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不过，尽管有的现实问题异常复杂，人们还没有开发出完善的算法，但是一代代计算机科学家一直在与这些难题斗争，并且在这个过程中得出了深刻而独到的见解。这些来之不易的真知灼见与我们对理性的直觉认识并不一致，与数学家对周围世界的精确描述也迥然不同——数学家一心想要把这个世界变成整齐划一的线条。计算机科学告诉我们：不要总是考虑所有的可选方案；不必每次都追求最佳结果；偶尔犯点儿错误；放下包袱，轻装前进；有的事情可以暂时放一放；相信自己的本能，不要过多思考；放松自己；采用抛硬币的方式；要体谅，但是不能忘记；忠于自我。
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用计算机科学的智慧指引自己的人生之路，这似乎是一条不错的建议。毕竟，与大多数建议不同的是，这条建议有据可依。
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当初，算法设计在各学科的夹缝中找到了立足之地，它是数学与工程技术糅合而成的怪异混合体。现在，为人类设计算法的工作也面临相同的境遇——找不到一个现成的归属学科。今天的算法设计不仅需要借助计算机科学、数学和工程技术，还需要得到统计学、运筹学等相关领域的帮助。此外，我们不仅需要考虑计算机算法设计与人类思维活动之间的关系，还需要认真研究认知学、心理学、经济学等学科。
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本书作者都有跨学科工作与研究的经历。布莱恩学习的是计算机科学和哲学，研究生阶段学习的是英语，毕业之后从事的是与这三个学科都相关的工作。汤姆学的是心理学和统计学，在加州大学伯克利分校从教期间，他主要研究人类认知与计算之间的关系。但是，人类算法设计涉及多个领域，任何人都不可能是所有领域的专家。因此，在探索研究方便人类生活的算法时，我们还与过去50年最著名的算法专家进行了交流，询问这些全世界最聪明的人，他们的研究对他们自己的生活（包括寻觅配偶、收拾衣帽鞋袜）到底产生了什么样的影响？
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算法之美：指导工作与生活的算法 01 最优停止理论 如何选择停止观望的时机？
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约翰尼斯·开普勒
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所有的基督徒都会在结婚请柬的最前面郑重宣布，他们走进婚姻的殿堂是遵从上帝的特别安排。但是，我要站在哲学的角度，详细地探讨这个问题……
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简·奥斯汀，《爱玛》
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如果你觉得马丁先生是最优秀的人选，如果你觉得与他相处最为融洽，那么你还犹豫什么呢？
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对于在中学时代就建立了恋爱关系的大一新生而言，感恩节就是一个严峻的考验：因为回家度过短短4天的假期之后，很多恋人就劳燕分飞了。大学辅导员把这个普遍现象称作“放弃火鸡”。
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大一新生布莱恩就面临着这个问题。他中学时的女友在另外一所大学，天各一方的两个人不仅需要解决空间距离造成的麻烦，还需要认真思考一个问题：他们两人之间的感情到底有多深？他们从来没有考虑过这个具有哲学深度的问题。由于没有类似的感情可以参考，他们无从回答这个问题。于是，焦虑不安的布莱恩找到辅导员，向她寻求帮助。辅导员知道这是新生经常遭遇的一个典型难题，所以她用一种极其冷淡的语气给出了自己的建议：“先收集一些数据吧。”
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显而易见，在连续性单配偶的生活方式中，人们不可避免地会遇到一个非常重要的问题：接触多少人之后，才可以确定自己的理想伴侣？如果在收集数据的过程中与自己的“真命天子”失之交臂，那该怎么办？这似乎成了感情问题上无解的“第22条军规”。
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我们知道，这个令大一新生忧心忡忡、牢骚满腹的“第22条军规”其实就是数学界的“最优停止问题”，它的答案其实很简单，就是37%。
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当然，前提条件是你愿意在爱情问题上做出各种假设。
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算法之美：指导工作与生活的算法 秘书问题
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在所有最优停止问题中，最大的难点不在于选择哪一种可选方案，而是确定自己需要考虑多少种可选方案。这些问题往往会引发不同的后果，不仅陷入爱河的人和需要租房的人必须慎重考虑，司机、房主、入室行窃者等也常常面临同样的抉择。
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“37%法则”[1]源于所谓的“秘书问题”——最优停止问题中最著名的一类难题。秘书问题的情境与我们前面考虑过的租房难题十分相似。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。你不知道如何给每一名申请人评分，但是可以轻松地判断哪一名申请人更加优秀。（用数学语言来表述，就是说你只能看到序数，即申请人相互比较的排名，但是无法看到基数，即在一般性评分标准下的得分。）你按照随机顺序，每次面试一名申请人。你随时可以决定将这份工作交给其中一人，而对方只能接受，于是面试工作就此结束。但是，一旦你否决其中一名申请人，就不能改变主意再回头选择他。
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普遍认为，秘书问题第一次出现在出版物中是在1960年2月，那一期的《科学美国人》杂志在马丁·伽德纳最喜欢的栏目——“趣味数学”专栏中刊登了几个难题，其中之一就是秘书问题，不过当时没有明确地提到“秘书”这个词。但是，这个问题到底从何而来，这是一个非常神秘的谜。除了一些推测以外，初期的调查没有任何确凿的结论。随后，我们风尘仆仆地赶到斯坦福大学，查阅伽德纳的文书档案。伽德纳在20世纪中期留下来的那一盒盒书信，出乎意料地把我们的调查变成了侦探工作。阅读书信有点儿像偷听别人打电话，你只能听到通话一方所说的话，因此需要推断另一方到底说了什么。从这些回信看，大约50年前，伽德纳本人似乎正在调查秘书问题的来源。但是，看完这些书信，我们更是一头雾水了。
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哈佛大学数学家弗雷德里克·莫斯特勒回忆说，1955年，他听同事安德烈·格里森提到过这个问题，而格里森又是从其他人那里听说的。阿尔伯塔大学的里奥·莫泽在信中说，他曾经在波音公司R.E.加斯克尔的“笔记”中看到过这个问题，而加斯克尔本人则说他是从一位同事那里听说这个问题的。罗格斯大学的罗杰·平克汉姆称，他是1955年从杜克大学数学家J.舍恩菲尔德那里第一次听说秘书问题的，他还说：“我记得，他说他是从密歇根大学的某个人那里听说的。”
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几乎可以肯定，“密歇根大学的某个人”其实就是梅里尔·弗拉德。尽管在数学界以外几乎没有人知道弗拉德，但是他对计算机科学的影响很难被忽略。他把“旅行商问题”（我们将在第8章深入讨论）变成了一个广为人知的内容，还设计了“囚徒的困境”（参见第11章），甚至“软件”（software）一词也可能是他造出来的。1958年，他成了已知的第一个发现37%法则的人，同时他宣称，他从1949年就开始考虑这个问题了。但是，在说到最初来源时，弗拉德本人提到了另外几名数学家。
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