最優停止問題又稱為秘書問題，相親問題，衍生出了 37% 法則。
一組資料在單向流動過程中，你希望選擇這組資料中較好的乙個，但是這組資料一旦流動經過你的眼前，你需要在這一瞬間選取它或者讓資料繼續流動等待選取下乙個資料，一旦你選取了這個資料，那麼這一組資料就會消失，也就是不能更換已經做出的選擇。
當我們在完全不了解這一組資料的情況下，我們在何時做出資料選取才能保證自己選取的資料總是比較好的呢？或者說我們在哪乙個點做出反饋才能保證我們始終占有優勢呢？
假如程式設計師 abcnull 在 2020 年會遇到妹子 a，在 2021 年會遇到妹子 b，在 2022 年會遇到妹子 c，假設 abcnull 一生只會遇到這三個能讓他心動的妹子，他該如何選擇才能選到那個最好的老婆呢？
a，b，c 三個妹子都是隨機的，所以 abcnull 隨便選擇的話，選到那個最好的妹子的概率是 1/3，選到最差的妹子也是 1/3，選到一般般的妹子還是 1/3
可惜 abcnull 是一名不喜歡不確定因素的程式設計師，他喜歡可控的事物，因此他打算採用一種自己可掌控的策略，這種策略如下：
2020 年遇到 a 時，不選她，在 2021 年遇到 b 時，觀察 b 是否比 a 要更優秀，如果是就立馬決定是她，若不是就只能等到 2022 年直接選擇 c 了。
採取這種策略通過排列組合我們會有如下發現：（加粗表示採取上述策略之後的最終選擇）
a(good) b(middle)c(bad)
a(good) b(bad)c(middle)
a(middle)b(good)c(bad)
a(middle) b(bad)c(good)
a(bad)b(good)c(middle)
a(bad)b(middle)c(good)
這樣我們會發現，abcnull 選到最棒的女孩的概率是 1/2，選到次一點的女孩的概率是 1/3，選到最差的女孩的概率是 1/6，這種選擇策略可比瞎選要好多了，因為瞎選可是有 1/3 的概率選擇到最差的女生
按照這種策略，我們需要把人數稍微推廣一下，因為 abcnull 這一生遇到的妹子可遠比 3 人要多的多呢！我們採用排列組合的知識然後稍微做個統計：
abcnull 一生遇到心儀物件的人數
選到最棒的人的概率
資料還是不夠多，不過也能看出近似是一條曲線，排列組合求這個最優解的概率太繁瑣了，後續的資料我們打算使用高等數學的知識計算，測到 10000 人時已經近似是 37%。
現在我們已經知道了隨著 abcnull 遇到的人數增加，他選到最棒的妹子的概率大約是 37%（實際上還要低一點），那他最好從前多少個人開始就需要做選取的決定呢？
現在我們打算 abcnull 這一生會遇到 n 個可愛的妹子，他先觀察前 k 個妹子管她是白富美還是土肥圓全都直接 pass，從 k+1 人起，一旦遇到乙個比前 k 個都贊的女孩就果斷選擇她，下面開始計算：
p(k) = 1/n × k/(n-1) + 1/n × k/n + 1/n × k/(n+1) + ··· + 1/n
然後我們提乙個 k/n 化簡，在 n 比較大時候，我們發現 p(k) 是 xy = 1 在 (k/n, 1) 分割成寬為 1/n 小區間後的黎曼和，最後求解 p(k) 約為 0.368，近似取整為 37%
我們可以發現，當 n 足夠大時候採用最優停止演算法選到的最棒女孩的概率永遠近似 37%，若是瞎選那概率就會隨人數的增加而下降，那 n 很小的時候呢？n 很小的時候，不管你怎麼選概率差別就不大了，所以說宅男宅女們要是遇到的人太少了，就不用選了，感覺差不多就行了。
乙個程式設計師的一生會與 8w 人產生交集，中國絕大部分程式設計師都生活在國內，世界男女比例大致是 1:1，由於中國男多女少的局面，在男女比始終保持不變的前提下，中國男女比為 1:0.93，也就是會與大約 38549 名女性有交集，但實際上這其中還有一部分是親屬，假如乙個男孩想在 20~40 歲這個年齡段找物件，由於中國男性平均年齡 72 歲，每年會遇到 535 個女孩左右，那麼在 26 歲起這個年齡只要遇到乙個比之前都好的就果斷抓住她。如果乙個男孩不想成為大齡剩男再去找物件他只想在 20~30 歲之間找物件，他就需要在 23 歲起開始找物件最好。對於女性來講，由於存在育齡的緣故，最好得在 20~49 歲間找物件，如果乙個女孩不考慮年齡大不好找或者不在意年齡大去找物件的話，她在 31 起就可以開始考慮找物件了。如果乙個女孩也介意年齡太大去找的話，想在 20~28 歲間找物件，那麼她就應該在 22 歲 4 月初開始就需要物色物件了，一旦找到乙個比之前認識都好的人就果斷抓住他，這就是最佳選擇的策略。
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