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首先必須明白約會(huì)不是選擇題，不是你選擇跟誰(shuí)在一起，而是一道判斷題，判斷誰(shuí)是你生命中的另一半，判斷他或她是否能夠陪你走完你的下半生。所以約會(huì)必須講究策略，它跟商品銷售一樣有最優(yōu)策略。那么我們?cè)趺凑页黾s會(huì)的最優(yōu)策略呢？

現(xiàn)在請(qǐng)你按照我的思路，進(jìn)行一個(gè)“約會(huì)游戲”。假定你是個(gè)男性，決定要結(jié)婚，你身邊社交圈里有N個(gè)合適的單身女子都有意追求你，現(xiàn)在你的任務(wù)是，從他們當(dāng)中挑選最好的一位作為結(jié)婚對(duì)象。但是從N個(gè)單身女子里面挑選出最好的一個(gè)，并不是一件簡(jiǎn)單的事。如果是你，你該怎么做才能爭(zhēng)取到這個(gè)結(jié)果呢？

然而進(jìn)行進(jìn)行游戲之前，必須嚴(yán)格規(guī)定5個(gè)前提：

1。 你是一個(gè)絕對(duì)理性的人，不會(huì)因?yàn)楦星樽鞒霾缓侠淼呐袛?，能夠?qū)s會(huì)對(duì)象作出適當(dāng)?shù)脑u(píng)價(jià)。

2。 N必須大于等于3，而且N必須是一個(gè)有限的實(shí)數(shù)，否則游戲沒(méi)有進(jìn)行的必要性。

3。 可以將所有已約會(huì)的對(duì)象按優(yōu)劣排序，但無(wú)法得知他們?cè)谒械娜死锩娴呐琶?。在約會(huì)過(guò)程中，你知道某人是你目前已知中見(jiàn)到的最好的，但當(dāng)時(shí)還不能確定是不是所有人里面最好的。

4。 如果你在約會(huì)當(dāng)時(shí)決定放棄某人，后面再?zèng)]有機(jī)會(huì)和此人和好——好馬不吃回頭草。

5。 選定意中人后，約會(huì)結(jié)束——騎驢找馬是不道德的。

游戲前提似乎有點(diǎn)苛刻，其實(shí)在現(xiàn)實(shí)生活中，大多數(shù)情況下機(jī)會(huì)都是不等人的，等你挑三揀四左選右選，把一切都規(guī)劃好了，人家可能早就是她的如意郎君了。因此這樣的限制是符合邏輯的。

現(xiàn)在一切準(zhǔn)備就緒，你如何從N個(gè)女子中，找到最好的一個(gè)，并與之結(jié)婚呢？如果是我，我會(huì)進(jìn)行以下的運(yùn)算程序：

當(dāng)N=3時(shí)，即有3個(gè)女子跟我約會(huì)，而且女子有優(yōu)劣之分（A、B、C等級(jí)），約會(huì)有先后時(shí)間順序之分，而我選到最好的女子（即A等）的概率是1/3。根據(jù)“麥穗原理”，我會(huì)進(jìn)行以下程序：

A。 我跟第一人先約會(huì)，然后對(duì)她作出評(píng)價(jià)，不管是A等、B等還是C等，都毫不猶豫的拒絕與交往她。

B。 如果我對(duì)第二人作出的評(píng)價(jià)不如第一個(gè)人，那么也毫不猶豫地拒絕她，如果她比第一個(gè)人好，那就選擇她。

那么出現(xiàn)的情況有下一六種：

1) A、B、C（游戲失?。?/p>

2) A、C、B（游戲失?。?/p>

3) B、A、C（游戲成功）

4) B、C、A（游戲成功）

5) C、A、B（游戲成功）

6) C、B、A（游戲失?。?/p>

由試驗(yàn)結(jié)果可知，按照“麥穗原理”的程序進(jìn)行約會(huì)，可以將選到A等女子的概率，從1/3提高到1/2，即這場(chǎng)約會(huì)的最優(yōu)解為1/2。

當(dāng)N=100時(shí)，即有100個(gè)女子愿意跟我約會(huì)，選到最好的女子的概率是1%。而我的目標(biāo)是如何從100個(gè)女子中選出最好的女子一個(gè)作為伴侶，我進(jìn)行的運(yùn)算程序如下：

A。 我先把100個(gè)人分成10組，即每組10個(gè)人。

B。 我先跟第一組人約會(huì)，對(duì)她們作出評(píng)價(jià)，不管其結(jié)果的優(yōu)劣，都毫不猶豫的拒絕與她們交往。

C。 然后我再跟第二組人進(jìn)行約會(huì)。當(dāng)?shù)?1個(gè)人比前面10個(gè)人都好，那就選擇她，如果不如，那就拒絕她。當(dāng)?shù)?2個(gè)人比前面11個(gè)人都好，那就選擇她，如果不如，那就拒絕她。以此類推，直到游戲結(jié)束。

那么出現(xiàn)的情況有一下2種。

如果前１０名剛好是全部里面最糟的，碰巧下一個(gè)又是倒數(shù)第１１名，那就算你倒霉了，你將面臨一個(gè)相當(dāng)壞的選擇，雖然不是最壞，不過(guò)也夠糟的了，并錯(cuò)失選擇最好的機(jī)會(huì)。

