让追求完美的自己“松弛”一下

（图片来源：摄图网）

本文转载自微信公众号：伯凡时间(ID：bofanstime)，作者：伯凡时间

如何在婚礼上合理安排亲朋好友的座位，一直困扰着很多准备结婚的新人。面对这一问题时，高学历和丰富的知识所起到的作用也微乎其微，当然，总有一些人试图利用自己的专业知识在类似的问题上得出一个最优解，曾在普林斯顿大学攻读化学博士学位的梅根·贝洛斯就是其中之一。

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尽管已经是博士了，但是婚礼排座的问题依旧让新婚之前的她苦恼不已。当时面对的情况是，有些熟人群体只能凑齐9个人，比如她的大学同学，而她的亲戚有11个人，还有一些人，比如她幼时的邻居、家里的保姆等，只有一两个人，又跟谁都不熟，每桌又要坐满10个人，该如何安排才能避免桌子上的人因为陌生而带来的尴尬?

高学历毕竟还是给她提供了一些不同寻常的视角，她尝试用数学的方法解决此问题：先用数字定义客人之间的关系，如果彼此不相识，就是0分，如果认识，就会得1分，如果是夫妻，则得分50分……接着，她设定了最大桌容量、每桌的最低分值等约束条件，以保证座位被充分利用的同时，也不会出现每一桌都坐了陌生人的情况，同时，她也给整个“项目”设定了一个总目标——最大限度提高每桌客人之间的关系得分。

按照婚礼安排，出席人数为107人，有11张桌子，意味着存在11^107(11的107次方)种座位安排(宇宙中的原子总数也才不过10^80)，最佳排座则是要在这么多可能性中找出最好的一种。这样庞大的计算量，人类当然无法胜任，贝洛斯在周六晚上将该任务提交到实验室的计算机上，同很多人一样，她也认为很多人力所不及的数学问题，对于计算机而言都是小菜一碟。但是，当她周一上午查看的时候，发现计算机依旧做着运算。

尽管贝洛斯巧妙地用数学方法对一个常规生活问题进行了转换，让其能够通过计算机进行运算。但这并没有给解决这个问题带来多大帮助，反倒让我们看到，即使是一个高性能实验室的计算机群努力了36个小时后，依旧没能给这一传统问题给出一个最佳答案。

“就连普林斯顿实验室的总计算能力都无法找到完美的座位分配计划，这一点似乎令人十分惊讶。”布莱恩·克里斯汀和汤姆·格里菲斯在《算法之美》一书中，就贝洛斯的婚礼排座问题得出了结论，“计算机科学家在过去几十年里的发现是，无论我们的计算机处理速度有多快，我们如何巧妙地对它们进行编程，一个问题的完美解决方案都是不存在的。”

不幸的是，我们经常会在日常生活和工作中强迫自己在类似的问题上钻牛角尖，妄想得出一个独一无二的完美方案。贝洛斯的例子，则不啻为对此类完美主义心态最好的警醒。

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心理学研究揭示，不能容忍事物有所缺憾是一种普遍心态。在很多人眼中，事物追求尽善尽美是理所当然，但是他们却从未想过，正是这种看上去似乎无关紧要，甚至是力图让事情变得更为美好的生活态度，给自己带来了巨大的压力。

美国临床心理学家阿尔伯特·艾利斯(Albert Ellis)最早将“完美主义”定义为一种“自我毁灭式的非理性信念”。在1956年的美国心理学会芝加哥年度会议上，他发表了一篇论文，列举了12个基本的非理性思想，“完美主义”便是其中一个。

“认为一个人应当在所有可能的方面完全有能力、符合要求、有理解力、有成就的思想。”是艾利斯对完美主义的描述，而对它的反面描述则是，“认为一个人应当表现良好而不是拼命努力表现良好，而且应当接纳自己这个不完美的、拥有人类普遍局限性和具体不可靠性的生物。”

哈佛大学心理学讲师塔尔·班夏哈(Tal Ben-Shahar)在其开设的名为《幸福课》的公开课中，将完美主义极其反面状态表述为两种不同的“认知和情感基模”，一种是完美主义情感基模，另一种是追求卓越情感基模。

他在课程里讲到，我们可以把人生看作一场从A点到B点的旅途，而两种认知基模则是在旅程中所采取的不同方式。

面对这场旅途时，完美主义者先是立定在出发点，努力思量到达目的地的最完美方案。毋庸置疑，从一个点到另一个点的最完美方式，就是走直线，所以，完美主义基模也可以称之为直线思维。

