算法教你何时结婚-“37%法则”

37%从何而来

“37%法则”源于所谓的“秘书问题”——最优停止问题中最著名的一类难题。假设一堆人申请一个秘书岗位,而你是面试官,你的目标是从这堆申请人中遴选出最佳人选。你不知道如何给每一名申请人评分,但是可以轻松地判断哪一名申请人更加优秀。你按照随机顺序,每次面试一名申请人。你随时可以决定将这份工作交给其中一人,而对方只能接受,于是面试工作就此结束。但是,一旦你否决其中一名申请人,就不能改变主意再回头选择他。

在选择秘书时,遴选程序停止过早或者过晚都会导致不理想的结果。停止过早,最优秀的申请人还没有得到亮相的机会;停止过晚,就说明你在为一位根本不存在的更优秀的申请人保留这份工作。要取得最理想的结果,显然需要在两者之间找到最合适的平衡点,在甄选时既不可迟迟不决,又不可草草收手。

案例说明

我们在公司中工作,被招聘、面试人都有所经历,假如你要招聘一名秘书,筛选了几份简历,决定面试4人,甲、乙、丙、丁。

每次面试之后,你有两个选择,要么聘用此人,要么拒绝。我们如何才能招聘最佳人选的机会最大,终止面试呢?

我们假设这四个人按照顺序丁>丙>乙>甲,我们面试是随机的,前提也不知道丁是最棒的,如果我们面试完这四个人,是有24种可能的,也就是4种排列。

假如我们有三种策略:

  • 第一种策略:面试完第一人就决定录用,能录用到丁的概率是25%;

  • 第二种策略:面试完最后一人就决定录用(前三人不要),能录用到丁的概率是25%;

  • 第三种策略:面试完第一人不做决定,作为判定标准,一旦出现比他高的人就录用,能录用到丁的概率是46%。假如第一个人是就是丁,后面面试的能力都比他弱,我们就自行放弃吧,选中丁的概率是为0的;假如第一个人是甲,第二个人能力都比甲好,但是录取到丁的概率是2/24;假如第一个人是乙,第二个人是甲的话,肯定不用,第二个人是乙、丙、丁就会录用,但是能录用到丁的概率就是3/24;假如第一个人是丙,只有丁比他强,因此只要丁一出现就会被录取,有6/24的可能性,以上可能性加到一起就是11/24=46%。

我们发现第三种策略能选到最优人员的概率要大。

以上是N=4的时候,当N变动时,概率是什么样子的呢?

随着申请人数不断增加,观察与行动之间的分界线正好处在全部申请人37%的位置,从而得出了37%法则:在考察前37%的申请人时,不要接受任何人的申请;然后,只要任何一名申请人比前面所有人选都优秀,就要毫不犹豫地选择他。

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上表列出了申请人数不同时的秘书问题最优解决方案。从中可以看出,随着申请人数不断增加,取得理想结果的概率(以及从观察期切换到行动期的时间点)在37%左右。

实际应用

现在回过头来看,当你面对一大堆选择,又没有重新选择的机会的时候,你考察总数的百分之多少,就应该下判断。

答案是37%。就是说,你考察了总数的37%的比例之后,就不应该考察剩下的63%了,就应该迅速做决策,而不是等全部考察完。

比如,你买房,市场上在你考察范围内的房有100套,那你要把100套全部看完才能下决心吗?算法思维告诉你不用,考察前37套,你就可以选了。这是算法决定的,在这个地方停止考察做决定,这是成本收益最优的策略。

比如买房问题,假如你必须要在一个月内做出决策,那么最佳的决策时机,就是这个月总天数的37%,也就是第11天。在前10天,你只观察,不管看到多心动的房子,都不要买。从第11天开始,只要看到一个比之前好的房子,就应该果断出手。

再比如结婚,假设你给自己限定的结婚年龄是18到40岁,过了40岁就不结婚。那么你决策的最佳时间,就是18到40岁之间37%的时间点,也就是26.1岁。在此之前,无论有多合适的恋人,你都要克制。过了26.1岁,只要看到比之前更合适的对象,就要立即求婚。

再比如跳槽,你给自己限定,一共要面试10家名气差不多的公司。根据37%原则,你在前3家公司的面试中,不管待遇多高,都要果断拒绝。从第4家公司开始,一旦发现一家比前3家都合适的公司,一定要努力争取。

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