买房楼层数字好坏（买房的最佳数字）

附录：37%的由来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。“秘书问题”如下：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。对于“秘书问题”，划入观察期的人数、选中最优秀的人的概率与申请总人数之间的关系如下图所示：源于《指导生活的算法》从上述表格可以看出，随着申请人数不断增加，观察与行动之间的分界线正好处在全部申请人37%的位置。

我们可能都知道小猴子掰玉米的故事：讲述的是一只小猴子下山时，看见一块玉米地便掰了一块玉米，没走多远又看到了桃子，便扔了玉米摘下桃子。之后又遇到了西瓜、兔子，可是最后却什么也没带回家。故事寓意是如果不能好好地把握自己手中的事物，或者贪得无厌，最终可能什么也得不到。

现在把故事简化一下：在一片玉米地里，你希望从里面选一个最大的玉米。但只能摘一次，而且不能回头，大体上你会有三种结果：

（1）你很快摘下了一个你认为比较大的玉米，然而越走越失望，因为前面还有很多比你手里的大得多的玉米。此时你已经不能够选择了，你会后悔。

（2）你发现有的玉米比之前遇到的大，你认为还有更大的，继续一直向前走，直到发现自己差不多走出了玉米地却还没有摘。但你回不去了，你仍会后悔。

（3）你摘到了最大的玉米。

生活中的情形亦是如此，每一个阶段都会面临不同的选择。到底该去哪家公司？到什么时候就要考虑结婚？什么时候就该买房子了？对于这些问题，我们会很纠结，不同的人也会有不同的选择。有人总想看看有没有更好的，有人却在一开始就确定了选项，哪一种更好？或者有没有一个最佳的选择时间点？

策略是你要把选择玉米的过程分成两个阶段。前37%的时间为第一阶段。在这个阶段，你只看不选，就是认真观察那些比较大的玉米，记住它们的大小。进入第二阶段后，你一旦遇到一个比第一阶段还要大的玉米，或者类似的玉米，就要毫不犹豫地掰下它。这个办法就叫37%法则，实际上是一个随机选择的优化问题（具体算法见文末）。

37%法则并不能保证你一定能选择到最大的玉米，但是在这片玉米地里，玉米棒子大小是随机出现的。在这种情况下，它是一个能够选到一个足够大玉米的好办法。从概率的角度来讲，如果你看了不到37%的玉米就开始选择，你将来很可能后悔选早了；如果你看了远远超过37%的玉米才开始选，你将来可能后悔选晚了。

比如买房子，你看了很多房子但只打算买一个（你选择不买，别人就会把它买走），你应该给自己设定一个看房总数的限度，或者一个时间期限。比如在一个月内一定要买到房子。根据37%法则，将一个月时间分为两个阶段。前11天为第一阶段，这个阶段只看不买，了解市场上的情况，记住你比较满意的房子。从第12天开始，一旦遇到一个比第一阶段那个比较满意的房子好或者差不多，就要毫不犹豫地买下来。

对于择偶，同样可以运用37%法则。比如，你从20岁开始找对象，设定的目标是30岁之前结婚，那么根据37%法则，两个阶段的分割点就在23.7岁。在20岁到23.7岁之间是观察期，只交往不结婚，记住你所中意的人。23.7岁之后是决策期，一旦遇到一个比以前好或者差不多好的人，就应该选择结婚。如果你的目标是40岁之前结婚，分割点就是27.4岁，即28岁以后就要有所行动。

择偶在实际生活中的选择要复杂得多，因为你有被拒的可能性，假设被拒绝的概率为50%，就要把37%变成25%。也就是说，条件不好的人要缩短观察期。反之，如果你的条件非常好，就算一开始错过了一个人，过了一段时间去找他，他还有可能答应你的话，那么你的观察期应该延长。假设这个同意的可能性是一半，那么你可以把观察期延长到61%。总的来说，条件好就可以多等等，不要急于决定；条件差的就要赶紧行动。

在生活中，很多人就败在不知道什么时候停止选择。理性的人，应该知道什么时候停止。37%法则说的是面对一个不确定的世界，在你根本不知道命运会怎样的情况下，所能采取的最佳策略。生活很复杂，算法可以帮助我们科学决策，但是选择之后更重要的是去经营好我们的选择。

今天介绍的方法来自于《指导生活的算法》，书中还总结了不少用于指导生活的实用方法，真正让算法走向了大众生活，希望对你有用。

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。

“秘书问题”如下：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。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。对于“秘书问题”，划入观察期的人数、选中最优秀的人的概率与申请总人数之间的关系如下图所示：

源于《指导生活的算法》

从上述表格可以看出，随着申请人数不断增加，观察与行动之间的分界线正好处在全部申请人 37% 的位置。值得注意的是，即使采用最理想的方案，也会有 63% 的概率失败，即你依然有很大的可能选错人。但是，相比于随机选取，37% 的成功率已经很高了。

更为一般的数学方法：假设这片玉米地有n个玉米，先放弃前面 k 个玉米，不管这些玉米有多大；然后从第 k 1 个玉米开始，一旦看到比之前玉米大的，就毫不犹豫地选择它。转化为数学问题就是：在玉米总数为n 的情况下，当 k 等于何值时，按上述策略选中最大玉米的概率最大？对于某个固定的 k，如果最适合的玉米出现在了第 i 个位置，k的概率记作P(k)。

用 x 来表示 k/n 的值，并且假设 n 充分大，则上述公式可以写成：

对 -x · ln x 求导，并令导数为 0，可以解出 x 的最优值，它就是欧拉数（e）的倒数—— 1/e ,大约等于 0.37（e ≈2.718281828459），因此这条法则也叫做 37% 法则。