在微信公眾號(hào)中看到一個(gè)很有趣的題目：

假如你是一名人事經(jīng)理，你要招聘一名數(shù)據(jù)分析師，目前有100名面試者，你該如何抉擇？

應(yīng)聘流程：

這100人隨機(jī)排序，逐一面試，每當(dāng)一位候選人面試完后，要么錄用，要么不選。如果選擇了他，不再考慮后面的人。你必須從中選擇一人，如果前99都看不中，必須選擇最后一人。那么你怎么保證自己最高概率錄取到能力最強(qiáng)的人

歐拉數(shù)：e

e^{i\pi}+1=0，含義是單位時(shí)間內(nèi)，持續(xù)翻倍增長(zhǎng)所能達(dá)到的極限值。如何理解？
比如：一個(gè)細(xì)胞單位時(shí)間24h可以分裂一次，那么24h后：
(1+1)^1=2
如果12h分裂一次，那么24h后：
(1+1/2)^2=2.25
如果24/n h內(nèi)分裂一次，那么24h后：
(1+1/n)^n \to e

我們的問(wèn)題答案就是100／e＝37 ，pass掉前37人，從第38人開(kāi)始選擇大于前37人能力的第一個(gè)人作為錄取者。

37％法則，我們通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)證明一下：我們選擇100個(gè)應(yīng)聘者，編號(hào)1－100。隨機(jī)打亂順序，按照37％法則選取，程序運(yùn)行1w次后，我們看看結(jié)果。

#100個(gè)人招聘能力最好的人，怎么保證最大概率找到最合適的人才，只選一人，一旦選擇不考慮其他，如一直不選擇，選最后一位。import random #mport numpy as np #import itertools #import math import matplotlib.pyplot as plt from collections import defaultdictnumber = 100 n=100000 def generate(n):dict=defaultdict()L=[j for j in range(1,number+1)]for i in range(n):random.shuffle(L)mid=int(number*0.37)L_left=L[:mid]L_right=L[mid:]best_out=max(L_left)choose = choose1(best_out,L_right)if choose in dict:dict[choose]=dict[choose]+1else:dict[choose]=1return dictdef choose1(best_out,List_right):m=len(List_right)for i in range(m):if List_right[i]>best_out:choose=List_right[i]return choosechoose=List_right[-1]return choosedict=generate(n) dict x=[int(i) for i,_ in dict.items() ] y=[float(i/n) for _,i in dict.items() ] #print(x) #print(y)plt.scatter(x,y,color='r')plt.show()

圖中X坐標(biāo)表示最后錄取者的能力值，Y表示在1w次中所占比重，我們可以看到有接近40%的時(shí)候會(huì)選到最好的候選人，說(shuō)明37％準(zhǔn)則是比較準(zhǔn)確的。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的趣味概率问题：脑洞蒙特卡洛模型，来招聘！！！的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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