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前言：為什麼我們能跟電腦學決策？
演算法的本質是「解決問題的一連串步驟」，我們面臨的許多挑戰跟電腦科學家一樣都是：如何運用有限的空間、時間和注意力，因應未知事物和不完整的資訊。本書釐清這些難題的數學架構，闡述工程師如何教電腦發揮最大效用，並了解人腦如何克服相同限制。作者訪問了近五十年來最知名演算法的設計者，談談他們怎麼將所學用於生活。人類和電腦的解決方式融合程度極高，電腦科學不只能協助我們簡化問題以取得進展，甚至能提供具體的解決方法。
第一章 最佳停止點－什麼時候該見好就收？
盡量羅列選項，小心權衡後選出最好的一個，才是理性決策？實際上由於時間有限，決策過程最重要的面向是：何時應該停止。聘人、租屋、找車位、賣房子，以及尋覓伴侶和投資獲利時見好就收等，都是要在選項逐一出現時做出最佳選擇，它們真正困擾人的是可以考慮的選項有多少。依各狀況條件不同（比如能否吃回頭草、是否有明確標準），這章解釋了37％法則、思而後行法則、臨界值法則等，教你如何避免太早決定或找太久，何時該降低或提高標準以及標準該調整多少……
第二章 開發與善用－嘗試新歡？還是固守舊愛？
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用户评论
Dd.wwg.
37%理论（观察期为时间的37%），用数学的算法操控人，那人跟机器有什么区别？
风险应该冒几次？成功几率÷失败几率＝行动次数。
所有的前提都是你一无所知，没有策略，随波逐流没有能动性。
时间是未来决策的关键变量，时间越短，选择应该越保守，时间充裕就有余量去尝试新鲜选项——基廷斯指数告诉你，年轻时应该大胆探索，老了就应该专注收获。
年轻人探索需要父母的经历支持，多探索才能迅速理解社会。
老人圈子会越来越小是因为试错后的稳妥选择。
（所以突然意识到我越来越恐惧新环境其实是我已经在变老的特征）
重要密度，用重要性÷时间得出重要密度，以密度排序任务执行顺序
很有意思的一本书，从最开始的秘书问题开始，就很吸引人，买的是繁体影印版的，等大陆出了再买一本收藏。
翻译虽然偶有小瑕疵，但瑕不掩瑜
看到了很多高中或大学课本出现过的实验和数学家 其实像排程/邮差问题/排序/赛局等等问题靠人的直觉和经验就基本能解决个八九不离十了 虽然可能并不是最优方案 但人生就是有遗憾才特别啊（所以看到书里达尔文用优劣法来得证自己该结婚就笑了
年度最佳，每個演算法都和日常生活息息相關，讀過必有得著！
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人无时无刻不在做决定，里面的一些实例和法则或许能帮助人脑去学习轻松且高效一点的方法。
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