX 试飞火箭新闻的原因。
这么算下来，你是不是觉得，马斯克的目标不像最开始听到的那样不靠谱了呢？正是通过将宏大目标进行任务分解，马斯克才能将一个看似不着边际的目标向前推进。
当一个复杂问题摆在面前时，我们解决问题的一个主要思路是分而治之
一个大问题，我们都很难给出答案，但回答小问题却是我们擅长的。所以，当我们学会将问题分解，就相当于朝着问题的解决迈进了一大步。
我们最熟悉的分而治之的例子，应该是将这个理念用在算法上，比如归并排序。将待排序的元素分成大小基本相同的两个子集，然后，分别将两个子集排序，最后将两个排好序的子集合并到一起。
一说到技术，大家就觉得踏实了许多，原来无论是外星人搜寻，还是大名鼎鼎的马斯克太空探索计划，解决问题时用到的思路都是大同小异啊！确实是这样。
那么，用这种思路解决问题的难点是什么呢？给出一个可执行的分解。
在前面两个例子里面，最初听到要解决的问题时，估计你和我一样，是一脸懵的。但一旦知道了分解的结果，立即会有一种“柳暗花明又一村”的感觉。你会想，我要是想到了这个答案，我也能做一个 SpaceX 出来。
但说到归并排序的时候，你的心里可能会有一丝不屑，这是一个学生级别的问题，甚至不值得你为此费脑子思考。因为归并排序你已经知道了答案，所以，你会下意识地低估它。
任务分解就是这样一个有趣的思想，一旦分解的结果出来，到了可执行的步骤，接下来的工作，即便不是一马平川，也是比原来顺畅很多，因为问题的规模小了。
在日常工作中，我们会遇到很多问题，既不像前两个问题那样宏大，也不像归并排序那样小，但很多时候，我们却忘记了将任务分解这个理念运用其中，给工作带来很多麻烦。
举一个例子，有一个关于程序员的经典段子：这个工作已经做完了80%，剩下的20%还要用和前面的一样时间。
为什么我们的估算差别如此之大，很重要的一个原因就在于没有很好地分解任务，所以，我们并不知道要做的事情到底有多少。
推演的过程就是一个任务分解的过程。上手就做，多半的结果都是丢三落四。你会发现，真正把工作完全做好，你落掉的工作也都要做，无论早晚。
与很多实践相反，任务分解是一个知难行易的过程。
知道怎么分解是困难的，一旦知道了，行动反而要相对来说容易一些。
在“任务分解”这个主题下，我还会给你介绍一些实践，让你知道，这些最佳实践的背后思想就是任务分解。如果你不了解这些实践，你也需要知道，在更多的场景下，先分解任务再去做事情是个好办法。
也许你会说，任务分解并不难于理解，我在解决问题的过程中也是先做任务分解的，但“依然过不好这一生。”这就要提到我前面所说难点中，很多人可能忽略的部分：可执行。
可执行对于每个人的含义是不同的，对于马斯克而言，他把2万分解成20×10×100，剩下的事情对他来说就是可执行的，但如果你在 SpaceX 工作，你就必须回答每个部分究竟是怎样执行的。
同样，假设我们做一个 Web 页面，如果你是一个经验丰富的前端工程师，你甚至可能认为这个任务不需要分解，顶多就是再多一个获取网页资源的任务。
而我如果是一个新手，我就得把任务分解成：根据内容编写 HTML；根据页面原型编写页面样式；根据交互效果编写页面逻辑等几个步骤。
不同的可执行定义差别在于，你是否能清楚地知道这个问题该如何解决。
对于马斯克来说，他的解决方案可能是成立一个公司，找到这方面的专家帮助他实现。对你的日常工作来说，你要清楚具体每一步要做的事情，如果不能，说明任务还需要进一步分解。
比如，你要把一个信息存起来，假设你们用的是关系型数据库，对大多数人来说，这个任务分解就到了可执行的程度。但如果你的项目选用了一个新型的数据库，比如图数据库，你的任务分解里可能要包含学习这个数据库的模型，然后还要根据模型设计存储方案
不过，在实际工作中，大多数人都高估了自己可执行粒度，低估任务分解的程度。换句话说，如果你没做过任务分解的练习，你分解出来的大部分任务，粒度都会偏大。
只有能把任务拆分得非常小，你才能对自己的执行能力有一个更清楚地认识，真正的高手都是有很强的分解能力。这个差别就相当于，同样观察一个物品，你用的是眼睛，而高手用的是显微镜。在你看来，高手全是微操作。关于这个话题，后面我们再来细聊。
一旦任务分解得很小，调整也会变得很容易。很多人都在说计划赶不上变化，而真正的原因就是计划的粒度太大，没法调整。
从当年的瀑布模型到今天的迭代模型，实际上，就是缩减一次交付的粒度。几周调整一次计划，也就不存在“计划赶不上变化”的情况了，因为我的计划也一直在变。
如今软件行业都在提倡拥抱变化，而任务分解是我们拥抱变化的前提。
虽然我们很熟悉这一思想，但在日常工作中，我们却没有很好地应用它，这也使得大多数人的工作有很大改进空间。运用这一思想的难点在于，给出一个可执行的分解。
大多数人对于可执行的粒度认识是不足的，低估了任务分解的程度，做到好的分解你需要达到“微操作”的程度。有了分解得很小的任务，我们就可以很容易完成一个开发循环，也就让计划调整成为了可能。软件行业在倡导拥抱变化，而任务分解是拥抱变化的前提。
如果今天的内容你只记住一件事，那么请记住：动手做一个工作之前，请先对它进行任务分解。