原理：费米估算法
把一个宏观问题分解成一系列有根据的小推测，得出的估算结果很可能与真相惊人的接近，因为每个小推测中的误差往往会相互抵消。
把问题分解后，估量便类似布朗运动。
在具有X个步骤的估量中，误差会像一样被分散。
这种算法被称为“费米估算法”。
比如：
Q：地球的周长是多少？
A：已知纽约到洛杉矶3000英里，时差3小时，而一天即地球自转一周的时间为24小时，即3小时的8倍。所以，地球的周长就是3000乘以8，等于24000英里。与精确值的24902.45英里相比，误差不到4%。
Q：芝加哥有多少钢琴调音师？
A：如果芝加哥居民300万，平均每户4人，拥有钢琴的家庭占1/3，则全市有250000架钢琴。如果一架钢琴每5年调音一次，则全市每年有50000架钢琴要调音。如果一个调音师一天调4架钢琴，一年工作250天，那么，芝加哥市大约有50个调音师。
当然，我们不可能准确计算出你有几个潜在对象，但还是值得掌握。
长期单身的数学家彼得·巴克斯在其所著的《我为什么没有女朋友》（why I don`t have a girlfriend）文章中，采用“费米估算法”，计算出符合他择偶要求的女性有多少。
巴克斯列出的条件如下：
1.住在我附近的女性有多少？（伦敦：400万）
2.多少人有可能年龄上适合？（20%：80万）
3.多少人可能是单身？（50%：40万）
4.多少人有可能拥有大学文凭？（26%：104000）
5.多少人有可能有魅力？（5%：5200）
6.多少人有可能觉得我有魅力？（5%：260）
7.多少人有可能和我合得来？（10%：26）
到最后，他愿意交往的人，只有26个。
不过，在他的计算中，可能还有一个问题。
巴克斯若能稍微降低标准，就能发现更多潜在伴侣。
若果他能不在意未来伴侣是否拥有大学学历，他的潜在伴侣数量将会是现在的四倍。
如果他愿意把范围拓展到伦敦以外，人选会更多。
让人奇怪的是，单身人士往往并没有敞开心扉迎接所有潜在伴侣。
一个人对伴侣理想化要求越多，在巴克斯公式里，得到的结果就会越接近于零。
现实中，单身人士择偶时总是会附加很多“必备”和“必无”的条件，这大大降低了找到另一半的概率。
其实，纸面上看似优秀从长远来看并无实际意义。没有必要限定对方要符合你的所有条件。
选几个着实重要的条件，给别人一个机会，你或许会收获惊喜。
实际上，我们或许都会认识一些人，他们最终都和从前从未曾想过会和自己交往的人走到了一起。
彼得·巴克斯战胜了小概率，他已经结婚了。
生活是一场盛宴，而大多数可怜的家伙都快饿死了。
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