Алгоритмы для жизни: как выбрать лучшего кандидата
medium

Алгоритмы для жизни: как выбрать лучшего кандидата

Математик Леонард Эйлер выбирает вам невесту. Или жениха

Есть старая проблема, у которой много названий: «задача секретаря», «выбор супруга» или «задача наилучшего выбора». В общих чертах задача звучит так:

  • нам нужно выбрать одного человека, который лучше всех подходит под наши требования;
  • мы знаем количество кандидатов — N;
  • с кандидатами мы общаемся в случайном порядке;
  • после каждого общения мы должны сразу принять решение — подходит нам этот человек или нет. Если подходит — все остальные сразу уходят и мы с ними уже не сможем пообщаться. Если не подходит — уходит этот человек, больше с ним общаться нельзя;
  • есть ли алгоритм, который позволит выбрать максимально лучшего в такой ситуации?

Разберём разные подходы к решению и посмотрим, есть ли алгоритм, который позволит сделать это максимально эффективно.

Лучшее решение этой задачи — отказаться её решать в таких рамках. 

Нужно выбрать невесту? Рассмотри все варианты, поговори со всеми, сходи со всеми на свидания, выбери одну, начните отношения, съездите вместе в отпуск, поживите вместе. Если в целом окей — женитесь, если нет — начни сначала. 

Нужно выбрать ассистента? Опубликуй вакансию, собери отклики, прочитай всё, выставь оценки откликам, прособеседуй лучших, выбери одного, дай испытательный срок. Если получилось — работай с ним, если нет — обратись к следующему по списку. 

Чтобы выбрать наилучшим образом, нужно изучить все варианты, определить критерии выбора, создать для себя какие-то измеримые шкалы, всё измерить, принять решение и дать себе возможность откатиться. Всё. Это правильный ответ. 

Ломайте систему и не соглашайтесь на навязанные рамки.

Алгоритм: выбираем первого кандидата

Самый простой вариант — всегда выбирать первого кандидата. С точки зрения эффективности это плохое решение: чем больше кандидатов, тем меньше вероятность того, что мы выберем достаточно хорошего. 

Если общее количество кандидатов равно N, то вероятность того, что первый кандидат окажется лучшим равен 1/N. Если у нас сто кандидатов, то вероятность успеха — 1/100, то есть 1%. Это мало, поэтому переходим к другим стратегиям.

Алгоритм с числом Эйлера

Единственное, что мы можем контролировать, кроме уровня текущего кандидата — это количество тех, кому мы уже отказали. Это можно использовать как для выяснения уровня кандидатов, так и для повышения вероятности выбора наилучшего из них.

Математики из разных стран думали над решением этой задачи и вот к каким выводам они пришли:

  1. Определяем количество кандидатов — N.
  2. Выбираем из них первые R кандидатов — собеседуем их и запоминаем уровень самого толкового среди них. При этом отказываем всем после собеседования.
  3. Уровень наилучшего кандидата из первых R человек принимаем за базовый уровень.
  4. Начинаем смотреть остальных кандидатов.
  5. Первый кандидат, чей уровень превышает наш базовый уровень, — это наш кандидат и мы его нанимаем.

В общем виде это выглядит так:

Самое сложное — это определить то самое количество первых кандидатов R, которым мы точно откажем. Для этого математики вычислили такую формулу. Если не знаете, что означает значок Σ, — это знак суммы в математике, про это у нас есть отдельная статья.

Если с этой формулой дальше сделать разную математическую магию, то мы получим:

R = N/e,

где e — это число Эйлера, которое примерно равно 2,7182818284. Это значит, что если у нас 100 кандидатов, нам нужно отказать примерно 38 людям, а начиная с 39-го — брать того, чей уровень выше базового.

Алгоритм для неизвестного числа кандидатов

В жизни гораздо чаще встречается ситуация, когда мы не знаем заранее, сколько кандидатов у нас есть. Может оказаться так, что они закончатся раньше, чем мы приступим к реализации нашей стратегии. И так как мы не знаем, сколько кандидатов будет всего, то не сможем оценить первую четверть, потому что неизвестно, когда эта четверть заканчивается.

Чтобы выйти из этой ситуации, придумали такое:

Мы не знаем, сколько у нас кандидатов, но знаем время, в течение которого должны принять решение. Это значит, что мы можем посчитать время, которое у нас есть, и разделить его на число Эйлера. За это время мы находим наилучшего кандидата и используем его уровень как базовый.

Получается, что если у нас на наём есть месяц, то примерно 10 дней мы отсматриваем кандидатов и отказываем им, при этом помечаем себе уровень наилучшего кандидата из тех, что были. А начиная со второй декады собеседуем всех, кто пришёл, и сразу берём первого, кто выше найденного базового уровня. Но это мы сильно упростили, конечно, в формулах там всё гораздо сложнее.

Например, за первые дни мы выяснили, что наилучший кандидат, который у нас был, получил виртуальные 5 из 10 баллов по нашей оценке. Начиная с 11 числа мы ищем того, кто будет выше этих 5 баллов, — и берём первого, кто подходит по этому критерию.

Что дальше

В следующий раз попробуем сделать симуляцию такого алгоритма — с графиками, разными параметрами и кандидатами. Заодно сравним, насколько хорошо теория работает на практике.

Корректор:

Ира Михеева

Художник:

Алексей Сухов

Вёрстка:

Кирилл Климентьев

Получите ИТ-профессию
В «Яндекс Практикуме» можно стать разработчиком, тестировщиком, аналитиком и менеджером цифровых продуктов. Первая часть обучения всегда бесплатная, чтобы попробовать и найти то, что вам по душе. Дальше — программы трудоустройства.
Вам может быть интересно
medium
[anycomment]
Exit mobile version