他们甚至为这个方法起了个名字 。 在20世纪60年代 ， 这被称为“婚姻问题” ， 之后又称为“秘书问题” 。
文章插图
怎样操作
亚历克斯写到：“想象你正在面试20个人 ， 想在其中为自己找一位秘书（或者配偶、汽车修理厂技工等） ， 在每次面试结束之后 ， 你必须做出决定 ， 是否让这位求职者得到职位 。 ”如果你决定让某人入职 ， 游戏就结束了 。 你不能再继续面试其他人 。 “如果在见到最后一位人选之时 ， 你仍然没有做出决定 ， 那么职位就落到这最后一位的头上了 。 ” 亚历克斯写道（并非假设所有的秘书都是女性——他只是遵循了上世纪60年代的观点） 。
所以记住：每次面试结束后 ， 要不就定下人选 ， 要不就继续面试 。 如果面试过的人中 ， 没有一个能让你做出决定 ， 你就别把职位交给他们中的任何一个 。 当你决心定下某人时 ， 游戏也就此结束了 。 根据马丁·加德纳在上世纪60年代对准则的描述（一部分建立于前人的基础上） ， 最好的方式是面试（或约见）前36.8%的人选 。 不要雇佣（或是迎娶、嫁给）这其中的任何人 。 但当你遇到比这些人中最好的还要棒的人选时——那就选他(她)吧！是的 ， 最佳人选也可能出现于前36.8%的人中——也许你还能遇到第二人选 ， 并为他(她)的出现而烦恼 ， 但是 ， 如果你倾向于获得有利的机会 ， 这仍然是最好的办法 。
为什么是36.8%？答案涉及到数学家们称之为"e"的数字 ， 这个数字出现在以下公式中： 1/e =0.368或 1/e =36.8% 。 获取更多详细信息 ， 请点击这里 ， 或是参考亚历克斯的书 。 但很明显 ， 这个公式在各种控制情况之下都证明有效 。 虽然它不能保证让人愉快或满意 ， 但它的确为人们提供了36.8%的机会——就拿从11位可能成为妻子的人中做选择这件事儿来说——36.8%是一个不错的成功概率 。
试试看 ， 约翰尼斯
假如约翰尼斯·开普勒运用了这一公式 ， 会怎么样呢？好吧 ， 他会约见前36.8%的人选 ， 但不娶她们中的任何一个为妻 ， 也就是说 ， 在他的11个人选中 ， 他不考虑娶前四位女士中的任何一位 。 而当他遇到比这一部分人选更使他喜爱的人时（从第五位女士开始） ， 他应该会对她说：“你愿意嫁给我吗？”
在现实中 ， 经过一段时间的考虑 ， 约翰尼斯·开普勒重新向第五位他所约见的女士求爱 ， 并最终与她结为夫妻 。
按照 亚历克斯所指出的 ， 假如开普勒知道这个准则的话（如今数学家们把它作为最优停止的一个例子） ， 他可能不需要见后面的那些女士——病怏怏的那位、体形不佳的那位、年纪太轻的那位和患有肺病的那位——总之 ， “开普勒可能可以避免六次糟糕的约会 。 ”
和上述的假设不同 ， 开普勒只是跟随了自己的心（当然 ， 这也是个可以接受的选择 ， 甚至对最伟大的数学家们而言也是如此） 。 顺便提一句 ， 他和第五位女士的婚姻是一段非常愉快的婚姻 。
以上内容就是如何科学地挑选中意的伴侣？的内容啦 ， 希望对你有所帮助哦！
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