为什么考个公务员，试卷里的逻辑思维题目竟然占据了半壁江山？
为什么只是说个话，就有人跟你抬杠说你逻辑不对哦？
今天终于跟着科学作家万维钢这个理工男，带着你去《佛畏系统》这本书中了解用数学讲出来的“硬道理”，让跟你抬杠的杠精秒服～
咱们说一个简单数学决定的道理。如果你在中学时代搞过奥数，你可能听说过“排序不等式”。
你要没听说过也没关系，这是一个非常简单的不等式，初中生都能明白。
我们一起来了解一下排序不等式，它能告诉你“效率”和“公平”的本质关系。
比如你开了一家商场，平时客流量少，周末客流量多。
我们把平时和周末的流量设为x1和x2,而x1<x2.
你运营商场有两种方法，一个是常规方法，效果一般，设为y1;一个是搞活动促销，效果会好很多，设y2,y1<y2.
我们知道商店的收人是由流量和运同决定的，相当于是x×y,那请问搞促销这个活动，你是用在平时呢，还是周末呢？
答案当然是周末。好钢得用在刀刃上。你关心的是总销量，而不是特定某一天的销量。
排序不等式，是最底层的“不平等关系”。
而正是因为这个逻辑，“效率”和“公平”本质上是矛盾的。
比如你是某个领导者，你现在手里有个大项目，放在哪个地区都能提升当地的经济发展。
那请问，你是把它放在经济发达地区呢，还是边远落后地区呢？
只要你关心的是经济总量的提升，你想通过这个项目给中央政府创造更多的税收，你就应该坚决投发达地区。
同样是提升1%,发达地区的乘数要大得多。谁都喜欢大数，大数最能让大数发挥作用。
世界上的很多配合不是加法，而是乘法关系。
资源和人才往往不是一个加数，而是一个因子。把这个因子扩大一点点，整个这一块儿都能放大这么高的比例。
所以最好的资源应该用在最赚钱的地方。
最厉害的人员应该放在最关键的岗位。
最好的电影应该乘以最好的导演再乘以最好的演员，然后给最多的院线排期。
这就是为什么好东西总爱扎堆，有志向的年轻人非得去大城市。
这也是为什么会有马太效应？
为什么人人都想跟最好的合作？
这也是为什么市场总是让财富分布不平等。
排序不等式，是资源配置的“零阶道理”，也就是最基本的道理。
世界是复杂的，事物的发展常常是非线性的，什么东西太多了都会发生边际效应递减。
也许这个项目在发达地区的发展空间已经饱和了；
也许那个地区暂时落后，以后的发展潜力大；
也许大城市生活成本太高了；
也许最优秀的导演不会重视你这个剧本，应该找最合适的。
但那些都是对零阶道理的一阶或者高阶修正，零阶道理仍然是零阶道理。
我们做决策必须首先考虑零阶道理，只有证实了零阶道理在这里不行的情况下，我们才应该考虑那些修正。
有几种情况，会让排序不等式起不上作用。
例如教育系统，有重点大学、重点中学，同一个学校里还会有重点班，重点班的老师是全校最好的。
这完全符合排序不等式，教育系统希望培养高水平人才。
但是你注意到没有，在任何一个班级里，老师重点关注的，往往不是最好的学生。这是为啥呢？
是因为学习成绩有上限。你分数再高，也不能比满分还高。
一名有时候考97分，有时候考100分，满分附近都是随机波动。而对全班总成绩儿乎没有影响。
如果老师真花点功夫，把某个同学的成绩从60分提高到75分，那可是显著的提高。
社会需要优秀人才，但是对老师提高全班总成绩来说，在好学生身上花功夫没有意义。
很多系统对组成部分的要求是有上限的。
你造一个大桥，不会重点打造其中一个桥墩，如果别的地方出问题，这个桥墩再好也没用。
汽车上的零件也不是越“好”越好，最理想的情况是所有难以更换的零件的磨损寿命是一样的。
还有一种系统，比如福利系统，则要求各个相加项的大小在一个下限。
在贫困山区建设通信基站效率确实不高，但是贫困山区需要通信基站。
福利系统解决的是公平问题。这种系统有时候会把最好的官员派到最贫困的地区去，并不指望他们创造什么效益，只是希望提高那些地区的下限。
而既然是为了公平，那就必然牺牲了效率。
安全系统也强调下限。只要是防守，我们最关心的一定是最薄弱的地方，要把最好的资源和人手放在那个地方。
个人只能做一个乘法因子，管理者要的却是相乘再相加。
如果你是一个系统的运行者，你必须清楚判断这是一个不设限系统。还是一个有上限或者下限的系统。
排序不等式告诉我们，这样的系统应该狠抓“长板”，因为长板最能提高总量。
有下限的系统最关心的是短板，而有上限的系统最希望每块板都差不多。
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