与之相反，追求卓越者在出发之前，就已经意识到自己将要踏上的旅途荆棘密布，失败将会是一种必然经历。他们知道自己不一定能够按照预想的方式去实现目标，但是他们会在挫折中汲取教训，不断接近并最终实现目标。

“我想这是很明显的，要达到成功可没有直线的捷径，要达成一段快乐的恋情也没有捷径，要发明电灯泡也没有捷径……想成为好的父母和朋友也没有。”塔尔·班夏哈在课程里给出了他的看法， “我们会犯错，这是我们必须遵守的自然规则。”

面对“我们都会犯错” 这一近似于自然规律的现实，完美主义者们就像是活在自我构筑世界中的堂·吉诃德。他们不允许任何错误的出现，拒绝开展没有十足把握的事情，不懂得适时放手，非要做到自己认为的“完美”为止，他们会耗费大量的时间掩饰自己的“不完美”，也总是认为自己和他人身上有太多的“不完美”。

这种性格特质让我们给自己设定更高的标准，也会让我们更加自律，为了比别人优秀而不断努力。但是，“尽善尽美”的人生信条也会因为对“不完美”的恐惧而让人止步不前。

有些完美主义者可能会光顾无数次购物网站而无法做出点击购买的决定，因为他发现所有的商品都有差评，而他要买一件零差评的物件。即使是一些不影响他使用该产品的负面评价，也让他犹豫不决。

还有一些人，则力主在开展每一件事情前，都要做好充足的准备。恨不得每一件自己要做的事情，都得拿到一个学位后才开展。

因此，塔尔·班夏哈将完美主义定义为“一种充斥在我们生活中的对失败的失能性恐惧。”所谓失能性恐惧，就是指在面对一件事情时，因为对失败的恐惧而让我们裹足不前。

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完美主义者最大的特质之一，就是所有的事情在他们眼中只有“成功”和“失败”两种状态，并不存在一种“已经足够好”的中间态，这种心态，与《算法之美》一书中提到的一种名为“离散优化”的算法相似。在这种数学规划中，变量被限制为非连续的离散变量，比如整数。在这类问题的解决方案中，没有平滑的连续统一体，结果都是非黑即白的，不允许灰色地带存在。

梅根·贝洛斯安排座位的问题，就是一个典型的离散优化问题，一个人，要不在5号桌，要不在6号桌，不能是1/3的他在5号桌，2/3的他在6号桌。

《算法之美》的两位作者用离散优化来表述生活中的难题，也用算法的方式为我们提供了解决办法——松弛操作，即对某些难以解决的复杂问题进行适当的“放松”。他们给出了三种计算机领域常见的松弛方式——约束松弛、持续松弛和拉格朗日松弛——希冀能够给我们的生活和工作提供相应的启发。

约束松弛，是先消除一些问题的约束后尝试解决问题，当取得一定进展后，再将约束添加进去。主要原则为，在面对一个束手无策的问题时，先让问题暂时变得更容易一点。

持续松弛，是将一个离散问题放宽为一个连续问题，然后看看可能会发生什么。例如，将变量必须为0或1的约束，替换为较弱一点的、每个变量可以属于区间[0，1]的约束。

拉格朗日松弛，是将一些无法满足的约束变为高昂的代价，即可以不按这个约束去处理问题，但是要担负一定的成本。当面对一个“必须如何做”的约束时，尝试问一句“如果不这么做，会如何”。一旦待处理的问题可越界，即使会付出高昂的代价，也会使得原先复杂难解的问题变得可处理。

梅根·贝洛斯的婚礼排座问题，可以通过取消每桌必须坐10人的限制，而对问题进行“松弛”，这样能让相识的人尽可能坐到一起，提高每桌的关系得分。当然，这样的“松弛”也存在相应的代价，就是要增加桌子和酒菜。

“松弛给我们带来了许多好处。”两位作者在《算法之美》一书中写道，“首先，它保证了真正解决方案的质量……第二，松弛方式的设计是为了与现实相匹配，这给我们从另一个方向解决问题提供了范围。”

梅根·贝洛斯的“婚礼排座”问题让我们看到，许多事情即使借助计算机，也很难得出最优解，我们必须学会采用“松弛”的生活态度以改善自己追求完美的直线思维，摒弃非黑即白的绝对完美心态，到达目的地不一定只有走直线一条路可选，有时候迂回或许能更快到达终点，重点是要实现目的，而不在于如何实现目的。

如两位作者所言，一旦我们将“松弛”这一生活态度应用正确时，它将不仅是一种个人想法，更是我们取得进步的最好方法之一。