读书笔记 - 算法之美

2. 每种文化的社会偏爱都会对社会的形式系统产生影响。

例如，在我们的心中国际象棋是中世纪欧洲人的象征，但是实际上国际象棋起源于8世纪的印度。

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3. 具体的37法则，从观察期切换到行动期的时间点一般在37%左右

在考察前37%的申请人时，不要接受任何人的申请。然后，只要任何一名申请人比前面所有人选有优秀，就要后不犹豫地选择他/她。
就像做软件技术选型时候，过了观察期，马上行动。

奇怪的数学对称性。

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4. 37%法则有灵活性。

既可以表示申请者的人数，也可以表示过程持续的时间。
无信息博弈的成功率在37%以下，全信息博弈的成功率大于37%。个人认为这是一般情况，收敛、回归到37%。

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5. 观望期转变到阈值准则。

假如掌握的信息够多，直接跳过观望期，定一个阈值。
直接接受第一个高于阈值的报价。
另外，买家喜欢积极的卖家，因为到极限时，会降低标准、期望。

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6. 最优选择问题，随着时间的流逝，会变成最优停止问题。

所以要抓住现在，抓住每一天，让我们的生活变的非凡起来。
最优选择需要穷举所有选择，注意权衡，然后选择最好的。但是时间不允许这样做。所以最优停止很重要。

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7. 阈值的设定取决于成本。

例如金钱、时间。

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8. 回头在大多数情况下是不明智的。

因为已经付出的已经成为了成本。

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9. 免费才是最贵的。

因为除了金钱，也有成本要考虑。
例如，理想的停车位应该标价，这是行走所需时间、造成麻烦（交通堵塞）、寻找停车位所需时间、油耗、车内乘客数等方面实现优化并精确平衡。
如果停车费低甚至免费，可能的情况是为了找到一个停车位，结果既浪费时间又浪费汽油。

重点： 停车问题不是单纯靠增加资源（停车位）并最大化利用资源（占用）就可以解决的。停车问题是一个进程（是一个最优停止问题），消耗注意力、时间、汽油，还会导致污染和拥堵等后果。合适的政策可以解决这个问题。

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10. 要分清是不是最优停止问题。

例如玩一个游戏：“从1美元开始，要么三倍，要么赔光”。这个没有合适的最优停止准则。
第一轮，有一般机会赢得3美元，一般机会0美元，期望是1.5美元。第二轮：期望是4.5美元。如果根据这个数学计算，应该一直玩下去。或者说，期望值不是最终目标。

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11. 探索与利用。

它们之间存在取舍的问题。

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12. 大Ｏ符号

大Ｏ符号的目的不是使用分钟和秒去表示算法的性能，而是讨论问题规模的程序运行时间之间的关系。