TCS课堂笔记:最佳约会策略
题外话:最近阅微堂发的都是网友转发的政治方面的文章,不爱看的人会比较痛苦。现在讨论一个轻松一点的话题。其问题,已经被研究了很多年,有许多不同形式的阐述方式和变种,应用范围也很广。下面应该是比较吸引人和简单的那种,来自姚期智教授的理论计算机(I)的授课内容——我是其助教之一。
现假设你在PIE上征友,或者以其它方式,选定了某些约会对象,比如n=20个。约会当然得一个一个来,那么假设
- 可以将所有已约会的对象按优劣排序,但无法得知他们在所有的人里面的排名。在约会过程中,你知道某人是你目前已见到的最好的,但当时还不能确定是不是所有人里面最好的。
- 如果你在约会当时决定放弃某人,后面再没有机会和此人和好——好马不吃回头草。
- 选定意中人后,约会结束——骑驴找马是不道德的。
OK,现在目标当然是找到你心目中最喜欢的人。关系定得太早,会因为第2条假设——精彩的还在后头,定得太晚,会因为第3条——而后悔莫及。所以,什么策略才能让你以最大概率找到你最满意的那个人呢?
一个简单而且自然的方法是,待定k,与前k个人约会,不做任何选择。继续约会直到遇到比这前k个人还好的那个人为止。
通过概率计算得出,这个方法比我们想象中要好得多。通过选取合适的k=n/2.8=0.37n=7,有接近40%的机会选中最好的那位,有几乎70%的机会选中最好或者次好的那位。
可以证明,上面的策略已经是最优的了。
这个问题在日常生活中有更多应用。比如你打算在30岁前结婚,现在20岁。那么在24岁前先别确定目标,24岁以后遇到比之前都好的就可以定下来。这几乎就是你能达到最好的结果了——假设你的候选人在这十年是均匀或者随机出现的。
这种策略也许能说明为何初恋成功率低?
以上所用都是爱情和婚姻的简化模型,没有考虑爱情中的主观因素。所以,请只把它当作一个脑力游戏。
Hoho, 一个online algorithm 的浪漫版本。
我自己给了个证明: 1/e已经是最好的了
you are in UWashington.....hoho. I hope oneday I can be there and work with David Baker
我cao,
这么喜欢把简单问题复杂化阿?
我开始相信老板的那句话,其实数学是可以用来在mm面前炫的:DD
我觉得所有的应用数学领域,model是最大的问题。还有你这个猪头,光说不练,怎么还没有看到你在pielove争友
haha,诤友诤友
哈哈,神也一起去诤友吧
哈哈,数学的妙用,不错。我觉得这是化繁为简。
先对mm作用friend函数 然后再作用girl 函数
得到g(f(x)) =gf(x)
这个模型的前提是:衡量MM的好坏的index是序列值。如果MM的好坏是连续分数,比如只有3个MM的简单情况,双儿>教主夫人>太后,显然其中的差距是不等的,MM多了后就存在魅力index分布型的问题。 问题是不是要复杂些呢?
“继续约会直到遇到比这前k个人还好的那个人为止。”
仔细想了下,发现这个策略有个大问题。
如果最好的已经在前k个人中出现过了,而可怜的兄弟还在k后面的人中找更好的人。结果一无所获,白了少年头。
这个概率应该是k/n。也就是说40%
你说的没错,会有60%+的概率找不到最好的那个人—— 只有40%的概率能找到The Right,这个文章里面说的很清楚。
而且文章中的方法也已经是最好的了。
你上面说的考虑魅力分布问题,这个就是另外一个问题了,你也可以想一下啊。
呵呵,正在想,难啊!
好强好强 还是随缘吧 哈哈
纳什用泡妞理论研究出了,得了诺贝尔奖,看来楼主也快了.
不信就看
换Blog地址了, 偶不在UWashington, 我在Washington University, 两所学校超级难区别, 而且排名也差不多, 常混淆人.
两种不同的策略, 我想想哪个好
泡个妞那么复杂啊...
Washington U的本科排名比UWashington强不少,UWashington的cs比Washington U强的多
其实这个candidate是均匀分布的假定下,这个策略可以稍微修改一下:
考察前k个candidate保留其中最好的m个
关系定得太早,会因为第2条假设——精彩的还在后头,定得太晚,会因为第3条——而后悔莫及
两个反了吧 ,应该是
关系定得太早,会因为第3条假设——精彩的还在后头,定得太晚,会因为第2条——而后悔莫及