中 有 很多 情況 和 買 房 很 類似 ， 好 東西 過 了 這 個 村 就 沒有 這 個 店 ， 那 你 要 還是 不 要 ？ 如果 使用 三七％ 規則 是 你 作為 一 個 理性 的 人 在 這 不 確定 世界 中 所 能 做 的 最佳 策略 ， 那麼 你 就 可以 無怨無悔 ， 沒有 那麼多 糾結 和 痛苦 了 。 再 舉 個 例子 ， 找 結婚 對象 也 可以 用 三七％ 規則 。 比如 ， 一 個 女孩 從 十八 歲 開始 找 對象 ， 設定 目標 是 四十 歲 之前 結婚 。 那麼 根據 三七％ 規則 ， 她 的 兩 個 階段 分割點 是 二十六．一 歲 。 在 數學家 看來 ， 這 個 女 青年 的 最佳 擇偶 策略 是 這樣 的 ： 二十六．一 歲 之前 是 觀察期 ， 她 應該 只 交往 不 結婚 ， 但是 必須 要 記住 在 交往 的 男生 中間 ， 自己 最 喜歡 哪 一 個 ； 二十六．一 歲 之後 是 決策期 ， 再 結交 新 的 對象 ， 一旦 遇到 比 那 個 人 還好 或者 和 那 個 人 差不多 一樣 好 的 男人 ， 就 應該 馬上 把 他 和 他 結婚 。 當然 具體 到 擇偶 的話 ， 這 個 數學 模型 還可以 更 複雜 一點 。 三七％ 規則 是 假設 你 向 誰 求婚 ， 那 個 人 馬上 就 會 答應 ， 主動權 在 你 手 裡 ； 但 如果 主動權 不 在 你 手 裡 ， 你 向 別人 求婚 ， 有 被 拒絕 的 可能性 ， 那麼 分割點 就 不 是 三七％ 了 。 數學家 計算 ， 假設 你 每 次 被 拒絕 的 可能性 是 五○％ ， 就 要 把 三七％ 變成 二五％ 。 也就是說 ， 條件 不 好 的 人 應該 縮短 觀察期 ， 仍然 從 十八 歲 開始 算 的話 ， 過 了 二十三．五 歲 之後 你 就 要 開始 抓緊 。 看 誰 好 就 向 誰 求婚 ， 他 要是 同意 ， 你 就 達成 目標 了 ； 他 要是 拒絕 ， 你 就 再 看 下 一 個 。 還 有 一點 ， 三七％ 規則 是 在 假設 無法 回頭 的 條件 下 成立 的 ； 也就是說 ， 如果 你 在 第一 階段 錯過 了 一 個 人 ， 那 他 可能 和 別人 結婚 了 。 可是 如果 你 的 條件 非常 好 ， 就算 一 開始 錯過 一 個 人 ， 過 了 一 段 時間 回去 找 他 ， 他 還 有 可能 答應 你 的 話 ， 你 的 觀察期 就 應該 延長 。 具體 來 說 ， 數學家 計算 ， 假如 在 觀察期 內 已經 被 你 拒絕 了 的 人 ， 當 你 回去 找 他 時 ， 他 還 有 五○％ 的 可能性 會 同意 ， 那麼 在 這 種 情況 下 ， 你 可以 把 觀察期 從 三七％ 延長到 六一％ 。 條件 好 的 就 多 等等 ， 不要 急於 決定 ； 條件 差 的 就 趕緊 行動 。 數學家 的 計算 結果 ， 和 我們 的 常識 還是 相 符合 的 。 當然 ， 這些 計算 都 是 數學家 把 人們 找 對象 的 過程 給 理性化 、 模型化 了 。 這 個 模型 裡 沒有 「 命中注定 的 真愛 」 這 個 概念 似乎 缺少 了 一點 浪漫 元素 。 你 可能 會 說 ， 我 一定 要 找到 真愛 才 結婚 ， 可 什麼 是 真愛 ？ 在 數學家 看來 ， 你 看到 A 覺得 不錯 ， 但是 錯過 了 ， 那麼 再 找到 一 個 和 A 差不多 的 人 就 可以 了 。 