阿依土拉公主到了谈婚论嫁的年龄，要选驸马。候选的是100名王子。王子们以随机顺序，依次从公主面前经过。公主要么选他为驸马，要么不选。
如果选了，其他闲杂人等就都各回各家，各找各妈。如果不选，眼前这名王子就被pass掉，换下一个登场。被pass掉的，公主不可以反悔。
如果，公主必须在这100人中选出一人做驸马，她应该如何决策，才能大概率选到100人中最英俊的王子做驸马？
1∥麦穗理论
苏格拉底的学生曾经问老师：我怎样才能找到理想的人生伴侣呢？
苏格拉底没直接回答，而是让他们穿过一片麦田，穿过时摘取一株最大的麦穗。在这个过程中，一直往前不能回头，而且不能换。
第一个学生走进麦田。他很快就看见一支又大又漂亮的麦穗，于是就很高兴地摘下了这支麦穗。可是，他继续往前走时，发现有很多麦穗比他摘的那支要大得多。他很后悔。
第二个学生吸取了教训。每当他要摘时，总是提醒自己，后面还有更好的。不知不觉，他就走到了终点，却一支麦穗都没摘。他也很后悔。
第三个学生综合了前面两个学生的经验。他把麦田分成三部分，前1/3麦田观察，心里对麦穗作了大、中、小分类。中间的1/3，验证前面的观察。最后1/3，按照前面的标准，搜寻属于大类的那一株。这样，虽然不能保证拿到的是最大的，但已经是可以争取到的最好的结果了。
2∥秘书问题
在上世纪，曾经提出著名的“囚徒困境”的博弈论学者梅丽尔·弗拉德，还提出过一个博弈叫做秘书问题，也可以用在恋爱问题上。
首先，我们假设一个美女打算谈N次荡气回肠的恋爱。她可以选择随时放弃或接受一段感情，但是，一旦决定放弃，就不能回头。那么，怎么样才能选到最优秀的男友呢？
显然，最好的办法是先试探性谈几次，体验一下男生的平均品质，再开始认真选择，一旦出现比前面都优秀的男生就马上留下。
假设作为试验组的男人是K个，则在K值以内的男人，就算是吴彦祖也要选择放弃。然后从K+1开始，一旦出现比吴彦祖更帅的男人就终止博弈。
那么，K的大小就至关重要了。既不能太小，让人没试出深浅；也不能太大，造成选择变少。
具体的公式和演算不再赘述了，反正我也搞不懂，答案是：
K=N/e（e＝2.71）
假如这位美女决定最多谈30次恋爱，则前面的30/2.71=11次恋爱是用来观察。从第12个开始，如果遇到比前面11个好的，就务必要抓住机会了。
3∥37%理论
在《指导生活的算法》中，人工智能学者布莱恩·克里斯汀和汤姆·格里菲斯，提供了一个方法：把恋爱过程分为两段，第一段，即37%用于确定“最基本的满意标准”，第二段，即63%，选择满足“最基本的满意标准”的第一个方案。
别问我这个37%是怎么来的，我100以内的加减法都整不利落。不过，感觉它的依据和上面的“秘书问题”似乎是一样的。
比如一个女孩儿，从18岁开始谈朋友，设定的目标是在40岁之前结婚。
那么根据37%规则，她的两阶段分割点就是26.1岁。所以，这个女孩儿的最佳择偶策略是这样的：
26.1岁之前是观察期，她应该只交往不结婚，但是必须要记住在交往的男生中间，自己最喜欢的是哪个。
26.1岁之后是决策期，再结交新的对象，一旦遇到一个比那个人还好，或者和那个人差不多一样好的男人，就应该马上把他拿下。
4∥理论只是一个参考
歌德说过，理论是灰色的，而生命之树常青。无论多么高深的理论、精致的模型，也只能辅助决策。
比如确定标准，如果在观察期错过了吴彦祖，在决策期碰不到更好的怎么办？
如果对方各个方面都超出预期，但是结婚后发现Ta打呼噜，而这个你万万不忍受，要不要因为这个不起眼的变量离婚？
理论模型需要确定的前提，否则无法推演。而恋爱所面对的情况异常复杂，而且充满变量，显然是不完全信息博弈。
比如，好马不吃回头草，但如果吃回头草成本低、收益大，是不是也不妨吃一次？
比如，眼见到了自己设定的极限，还没有找到符合预期的对象，是宁可抱香枝上老，不随黄叶舞秋风，还是千羊在望，不如一兔在手？
苏格拉底教导弟子的时候，高深莫测，智慧多多，可是你看，他自己还不是娶了一个著名的泼妇？苏老您这么智慧，当初是咋决策的？
（5商笔记016）
