正文
1611年，伟大的天文物理学家约翰尼斯·开普勒（Johannes Kepler）的妻子去世，两年后，科学家准备续弦，重新组建家庭。
天文物理学家择偶，过程自然是非常硬核。由于开普勒的上一段婚姻并不幸福，所以这次他拿出研究天文学的精神，列出多项参数，对交往的女士详细考察，力求找到完美的对象，其严谨程度不亚于在太空中寻找一颗小行星。
开普勒像面试一样挨个交往相亲对象，在见到第5名女性时，他眼前一亮，被对方的勤俭持家、善良忠诚所打动，本想就此收手，但毕竟男人都是大猪蹄子，“下一个是不是更棒？”的想法，驱使他继续去情场猎艳。
最后，开普勒一共交往了11名女士，但他并没有找到更好的，反而一直对第5名女士牵肠挂肚。在某天去演讲的途中，他突然下定决心，调头前往第5名女士的家里，厚着脸皮向这位被他拒绝过的女士求婚。幸运的是，对方答应了。
就这样，开普勒跟这名叫做苏珊·罗伊特林格的女子结婚了，两人生育了6名子女，生活幸福，携手到老。
并不是每个人都能像开普勒这样幸运，他的故事给我们留下了这样的一个迷思：一个人在交往了多少对象之后，才应该放弃“下一个更好”的想法，确定自己的理想伴侣？换句话说就是：我该什么时候收手？
这个问题，表面上是个感情问题，本质上却是个数学问题。它的系统性解决，要等到340年之后的1960s年代。
1960年2月，《科学美国人》刊登了一组数学难题，其中有一个跟开普勒相亲问题有相同本质的“经典秘书问题”：
假设有n名候选人来申请秘书岗位，你作为面试官，要挨个面试他们，并当场决定要不要。要，面试结束，不要，换下一个，不能回过头去录用被拒绝过的人。那么什么样的策略，才使最佳人选被选中的概率最大？
这个问题最好的解决方案叫做“
最优停止理论（optimal stopping theory）
”。推导过程在此不赘述，简单来说就是：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都优秀，就要毫不犹豫地选择他。
这个结论如果用在爱情上，就是：要想找到最理想的对象，你应该果断拒绝掉前37％的追求者（不管他们有多好），然后在遇到比之前37%的人更好的人选时，果断娶/嫁他，不要管后面是不是还有更好的。
以开普勒为例，他一共给自己安排了11次相亲，最大概率找到理想妻子的方法是：放弃掉前11×37%≈4位女士，然后从第5个开始，只要下一位女士比前面4个更令他心生爱慕，就马上终止相亲，跟这位女士结婚。
事实上，开普勒遇到的第5位女士，就比前4位都要好，开普勒完全被她迷住，从概率上来讲，这位女士最可能是开普勒的理想妻子，事实证明也是对的。在他相完11次亲之后，开普勒并没发现比第5位更好的，只能厚着脸皮再找回来。
按照这套理论，“结婚时机学”方法论可以总结为：
①估算出这辈子你能谈多少次恋爱，用N来表示。比如假设你从18岁就开始谈恋爱，可以谈到32岁（再拖就要被老妈吊打和以死相逼），2年谈一次，那么N就等于（32-18）/2 = 7次；
② 算出临界点 M=N×37% 。比如7×37% = 2.59 ≈ 2次
③ 执行策略：前M个恋爱对象统统放弃，后面只要遇到比前M个好的人，就定下来。在假设中，就是前2个恋人放弃，从第3个开始，只要比前2个好，就确定关系。
感兴趣的同学可以算一算，最大概率适合你的人，是还没出现，还是已经被你错杀了？
当然，以统计学为基础的模型，一旦用于感情生活，就会过于冰冷和生硬。虽然数字和概率要远比山盟海誓和甜言蜜语真实，但还是请读者谨慎使用。其实“最优停止理论”还可以广泛用于面试、买房、购物等，婚姻只是一个小小的应用领域。
卡内基-梅隆大学的运筹学教授迈克尔·特里克，曾经用这套方法来指导择偶，他在结束“观察期”后，很快便发现某个交往的姑娘比之前所有约会对象都优秀，符合算法为这个步骤开出的所有条件。于是果断出手，向她求婚。
妹想到，女孩干脆利落地拒绝了他。
这个悲伤的故事，可以用一段流传甚广的段子来总结：总有一天，你会遇到这样一个女孩，她温柔体贴，漂亮大方，不嫌你穷，不嫌你丑，不要钱，不要房，不要车，也不要你。
时机可以单向演算，婚姻却是双向选择。在决定出手前，一定先让自己足够优秀，否则任何模型计算出来的时机，都可能变成一场缜密的一厢情愿。
