科学家告诉你如何用数学方法找到对的他/她

约翰尼斯·开普勒，史上最伟大的天文学家之一，发现了行星运动的三大定律，学者和数学家。而在1611年，他需要的是一个老婆。前开普勒夫人死于匈牙利斑疹热，一要抚养孩子，二要管理家务，开普勒决定找一些老婆候选人。只不过，事情并不顺利。

身为一个严谨的科学家，他决定逐一面试11个候选人，并认真做笔记。可惜的是，这变成了一个满是失望的小册子。

第一个候选人，开普勒写到，“口臭。”

第二个，“养尊处优”。她是品味太贵，没戏。

第三个嘛，已经和别人订婚了，不大可能。而且那个男和妓女有个私生子。所以……更难搞了。

第四个长得不错，“运动员似的高挑身材”……

不过，开普勒先生想看看下一个（也就是第五个）。因为有人告诉他，第五个“端庄，节俭，勤奋，爱继子（据说）”。于是，开普勒先生犹豫了。他犹豫了太长太长时间，4号和5号等得不耐烦了，跑了。而下面的6号，则让他有点害怕。她是一个大小姐，而开普勒先生“怕奢华的婚礼花费太多”……

第七位女士很是迷人，开普勒先生喜欢她。不过由于开普勒先生还没过完自己的列表，所以他让她等等。然而，7号小姐不是喜欢等的人，她拒绝了开普勒先生。

开普勒先生并不怎么关心第八号小姐，不过他觉得她的母亲“是个很赞的人”。

第九号是个病秧子。第十号的体型对“要求不高的屌丝”来说都太过了。而最后一个，十一号，还是个萝莉。筛遍了候选人，完全没约成，开普勒先生开始想，好像哪里做错了？

开普勒所需要的，是优化策略，一种不能保证成功但能将失望降至最低的方法。数学家们觉得，我们能算出这样的公式来。如果你有自己的候选列表，老婆也好，老公也好，约会也好，工作也好，这方法都管用。规则很简单：只要你的选择有限，你可以做一个列表，然后挨个来。再一次声明，不总能成功，但对数学家来说，足够了。

这个问题甚至有个名字：（开普勒的）婚姻问题。后来，又被衍生为秘书问题。比如，你有20个候选人要挨个面试，在面试之后，你必须决定要不要。要，选择结束；不要，那就喊下一位。不能回头。一旦决定聘用，问题结束。

根据马丁·加德纳在1960年的说法，最好的办法是，先面试前36.8%的候选人，但不录用他们。在此之后，一旦遇到比前面这36.8%里还好的就立马录用。

为什么是36.8%呢？这个答案牵扯到数字e，1/e=0.368。很显然，这个公式经过了无数次的验证。你没听错，大数学家欧拉对一个神秘的数学常数深有研究，这个数字和“拒人问题”竟有着直接的联系。尽管它不能保证结果最优，但你有36.8%的机会。对于11个老婆候选人来说，足够了不是么？

经过一系列复杂的运算发现，如果你预计求爱者有n个人，你应该先拒绝掉前n/e 个人，静候下一个比这些人都好的人。**假设你一共会遇到大概30个求爱者，就应该拒绝掉前30/e≈ 30/2.718≈11个求爱者，然后从第12个求爱者开始，一旦发现比前面11 个求爱者都好的人，就果断接受他。**由于1/e 大约等于37%，因此这条爱情大法也叫做37% 法则。

不过，37% 法则有一个小问题：如果最佳人选本来就在这 37% 的人里面，错过这37% 的人之后，就再也碰不上更好的了。但你并不知道最佳人选已经被拒，因此会一直痴痴地等待。也就是说，你将会有37%的概率“失败退场”，或者以被迫选择最后一名求爱者的结局而告终。

电影《非诚勿扰》剧照

如果，当时开普勒先生用了这个公式，会怎样呢？11的37%的是4，所以他要pass掉前4个候选人，从第五个开始，只要比前4个好，开普勒先生就应该求婚。也就是，经过一番折腾后，开普勒先生会和5号小姐结婚。（还记得5号是谁么？）

如果开普勒先生当时知道这个公式（这也是当今数学上最优停止的一个例子），他便能省去后后面一批人的约会了。而且，和第五号结婚，结局不要太好。