1) 如果前１０名剛好是全部里面最糟的，碰巧下一個(gè)又是倒數(shù)第１１名，那就算我倒霉了，我將面臨一個(gè)相當(dāng)壞的選擇，雖然不是最壞，不過(guò)也夠糟的了，并錯(cuò)失選擇最好的機(jī)會(huì)

2) 第二種狀況正好相反，就是最好的選擇恰好已經(jīng)在前１０個(gè)當(dāng)中，導(dǎo)致我設(shè)了一個(gè)永遠(yuǎn)無(wú)法達(dá)到的高標(biāo)準(zhǔn)，在未來(lái)的約會(huì)中不可能再遇到和她們一樣好的，最后只好在所有機(jī)會(huì)都出現(xiàn)后選擇第１００個(gè)。而這第１００名頂多只是中等標(biāo)準(zhǔn)

由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，將前面遇到的一組人作為實(shí)驗(yàn)品，之后如果遇到比這組人更好的對(duì)象，就可以考慮跟她約會(huì)。你要做的就是從前一組人當(dāng)中獲取一些經(jīng)驗(yàn)，作為評(píng)估他人的基礎(chǔ)。那么要抽取多少樣本做出實(shí)驗(yàn)品才算合適呢？ 這是一個(gè)兩難選擇，如果你抽取的“樣本”太少，你得出的結(jié)論可能并不準(zhǔn)確；可是如果你取樣太多，結(jié)論倒是準(zhǔn)確了，可是又很有可能錯(cuò)失最佳選擇(他正好在取樣里，被犧牲掉了)。所以對(duì)于N=100時(shí)，我應(yīng)該把樣品分為3組，然后按照“麥穗原理”的程序進(jìn)行運(yùn)算。事實(shí)證明，選擇最佳對(duì)象的最好搜尋策略，就是在冷靜地比較若干樣本后，選擇下一個(gè)高于他們?nèi)w的那一個(gè)。失去最佳選擇的風(fēng)險(xiǎn)約有1/3，但是你已經(jīng)竭盡所能了，而且你還有大約1/3的機(jī)會(huì)在100個(gè)當(dāng)中挑中最想要的那一個(gè)。其實(shí)當(dāng)你在100個(gè)人當(dāng)中挑選時(shí)，1/3的機(jī)會(huì)已經(jīng)算是不錯(cuò)的了。

根據(jù)上面兩個(gè)實(shí)驗(yàn)對(duì)約會(huì)問(wèn)題作出最優(yōu)策略，如下：

一、 汝欲求之，必先知之。（即要保持絕對(duì)理性，對(duì)樣品作出準(zhǔn)確評(píng)價(jià)。）

二、 將樣品進(jìn)行分組。

三、 毫不猶豫的淘汰第一組，然后對(duì)樣品作出評(píng)價(jià)，選擇評(píng)價(jià)比前面都好的樣品。（待定k，與前k個(gè)人約會(huì)，不做任何選擇。繼續(xù)約會(huì)直到遇到比這前k個(gè)人還好的那個(gè)人為止。）

四、 不要選擇劣勢(shì)策略，理性選擇可以導(dǎo)致次優(yōu)結(jié)果。

當(dāng)是“約會(huì)最優(yōu)策略”，并不能保證你可以抱得美人歸，游戲還應(yīng)進(jìn)行下去，此時(shí)我會(huì)按照“說(shuō)謊者悖論”，向女方提出兩個(gè)問(wèn)題：

1。 你對(duì)此問(wèn)題的回答是否與下個(gè)問(wèn)題的回答相同？

2。 你是否愿意與我結(jié)婚嗎？

我們先考慮第一個(gè)問(wèn)題的回答，問(wèn)題一的回答無(wú)非兩種（是或否），如果回答是（是），那么就意味著這兩個(gè)問(wèn)題的回答是一樣的，而問(wèn)題一的回答是（是），則問(wèn)題二的回答也是（是）。如果問(wèn)題一的回答是（否），那就意味著這兩個(gè)問(wèn)題的回答不一樣，問(wèn)題一的回答是（否），則問(wèn)題二的回答依然是（是）。所以無(wú)論約會(huì)的女生如何回答問(wèn)題一，問(wèn)題二的答案依然是愿意與你結(jié)婚，只許成功，不許失敗。

那么約會(huì)最優(yōu)策略在生活中的簡(jiǎn)單應(yīng)用：

(一) 一個(gè)理性的招聘者，要理性對(duì)應(yīng)聘者進(jìn)行分組，極力淘汰第一批應(yīng)聘者，無(wú)論其才能如何。

(二) 作為應(yīng)聘者，盡量避免成為第一批面試者。如果不幸成為第一批應(yīng)聘者，必須表現(xiàn)足夠優(yōu)越。

(三) 參與任何比賽，都不要成為第一個(gè)參賽者。

參考文獻(xiàn)：

1、約翰•納什的《非合作博弈論》

2、張志強(qiáng)的《最佳約會(huì)策略》

3、司馬哲的《博弈智慧》

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