她用演算法買到了房子！居然還有這種操作！

作者：微博@Fujiaa

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我最近買了個房子。加州灣區的房市自然不能跟國內京滬相比，但搶房也是很兇狠的。每一套房子在市場上平均時間大概 4-5 天，可以收到 20 幾個 offer 競價，一般價高者得。

經常看到一個房子，還在猶豫是不是合適：會不會有其他地板更好一點的？會不會有多一個衛生間的？會不會有離地鐵站更近的？會不會有更便宜的？（畢竟是百萬刀的決定啊）和馬克還沒商量完，房子就已經沒了。

《Algorithms to live by》一書里將這種情況稱為「秘書問題」：想像你在面試一秘書，你希望能在應聘者里找到最好的人，但你並不知道怎樣的人會來應聘，所以你一個個人輪流面試。你可以隨時發offer，但你如果在面試後沒有馬上給對方offer，他就從此離開去其他地方工作了。你怎麼才能知道眼前這個應聘者是最好的呢？

萬能的計算機演算法給出了答案：37% look then leap。給自己設定一個招聘總時間，前 37% 的時間裡只面試，收集數據不做決定，之後只要碰到一個比之前所有應聘者都優秀的人，馬上下 offer，你能得到最好應聘者的機率也是 37%。這是你能獲得的最好效果。

不要覺得 37% 成功率是個很低的數字。這個演算法可適用於任何大樣本。如果你有100 個應聘者，你能獲得最好僱員的機率其實只有 1%；而如果你有 100 萬應聘者，你的機率只剩百萬分之一。37% 已經是一個非常好的數字了。為了達到這個成功率，你也需要付出之前 37% 的數據搜索時間精力。

書讀到這裡，當時正在出差的我馬上打電話給正在太浩湖開心滑雪的馬克，讓他迅速回家看房子。我們只有 6 個月時間買房，假設市場上的房子數量均勻每周放出（雖然並不完全如此但也差不太多），37% 的時間是兩個月多一點。當時已經過去一個月了，拖延症的馬克還樂天派地說「我們還有時間」，但被太太吼了一通，又科普了一下「37% 演算法」、他還是回家乖乖看房了。

結果是我們建了個資料庫，其中有我們兩個多月里看過的 30 幾個房子，大到戶型地址，小到我喜不喜歡附帶的洗衣機牌子，事無巨細都整理了出來。之後需要開始做決定的時候，第三周，我們就競價得了一個心儀的房子。

我下周要搬家了。我決定再採取同樣演算法，建個資料庫來買沙發。

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