副标题：把决策变成一个数学问题，用理性让生活变得高效。
这本书很棒，书中的思维方式值得我们每个人学习，反正我是反复听了好几遍。
本书作者有两位，布莱恩·克里斯汀和汤姆·格里菲斯，他们是文科特别好的工科男。作者的观点是：生活中的很多看起来很复杂的决策，原来都可以用算法来解决。与其浑浑噩噩地接受命运的安排，不如有点理性决策的精神，把决策变成一个数学问题，在这个充满不确定的时代，给自己增加一些底气。
那么，怎么使用算法来解决问题呢？接下来有四个模型：
模型一、随机选择优化模型。
使用在复杂的决策中，从很多对象中选出比较适合自己的选项，37%规则是它的核心。
举几个例子：
1.想买房子了，却拿不定主意该买哪套，怎么办？数学家用算法计算出的策略是，你要把这一个月的时间分成两个阶段。在第一阶段，你只看不买，就是根据自己的购买能力，了解一下市场上哪些房子你喜欢，哪些你不喜欢。记住在这个阶段内你看到过的最满意的那个房子。 等到过了37%这个时间点之后 （第12天后），你就进入第二阶段，从这天开始，你一旦遇到一个比第一阶段那个最好的房子好，或者类似的房子，就毫不犹豫地买下来。
2.找结婚对象也可以用37%规则。比如一个女青年，从18岁开始找对象，设定的目标是在40岁之前结婚，那么根据37%规则，她的两阶段分割点就是26.1岁。所以，在数学家看来，这个女青年的最佳择偶策略是这样的：26.1岁之前是观察期，她应该只交往不结婚，但是必须要记住在交往的男生中间，自己最喜欢的是哪个。26.1岁之后是决策期，再结交新的对象，一旦遇到一个比那个人还好，或者和那个人差不多一样好的男人，就应该马上把他拿下。
模型二、三招避免过度拟合，把握核心方向。
很多时候我们会沉迷在细节，看不清大方向，其实是犯了数学上的过度拟合错误。怎么避免呢？
第一，限定思考时间。比如一天小时之内必须完成报告。第二，限定内容长度。比如 “电梯谈话” 。第三，在白板上讨论商业计划，要使用粗的马克笔，笔画越粗，对你的思维越有利，越能逼着你去考虑大局。
举几个例子：
1.一个会议室里坐满了人，一个年轻人对着PPT滔滔不绝，可是台下听报告的一个大佬，有点不耐烦了，随便问了几个问题，年轻人马上被难住，于是大佬否决了年轻人的整个提案。在一线做事儿的人，用了很多很多精力专注于各种细节，可是大佬们想问题却往往是写意的，他们三言两语就能发现问题的关键，作出正确的决策。
2. 有个大学老师，从事教学工作的第一年，备课非常细心，1个小时的课程他会用10个小时准备，教案和PPT无比详尽。到了第二年，他新开了一门课，可是因为工作太忙了，他并没有那么多的时间来备课，不得不简化仓促应对。他自己很焦虑，结果学生反而更喜欢新开的这门课。他准备的时间短，效果反而更好。数学家管这个现象叫做“过度拟合”。
模型三、基廷斯指数模型。用算法告诉我们，回答了“应该着眼未来，还是关注当下”的问题。
问题本质上是说，你到底应该花费精力去探索新的信息，还是专注于从已有的信息中获得收获。数学家建议我们考虑时间的维度，要停留的时间越长，就越值得探索。所以，年轻时大胆探索，随着年龄增长专注收获，这样生活就会变得越来越好。
如果你还很年轻，你就应该积极寻找最适合自己的工作。如果你再过两个月就退休了，你还跳什么槽。有些鸡汤说，我们要把每天都当做生命的最后一天来过，这纯属胡扯，如果你还很年轻，你就应该积极寻找最适合自己的工作。如果你再过两个月就退休了，还跳什么槽？ 慢慢变老的过程中，我们的生活其实是越来越好，因为探索新事物的好处并没有我们想象得那么巨大，你会不断地遭受失败。
老人不探索，并不是因为他们不敢探索了，而是因为他们不用探索了，他们已经完成探索了。
例子：
我们经常为去哪家餐厅吃饭犯愁。假设你家附近有个餐馆，你已经去过15次，其中9次的体验非常好，有6次的体验不怎么好。你打算明天晚上出去吃饭，那么你是否应该尝试一个新的餐馆呢？数学家提醒我们，计算的关键在于时间因素，假设你还打算在这个城市住很久，那你就应该去积极探索新事物，冒点险是值得的，一旦发现一个好餐馆，将来可以继续去。可是如果你后天就要离开这座城市，那么在离开前的这个晚上，你需要的是最稳妥的体验，所以该去你常去的那个老餐馆。
模型四、时间管理建议。用数学家的办法管理时间会获得更加有效率。
时间情况很多，应该寻找最优解，比如：
“最近截止日期”算法：如果你的任务都是有截止日期的，数学家的建议非常简单，那就是按照截止日期的的早晚安排任务，先做最早截止的任务。
如果你想要的是尽可能按时完成更多的任务，那你就应该先放弃那个占用时间最长的任务。
如果这个任务牵涉到别人的等待时间，我们就应该用“小事优先”，也就是完成时间短的任务优先的原则。小事优先，可以确保让等待的时间之和最小化。在小事和要事之间权衡，先估算一下每个任务的“重要程度”，然后你算一算每个任务的“密度”。一个任务的密度 = 重要程度/完成时间，然后按照任务的密度从高到底的顺序去做事。
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