从如何挑秘书到如何找对象

到了谈婚论嫁的时候，就需要找对象，那么如何找对象？

如果是个这换成科学问题，需要理论支持，那么，我们的选择会不会就不那么主观，凭感觉这事毕竟不太靠谱。

在如何在对象这个问题我们首先了解一个博弈论上著名的秘书问题：我们需要招聘一名秘书，现在有n个应聘者，我们每面试一个人，面试后就要马上决定是否聘用她，如果我们当时就否决了，那么她就不会再回来。那么请问我们使用什么的策略才能使最佳人选被选中的概率最大？

我们会说当然每个都面试，最后才决定那个聘用，怎么会否决了她就不回来了。就算这个条件成立，在面试人数不多的时候我们可以这么决定，但是如果面试者的数量巨大，我们就很难做到每一个都面试，对于大企业来说，怎么去做这个决策就显得尤为重要。

秘书问题最早是在马丁·加德纳的数学专栏中提到而广为传播。这个问题的展开了一系列的计算，数学家相信数字而不是感觉。

我们总是感叹高中以后的数学就好像没有什么用了，事实上，是我们使用方法的问题，生活中我们用的最多的就是小学数学知识。下面给大家看看高等数学的高等用法，是怎么解决这个问题的：

这个公式可以简化成：

最后我们可以算出最优解为：1/e。

1/e≈37%，解读出来的答案就是37%原则，英语中又称为Look-Then-Leap Rule。我们分成两个阶段进行：

第一个阶段（Look）：首先我们面试总数的37%，假设我们面试的对象有100人，这个阶段我们要做到事是随机面试37个人，都不招聘，我们这个阶段就知道了大概的情况，也知道了37人中最好的水平是怎么样的。

第二个阶段（Leap）：我们面试下一个，只要下个面试者比你感觉之前最好的水平都要好或者相当，那就是她了，剩下的就不看了。

这样招聘到最佳人选的概率大约是37%，也许我们觉得这个概率还是太低了，可是当面试者达到1000人的时候，仅仅随机选的话，概率就变成了1/1000，如果使用这策略，无论面试者在怎么增加，我们还是有37%的概率选中最佳人选。

如何挑选秘书和如何挑选对象有着两大相似点：

往最好的找。

只能一个。

既然选秘书用了这原则，我们在选对象的时候同样也可以这样做个选择。德国著名的天文学家、数学家开普勒就用过这原则来找老婆。

开普勒的妻子死于疾病后，开普勒想再找个老婆来照顾家庭，当时他有11个选择对象，该如何选择？作为数学家，怎么能相信感觉。

开普勒首先随机相了4位候选人，找到自己认为最适合自己对象的标准，然后面试下一位候选人，历史中记录是选择了第五个作为自己的老婆。

对于我们如何找对象，也可以用37%原则，假如我们40岁前要结婚，按照此原则，在25岁以前，你怎么谈都可以，25岁以后，只要遇到比你之前遇到的都要好的对象，那么就结婚吧。听起来很随性，却是最科学的决策。

37%原则不仅仅用于这些方面，扩展开来仍然有不同的用法，我们如果需要购买东西，也同样解决了我们的选择困难症，在淘宝和服装店逛了那么久，依旧不知道选择什么好？假设你在一周内需要购买某件商品，我们可以前三天随机看，都不买，然后知道了什么是最适合自己心意的，第三天后只要看到比之前好的就下手。

37%原则是个解决思路，生活中我们不能全部都生搬硬套，要知道选择对象比我们想象中的复杂得多，有各种特发事件，而这些在数学模型建立的时候并没有考虑到，但是却给了我们一个不错的解决思路。

用理性去指导和决策我们的生活，这不正是我们每一个现代人需要学习和精进的吗！