买房、求职、择偶…它们背后原来都有算法可循?

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“你相信人生有公式吗?”

生活中,我们每天都会面临许多选择题:中午吃什么,和谁谈恋爱,是否该买房……受困于空间和时间的有限,大部分人总会做出与最终预期相反的决策,而当爱情受到欺骗、股票面临割肉的时候,人们方才悔不当初。

今天小巴为大家推荐的同读好书叫《算法之美》,作者布莱恩和汤姆都是有着跨学科背景的大拿,他们发现:虽然人生没有后悔药,但其实那些让我们糟心的选择题,大多数都有可以搞定它们的算法。

在写书过程中,两位作者进行了大量的调研,研究算法对人类生活中的林林总总会产生怎样的影响,他们在书里记录了11个算法,那些看似深奥的数学规律,在两位作者有趣的文笔下,将变成指导人生的选择秘笈。

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用37%法则买房和选对象

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假如你正准备买房,并计划走访100套房子进行考察,那么怎样才能高效地找到最心仪的房子呢?

作者提供了一个观点,使用最优停止理论的37%法则:当你在考察前37套房屋时,千万不要出手,而是从这37套房子中,找到一个最优选择。接下来,当你从第38套开始考察时,只要看到比最优选择好的房子,就入手吧!

听上去是不是有点无厘头?事实上,37%理论在数学界享有盛名,它并不一定百发百中,但却能最大限度地帮你避开概率的坑。生活中许多问题都可以用这个算法来解决,比如买房、买车、找对象、招聘、找车位等等。

在现实生活中,人们往往在更好的选择出现前就已经停止了,这种急性子表明最优停止问题中,我们还需要考虑一个因素——时间成本。

时间的流逝,会把所有的决策问题都变成最优停止问题,而所有的决策都有连续性,没有完全相同的二次决策的机会,所以在概率均等的情况下,最优停止问题中时机选择的重要性以及37%法则,便弥足珍贵。

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基廷斯指数:年轻与试错

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小巴有两个好友,A25岁,B35岁,最近他们都动了换工作的心思,在听完他们对工作的抱怨后,小巴建议A跳槽,建议B三思。

在我们的一生中,活在当下和敢于尝试,一直是一对无解的矛盾。事实上,什么时候该思变,是有一个数学公式的。举个例子,比如你在一家公司工作,成功的、开心的工作经历共6次,失败的、难过的工作经历共4次。

这个时候,你是否应该选择跳槽呢?在这里,小巴给大家介绍一个叫“基廷斯指数”的决策方法。

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上图是基廷斯指数表,继续刚才的例子,选择留下的话,二者结合起来对应的合理值是0.7249,而对于新工作而言,输和赢都是0,对应的合理值是0.8699。

如果联系到时间成本,在这个时候,便可以加入37%原则作为额外的权重。假设20-60岁为你的工作年限,那么A的权重为0.84,B的权重为0.52,用权重乘以两个合理值后,结果便显而易见了。

在书中基廷斯指数表对应的法则,叫探索与利用。而采用一边更新、一边录制的一季季上映的美剧正是利用这条法则的高手:一旦收视效果达不到预期,马上停止录制,从而将成本风险降到了最低。

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缓存问题与衣柜哲学

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又是一年换季,当我们打开衣柜,发现里面塞满了衣服,这下你面前就出现了两个问题:哪些东西需要保留?留下的东西应该如何摆放?

橱柜整理与计算机存储器管理所面临的问题非常相似:空间有限,而目标是节省金钱和时间。我们和计算机其实都是在进行组织工作,正是由于问题高度的相似性,使缓存作为计算机科学的解决方案,同样适用于人类的家庭生活。

当你决定物品该扔还是该留时,缓存算法中的最近最少使用原则,将帮你搞这一切:回顾你的衣柜吧,我们最不需要的衣服,就是弃用时间最长的那一件。除非它有特殊纪念意义,不然该扔扔,该卖卖。

下一步,当我们决定把物品留下来的时候,我们就应该合理利用地理位置,尽可能把物品的“缓存”建立在它们通常使用的位置附近。你的衣柜是一级缓存,卫生间是另一级,而玄关处的衣架是第三个。

如果你活用缓存的思路,那么你大可不必因为衣橱里的杂乱无序而感到压力或自责。因为这不是杂乱无序的标志,而是最精心设计和最小的组织形式之一,最起码,你没有让你的袜子出现在餐桌或者电视机上。

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结尾的话

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除了上述三个法则之外,在这本《算法之美》中,还有排序、时间调度、贝叶斯法则、过度拟合、约束松弛、随机性、网络、博弈论八个有趣的法则,尽管现实问题异常复杂,还有许多算法不为人所知,但是计算机科学家一直在与这些难题死磕着。

这些来之不易的真知灼见与我们对理性的直觉认知存在偏差,但当我们一点点把计算机科学的智慧转化为人类生活的策略,那么在面对人生选择的时候,我们必将更加明智。

正如两位作者研究计算机与人生规律后,告诉我们的那样:

不要总是考虑所有的可选方案;

不必每次都追求最佳结果;

偶尔犯点儿错误;

放下包袱,轻装前进;

有的事情可以暂时放一放;

相信自己的本能,不要过多思考;

采用抛硬币的方式;

要体谅,但是不能忘记;

放松自己,忠于自我。

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