杜甫有一首古绝:
二十一家同入蜀,惟残一人出骆谷。自说二女啮臂时,回头却向秦云哭。
诗的背景是唐永泰元年,大将仆固怀恩遭宦官骆奉先诬陷,遂勾结吐蕃、回纥叛唐。关中既乱,流民四散,蜀地与关陇只有秦岭之隔,且较为封闭安全,故多有避乱入蜀者。
二十一家同入蜀,说的就是由秦陇入蜀的一批难民,共计二十一家。古人一家并非现在的一家三口,常常三世一家或者更多,那么这个难民团体至少得有百人以上规模。
可为什么这么多家要结伴逃难呢,伛偻提携、瞻前顾后岂不很麻烦?
因为他们从关中入蜀得通过傥骆道。
傥骆道,因南口曰傥(在陕西洋县境内)北口曰骆(在陕西周至县境内),故名,又叫骆谷道,长约五百里。在中国历史上穿越秦岭的诸条古栈道中,傥骆道最靠近秦岭主峰太白山,途中要翻越太白山周围的五、六座分水岭,人烟稀少,猛兽出没,是最便捷也最艰险的一条。秦岭横亘中国中部,被称为华夏龙脉,最高峰太白山海拔3767米,是南北气候的分水岭。 古道穿越秦岭,艰险不言而喻,诗仙李太白有《蜀道难》叹曰:西当太白有鸟道,可以横绝峨嵋颠。地崩山摧壮士死,然后天梯石栈相钩连。
时至今日,我们会有一种错觉:人类已经把地球上的角角落落开发完了。但倘若把您置入秦岭深处,恐怕不会与一千四百年前的唐人有什么两样——面对自然洪荒的无助与渺小。
所以这二十一家要结伴而行。结伴,不仅是为了人身安全,更是心理安全。
可结果怎样呢?
惟残一人出骆谷。只剩一个人,活着走出了骆谷道。
诗人既然能写这首诗,那么一定有一个讲述者,而讲述者只能是那位唯一的幸存者。这就有点意思了。
一个事情的发生,叫做客观事实,但对于同一个客观事实,每个目击者都可以产生不同的主观看法。他人若想还原客观事实,需要尽可能多地向各个目击者收集资料,进行综合分析。
但本诗所记录的这件事,只有一位目击者存活下来,其余的都死在莽苍秦岭之中。
如此,主观就是客观。当然,谎言也可能成为事实。
这个存活者讲述了什么呢,作者并没有详言,这是由于诗的体裁所限。但『他』肯定是交待出了一个合理过程,作者只透露了其中一幕:自说二女啮臂时。
存活者应该有两个女儿,她们也在逃难的队伍中。啮臂,字面意思是咬着手臂。但也是一个典故:
《史记·孙子吴起列传》:与其母诀,啮臂而盟曰:起不为卿相,不复入卫!
这里的『啮臂』,就是诀别吞声。那么我们先以典故论之,这句是说,当他讲起与两个儿女诀别的时候,再也忍不住泪水,回头向北面的秦岭痛哭流涕。
我们通过这句至少可以推测:他的两个女儿在最后分别的时候还是活着的。但她们因为某些原因不能再继续走下去。于是,他放弃了她们。
骆谷道,有五百里。古代行军,在安全、粮食有保证的情况下,平原地带以『三十里为程』,达到五十里,便是急行军,骑兵在追击时,可以超过一百里。
而处于这样一个乱世,深山巨谷之中,一队伛偻提携的难民走完五百里骆谷,需耗时日可想而知。中途粮食吃完或丢失等于死亡;掉队等于死亡;生病等于死亡;遭遇猛兽、山洪等于死亡。面对他人的死亡丧失走下去的勇气,也等于死亡。所以活下来的人,一定是残忍的。很大可能,也是卑鄙的。
我们回过头来想,如果啮臂二字按字面解呢,囓,噬也。——《说文》。字亦作啮。鸟曰啄,兽曰囓。
野兽咬东西才叫啮。
或者说,人像野兽。
这不禁令我想到洞穴奇案(The Case of the Speluncean Explorers)。
当然,这种可能仅仅存在于我的脑补中,杜甫俭省的笔触,让人无法寻找更多的证据。
无论怎样。这都是一个恐怖的故事。
何况,仅仅是幸存者的叙述。
2013年十一假期,我去佳木斯帮老六收了一天水稻,虽然我不过是在老六屁股后面打下手陪唠嗑,那也给我累散架子了。
晚上喝完酒回到老六家,晕晕乎乎间,脑袋里全是李绅的《悯农》——
锄禾日当午,汗滴禾下土。谁知盘中餐,粒粒皆辛苦。
春种一粒粟,秋收万颗子。四海无闲田,农夫犹饿死。
一时间觉得这首从小都会背诵的古诗,不仅仅是“悯农”。
我竟然觉得这是一篇战斗檄文——
官逼民反,忍无可忍地老农民们拿起耕地用的锄头镰刀,每个人脸上都写着“反抗”。起义领袖带领着老农们,振臂高呼着这篇朗朗上口又悲怆激愤的古诗向着皇城进发!
“锄禾日当午,汗滴禾下土!”
你们知道种粮有多辛苦吗?
“谁知盘中餐,粒粒皆辛苦!”
可是你们却依然压迫我们!
“春种一粒粟,秋收万颗子!”
每年的收获季节本应是高兴的!
“四海无闲田,农夫犹饿死!”
可是为什么饿死的依然是我们!
王侯将相宁有种乎!兄弟们,干啊!
吾疾贫富不均,今为汝等均之!兄弟们,干啊!
莫道石人一只眼,此物一出天下反!兄弟们,干啊!
等贵贱,均田免粮!兄弟们,干啊!
打土豪,分田地!兄弟们,干啊!
想到这儿,我才真正明白,无农不稳,九亿农民的笑声有多重要。
从此再也不敢剩饭碗子。
正是江南好风景,落花时节又逢君
盛唐就在这平白的十四个字里凋零了
之前在网上看到一组关于程序员的漫画,觉得用来回来这个问题很贴切!侵删
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请各位大佬支持一下我的这篇原创问答:
谢邀,
基本上所有高复杂性的问题,比如说天气预报、地球洋流、股票预测、大型生态系统演化、癌症、狂犬病等等。
具体一点的,湍流、堆积固体颗粒的流动计算。