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有人用算法買到了房子?還有這種操作??

來源: 果殼網(wǎng) 2017-07-19 14:48:21

加州灣區(qū)的房市自然不能跟國內(nèi)京滬相比,但搶房也是很兇狠的。每一套房子在市場上平均時間大概4-5天,可以收到20幾個offer競價,一般價高者得。經(jīng)常看到一個房子,還在猶豫是不是合適:會不會有其他地板更好一點的?會不會有多一個衛(wèi)生間的?會不會有離地鐵站更近的?會不會有更便宜的?(畢竟是百萬刀的決定啊!)和馬克還沒商量完,房子就已經(jīng)沒了。

直到我讀了一本書。

“秘書問題”

這本書叫《Algorithms to live by》,書里將這種情況稱為“秘書問題”:想象你在面試一秘書,你希望能在應(yīng)聘者里找到最好的人,但你并不知道怎樣的人會來應(yīng)聘,所以你一個個人輪流面試。你可以隨時發(fā)offer,但你如果在面試后沒有馬上給對方offer,他就從此離開去其他地方工作了。

你怎么才能知道眼前這個應(yīng)聘者是最好的呢?


萬能的計算機算法給出了答案:37% look then leap。

給自己設(shè)定一個招聘總時間,前37%的時間里只面試,收集數(shù)據(jù)不做決定,之后只要碰到一個比之前所有應(yīng)聘者都優(yōu)秀的人,馬上下offer,你能得到最好應(yīng)聘者的機率也是37%。這是你能獲得的最好效果。

不要覺得37%成功率是個很低的數(shù)字。這個算法可適用于任何大樣本。如果你有100個應(yīng)聘者,你能獲得最好雇員的機率其實只有1%;而如果你有100萬應(yīng)聘者,你的機率只剩百萬分之一。37%已經(jīng)是一個非常好的數(shù)字了。為了達到這個成功率,你也需要付出之前37%的數(shù)據(jù)搜索時間精力。


這跟買房有啥關(guān)系?

書讀到這里,當時正在出差的我馬上打電話給正在太浩湖開心滑雪的馬克,讓他迅速回家看房子。

——我們只有6個月時間買房,假設(shè)市場上的房子數(shù)量均勻每周放出(雖然并不完全如此但也差不太多),37%的時間是兩個月多一點!而當時已經(jīng)過去一個月了!


拖延癥的馬克還樂天派地說“我們還有時間”,但被太太吼了一通,又科普了一下“37%算法”之后,他還是回家乖乖看房了。

結(jié)果是我們建了一個數(shù)據(jù)庫,其中有我們兩個多月里看過的30幾個房子,大到戶型地址,小到我喜不喜歡附帶的洗衣機牌子,事無巨細都整理了出來。之后需要開始做決定的時候,第三周,我們就競價得了一個心儀的房子。

我下周要搬家了。我決定再采取同樣算法,建個數(shù)據(jù)庫來買沙發(fā)。



“這么牛逼的算法……

能用來找對象嗎?”

當然可以!事實上,“秘書問題”的另外一個稱呼就是“相親問題”。

現(xiàn)在,我們再展開繼續(xù)講講找對象的算法……

從前有一個聰明優(yōu)秀的數(shù)學博士生在尋找女朋友,他發(fā)現(xiàn)這其實是一個“秘書問題”。于是他開始計算:假設(shè)從18歲到40歲都是找對象時間,37%時間點就是26.1歲!而他正好在這個年齡點!他于是找到一位無論各方面他都覺得超出以往對象的姑娘,毫不猶豫地向她求婚。

然后,他就被拒絕了。

……老師,這和課本上教的不一樣啊?

為愛悲傷之后,數(shù)學博士開始重新研究“秘書算法”。他發(fā)現(xiàn),談戀愛比買東西可復雜多了。原算法有一個巨大假設(shè):你發(fā)出的offer肯定會被對方接受。這個模型有時是適用的。比如買房吧,即使在我們加州灣區(qū),買房一般也是價高者得,更別說還有中介幫忙估價。只要你志在必得,總能做出讓對方接受的選擇,模型差別并不大。

但是女孩子啊……君心深似海。

數(shù)學博士于是修正了算法。他發(fā)現(xiàn)如果修正下前提,把對方接受概率改為50%,那么你只有25%時間收集數(shù)據(jù),而成功率也從37%降為25%。然而最不幸的是:我們這位博士已經(jīng)超越25%數(shù)據(jù)收集時間了……

(悲傷逆流成河,請自由地@ 任何你認識的數(shù)學單身狗。)


然而

生活并不是數(shù)學題

且讓我們看看著名天文學家開普勒如何處理這個找對象問題吧!

1611年,開普勒妻子去世,他開始認真尋找再婚對象。在熱心紅娘們的幫助下,他最終確立了11個姑娘,逐一開始約會。但他約會到第4位姑娘時,他感覺找對人了,“我其實可以停止尋找了。”

然而,開普勒是一個騎驢找馬的渣男,他并沒有停止尋找,而是吊著四姑娘,繼續(xù)按順序與剩下7個姑娘逐一約會……

最終,他發(fā)現(xiàn)第5個姑娘更好,“我喜歡她的愛、忠誠、家世、勤勞,和她給繼子們的愛。”

他拋棄了其他姑娘,向五姑娘求婚,余生婚姻幸福美滿。


開普勒在“秘書問題”中,超越了算法限制,頂著渣男的名聲,采用了“不拋棄不放棄”的策略。在姑娘們依然愿意等待的算法前提下,閱盡千帆了解了所有數(shù)據(jù)再做選擇,這當然是一種最佳策略。

——但請問數(shù)學男博士們,你們能做到讓姑娘一直等著你嗎?

(女生們請擦亮雙眼認清渣男!)


但如果在選擇時必須勇往直前立刻放棄,但千紅過后難忘舊情,而女生有50%機率不計前嫌重修舊好,應(yīng)該什么時候開始做選擇呢?

萬能的算法告訴我們:你可以花61%的時間搜集數(shù)據(jù),然后在前61%的最佳選擇與之后每次碰到的最佳選擇中選最優(yōu)選,你得到最佳伴侶的機率——也是61%。

(此方法同樣用于女生,大齡被逼婚的姑娘們不要著急!不要放棄尋找真愛!)

維基百科中給出的“秘書問題”的變種,有:


再說一次:生活并不是數(shù)學題(圍笑。

(像數(shù)學題那么簡單就美死你了!



但我們的數(shù)學博士最后也有好結(jié)果。在求婚被拒后,他繼續(xù)不停尋找,直到8年后他找到了一位德國姑娘接受了求婚。


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