37%,最佳停止观望点
哈丽特，我认为有一条总的原则：
一个女人要是拿不准该不该接受一个男人的求爱，那她当然应该拒绝他。
爱情玄之又玄，如何选择自己的Mr.Right，没有一个确定的标准，而且在比较求爱者时，我们只能知道孰优孰劣，但是无法了解彼此之间的确切差距。我们冒着与Mr.Right失之交臂的危险，不断调整我们的期望值与权衡标准。
处在婚恋市场中的你，唯一关心的就是尽最大可能增加挑中理想伴侣的机会。你的目标是把“接触过好的相亲对象被人挑走”与“还有好相亲对象没来得及接触”这两种遗憾的发生概率降至最低。
于是，你立刻发现自己陷入了两难境地：
如果没有衡量的标准，如何判断一个求爱者是否是最合适的呢？
如果你不先接触一些人（这些人将被你放弃），又如何确定衡量标准？
你接触的人越多，收集的信息也就越多，越能在最合适的伴侣出现时准确地认出TA，但是你与最理想的伴侣失之交臂的可能性也越高。
那么，到底该怎么办？如果收集信息的行为会危及结果，那么怎样才能在掌握足够多信息的基础上做出明智决定呢？这个令人极其为难的情境近乎于一个悖论。
在被问及此类问题时，大多数人凭直觉给出的回答可能大致如此：这需要在继续挑选与立刻下手之间达成某种平衡。也就是说，你必须先接触足够多的人，确定一个标准，然后接受符合这个标准的人。
看来我们必须考虑到客观公正的概率。
我们可以希望变得幸运，但我们应该努力做到明智。
平衡概念正是解决这类问题的关键。我们要在冲动与多虑之间找到一个正确的、舒服的平衡点。但是，大多数人根本无法确定这个平衡点在哪里。
好消息是，算法已经把这个平衡点找出来了，答案就是37%。
在考察前37%的候选人时，不要接受任何人的求爱；然后，只要任何一名候选人比前面所有人选都优秀，就要毫不犹豫地选择TA。
最大的难点不在于选择哪一个候选人作为自己的伴侣，而是确定自己需要考虑接触多少个候选人。这个问题往往会引发不同的后果，陷入爱河的人必须慎重考虑。
01 数据
“37%法则”源于所谓的“秘书问题”——最优停止问题中最著名的一类难题。
假设一堆人申请一个秘书岗位，而你是面试官，你的目标是从这堆申请人中遴选出最佳人选。在选择秘书时，遴选程序停止过早或者过晚都会导致不理想的结果。
停止过早，最优秀的申请人还没有得到亮相的机会；
停止过晚，就说明你在为一位根本不存在的更优秀的申请人保留这份工作。
要取得最理想的结果，显然需要在两者之间找到最合适的平衡点，在甄选时既不可迟迟不决，又不可草草收手。
所有相对来说似乎有道理的策略都算不上是最明智的做法。效果最佳的做法是：
事先设定 一个“观察”期，在这段时间里，无论人选多么优秀，都不要接受他（也就是说，你的任务就是考察目标，收集数据）。
“观察”期结束之后，就进入了“行动”期。此时，一旦出现令之前最优秀申请人相形见绌的人选，就立即出手，再也不要犹豫了。
例如，如果采用随机选择的方式，在申请人总数为100时，我们得到理想结果的可能性是1%，在总人数为100万时，可能性就会降到0.0001%。
如果采用最优停止理论，在100人当中选中最优秀申请人的可能性是37%。而总人数是100万时，无论你相信与否，你得到理想结果的可能性仍然是37%。
从图表中可以看出，随着申请人数不断增加，取得理想结果的概率（以及从观察期切换到行动期的时间点）在37%左右。
02 模型
最优停止理论关注的是如何选择时机以执行特定行动的问题。
很难想出一种更好的方法，可以简明扼要地描述人类所面临的状况。
显然，我们需要判断何时应该买进股票，何时应该将这些股票卖出，我们还要决定何时应该打开我们已经封藏了一段时间的酒，何时应该打断某人，何时应该亲吻某人。
秘书问题最基本同时也最令人难以置信的前提条件——严格的连续性，即有进无退的单向行进，正好是时间自身属性的一个体现。
就此而言，最优停止问题的这个显性前提正好就是使其充满活力的隐性前提。这个前提迫使我们基于还没亲眼看到的可能结果做出决定，迫使我们在采取最优策略之后仍然愿意接受非常高的失败率。
我们永远没有二次选择的机会。我们有可能得到类似的选择机会，但是绝不会得到完全相同的选择机会。
犹豫不决与行为一样不可改变。困在单行线上的驾车者与空间的相互关系就是我们与第四维度的关系：我们的生命真的只有一次。
03 洞察
由于我们生活在有限的时间和空间之中，因此所有人都会面临一系列特定的问题，诸如
在一天或者十年里，哪些事必须做，哪些事应当放手？
如何在尝试新的体验与从事自己喜爱的活动中取得平衡，才能生活得惬意自在、心满意足？
我们身边经常出现因为求婚、租房子、停车、面试而感到苦恼的人。对人类而言，如何把握今天可能不是一件易事，但是我们身边的计算机可以通过算法轻轻松松地把握每一毫秒。
采用算法给出的最理想方案也会有63%的失败率，这是一个令人警醒的事实。
对于把爱情视为寻觅“真命天子”的人来说，这确实是一个坏消息。不过，也不完全都是坏消息。随着人数的不断增加，选中最优秀者的可能性将稳步下降。
在大多数情况下，大海捞针都会无功而返。但是，无论海洋多么辽阔，最优停止理论都是你最理想的帆船。