如果 你 非得 說 只有 A 才 是 真愛 ， 那 就 不 對 了 。 在 這 個 問題 上 ， 我 覺得 你 不服 不行 。 如果 你 說 找 對象 和 買 房子 不 一樣 ， 一定 要 尋找 命中注定 的 真愛 ， 那麼 數學家 告訴 你 ， 你 大概 會 有 兩 種 可能 的 結局 ： 要 嘛 後悔 自己 沒有 早早 結婚 被 剩下 了 ， 要 嘛 後悔 自己 結婚 太早 。 理性 的 人 ， 應該 知道 什麼 時候 停止 。 成功 與 失敗 的 機率 說到 停止 ， 這 本 書 還 提到 一 個 問題 。 假設 有 個 搶劫犯 透過 一次次 搶劫 獲得 財富 。 搶劫 ， 總是 有 危險 的 ， 哪 一 次 失手 被 抓住 了 ， 前面 的 錢 就 都 白搶 了 ， 可是 不 搶 就 不能 得到 更多 的 錢 。 問題 是 ， 他 應該 什麼 時候 收手 呢 ？ 這 個 問題 在 （ 某些 人 的 ） 生活 中 也 很 常見 。 我們 看 某 類 電影 ， 經常 有 人 感慨 該 收手 的 時候 沒有 收手 ， 正 所謂 「 身後 有餘 忘縮手 ， 眼前 無路 想 回頭 」 。 我 寫 此 文 的 時候 上網 搜尋 ， 發現 某 地 的 廉政 網站 居然 用 這 句 話 教育 貪官 ， 也 不 知道 作者 的 意思 是 讓 貪官 根本 別 貪 呢 ， 還是 貪 幾 次 攢夠 了 錢 就 及時 收手 ？ 無論如何 ， 數學家 把 這 個 隨機 優化 的 問題 解決 了 。 演算法 是 這樣 的 ， 你 先 估計 自己 搶劫 一 次 的 成功 機率 有 多 大 ， 然後 用 成功 機率 除以 失敗 機率 ， 就 是 你 搶劫 的 最優 次數 。 比如 ， 如果 你 水準 高 ， 得手 的 可能性 是 九○％ ， 失手 的 可能性 是 一○％ ， 那麼 你 就 應該 在 搶劫 九 次 後 收手 ； 如果 你 成功 和 失敗 的 可能性 都 是 五○％ ， 那麼 這 件 事 你 就 應該 只 做 一 次 。 總而言之 ， 如果 我們 能 有點 數學 精神 ， 就 不用 長吁 短嘆 地 感慨 人生 無常 了 。 我 想 再次 強調 ， 演算法 不 是 算命 。 也許 女孩 到頭來 發現 她 的 高中 同學 才 是 最佳 結婚 對象 ， 也許 十拿九穩 的 搶劫犯 第一 次 作案 時 就 失手 了 ， 這 並 不 等於 演算法 不 對 。 這些 演算法 說 的 是 面對 一 個 不 確定 的 世界 、 在 你 根本 不 知道 命運會 怎樣 的 情況 下 ， 所 能 採取 的 最佳 策略 。 如果 找 足夠 多 的 人 試驗 足夠 多 次 ， 你 就 會 發現 這些 策略 比 別的 策略 好 ， 起碼 比 沒有 策略 好 。 我們 成年 以後 在 生活 中 運用到 複雜 數學 的 機會 太少 了 ？ 如果 你 不用 點 技術 ， 可能 連 在 工作 中 用到 數學 的 機會 都 不 多 。 我們 生活 中 用到 的 數學 大都 停留 在 小學生 水準 ， 如 購物 時 算帳 。 我們 所 說 的 這些 問題 ， 可以 說 已經 是 極其 少見 的 高水準 數學 了 。 而 事實 上 ， 現代人 如果 能 習慣性 地 用 數學 模型 去 思考 問題 ， 可能 會 發現 運用 複雜 數學 的 機會 還是 很多 。 數學 模型 和 電腦 演算法 可以 幫助 你 決策 ！ 我們 經常 使用 成語 典故 來 幫助 自己 思考 ， 其實 成語 典故 就 是 濃縮 了 的 處世 哲學 ， 就 是 套路 。