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11.5 山、谷和陷阱 [:1700496653]
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11.6 局部最大值之外 [:1700496682]
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11.7 模拟退火算法 [:1700496698]
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11.8 随机性，进化和创造力 [:1700496722]
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12 10 网络 我们如何联系？ [:1700496768]
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12.1 分组交换 [:1700496800]
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12.2 信息确认 [:1700496830]
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12.3 指数退避算法：宽恕的算法 [:1700496874]
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12.4 流量控制和拥塞避免 [:1700496916]
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12.5 反馈语：语言学的流量控制 [:1700496956]
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12.6 缓存膨胀：这就是延时，傻瓜 [:1700496974]
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12.7 迟到不如永远不到 [:1700497010]
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13 11 博弈论 别人的想法 [:1700497054]
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13.1 递归 [:1700497072]
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13.2 达到均衡 [:1700497100]
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13.3 占优策略，无论好坏 [:1700497128]
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13.4 公地悲剧 [:1700497158]
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13.5 机制设计：改变游戏 [:1700497178]
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13.6 机制设计的演变 [:1700497216]
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13.7 信息瀑布：泡沫的悲剧理性 [:1700497266]
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13.8 你自己的计算 [:1700497312]
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14 结语 计算善意 [:1700497346]
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15 版权页 [:1700497414]
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Cover
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算法之美：指导工作与生活的算法 [:1700494100]
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算法之美：指导工作与生活的算法 算法之美
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[美]布莱恩·克里斯汀 汤姆· 格里菲思 著
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万慧 胡小锐 译
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中信出版集团
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算法之美：指导工作与生活的算法 [:1700494101]
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算法之美：指导工作与生活的算法 序言
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假设你想租房子，正在旧金山四处寻找房源。旧金山可能是整个美国最难找房子的城市了。由于技术产业的蓬勃发展，再加上城市区划法律严格限制建造新住房，旧金山的房租已经与纽约不相上下，甚至比纽约还高。房源清单列出来几分钟，房子就会被人们一抢而空。通常情况下，只有第一个把定金支票塞到房东手里的人，才能拿到房子的钥匙。
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理论上讲，认真调查、仔细斟酌是理性消费者的一大特征，但是旧金山的残酷市场并没有为他们留有权衡考虑的机会。在购物中心或者网上购物时，人们可以反复权衡再做出决定，但是将要入住旧金山的租客没有这个特权，他们必须迅速做出决定：要么舍弃其他所有可能的选择，就选定当前正在看的这套房子，要么掉头就走，再也不要回头。
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简单起见，我们姑且假设，你唯一关心的就是尽最大可能增加挑中最理想公寓的机会。你的目标是把“看过的好房子被人挑走”与“还有好房子没来得及看”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，如何判断一套公寓是否是最合适的呢？如果你不先看一些公寓（这些公寓将被你放弃），又如何确定衡量标准？你收集的信息越多，越能在最合适的机会出现时准确地认出它，但是你已经与最合适的机会失之交臂的可能性也越高。
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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。