我们常常面对很多机遇和挑战并存的时刻：
“看好一个商业机会，要不要全力跟进？”
“明明很爱你，明明想靠近”，但“我没那种命呀，她没道理爱上我……”
这时候有两种策略，一种是“有枣没枣打一杆子”，试了再说；另一种是“谋定而后动”，出手就是稳准狠，一鸣惊人。
老黄以前很喜欢后者。没把握的时候冲上去试，如果失败了，多丢人。最理想的情况应该是这样，让别人先试，我来冷眼旁观，等到他们一个个都失败了，我拿着旁观时总结好的经验，排开众人，施施然踏步向前，说，我来试试。如果成功了，自有别人的赞叹；就算失败了，赶紧摇着头说一句：“果然很难，我也就是比你们做的好了一点点，离成功还有距离。”
老黄用这个套路，当然也装成过一些逼。然而更多的情况下，人家先试的时候，一试就成功了……于是汤都没特么给我剩下。
那“打一杆子”和“谋定后动”这两种策略，到底哪个更优？
作为程序员，老黄想到在计算机世界里，好像充斥着第一种策略，到处都有“遍历”、“穷举”这样的暴力尝试存在。且不说密码的暴力破解，也不说服务器的DDOS攻击，就是我们按ctrl+F想在一篇文档里想搜索一个词，计算机也基本上是一个字挨一个字去暴力尝试和比对的。
但计算机也不总是这么暴力。比如有几亿注册用户的网站，当你想注册一个新账号时，它要判断这个账号是否已经存在。这时候就不可能去跟几亿已有的账号一个一个比较，而是要考虑一些追求稳准狠的算法，像分区、索引、哈希什么的。
所以可以看出，策略没有绝对的优劣，而是各有适用场景。我们做尝试失败总要付出一些成本，记为c，如果成功，就能获取一些资源，记为r. 可以想象，c越小，r越大，我们越应该放开了去尝试，反正失败了损失也不大，一旦成功了就赚大发了；反之，c越大，r越小，我们就应该追求稳准狠，不然都不够赔的。比如计算机能够容忍文本搜索时采用暴力尝试的方法，是因为它运行速度太快了，所以每次尝试的代价（前面说的c）极小。从一篇文章中找一个词，计算机把文章从头到尾扫一遍，也不过一刹那。它哪还用追求什么稳准狠，有那工夫，都扫完了。
“越小”、“越大”都是定性的表述，不足以给我们实质性的指导。那么关于c和r的关系，有定量的公式吗？还真有。
根据发表在著名的科学杂志《自然》上的一篇论文（The evolution of overconfidence, 2011），研究者设计了这样一个模型：他们设想了一个每个人凭自己的能力争夺资源的世界。在这个世界里：任何一个人面对一份资源的时候，都可以选择是否参与争夺。
如果你选择争，而正好没人跟你争，那么这个资源就是你的了，你在进化中的分数就会增加 r.
如果你选择争，而有另一个人也选择争，那么你们二人就要产生冲突。冲突的结果是每个人都会因付出成本而损失分数 c，但那个能力值高的人将会取胜并因为获得资源而增加分数 r. 也就是说在冲突中取胜的人获得的分数是 r-c，而失败的人白白损失分数 c.
整个游戏被设计成进化模式，研究者进行了几十万次模拟，看看在进化中什么样的人能够最后胜出。结果发现在 r/c>3/2 的情况下，只有采用“打一杆子”的暴力尝试策略的人，才有可能胜出；在r/c<1/3的情况下，只有采用“谋定后动”的稳准狠策略的人，才能胜出；剩下的一种情况，1/3<r/c<3/2时，两种策略，都有机会让你胜出，具体取决于你对竞争对手能力值评估的准确度。
这个结论还是挺震撼的，尤其是第一条。它告诉我们，在一个投入产出比大于150%的环境里，你成功的第一要素不是你的能力，而是你敢于争取和尝试！
这结论震撼的另外一个原因是，恐怕我们所处的大多数环境，是满足第一条条件的！我们想想，开拓新业务失败、表白失败……这些失败的代价，真的有我们想象的大吗？一个良性的环境，本就应该是适当鼓励尝试、原谅失败的环境。只有人们不惧怕失败和损失，憧憬收获，勇于尝试，这个环境本身也才有生机和活力。比如拿投资人的钱创业，开“有限责任”公司；比如绝大多数的考试都设计成答错了不倒扣分；再比如自然界的繁衍，你看满天的花粉、杨絮，或者每发几亿的……其中只有多大比例变成了后代？这时候又有哪个物种想过神马“谋定后动”？
这样看来，这个世界尝试才是王道，甚至天道。尝试越多当然可能失败越多，但只要你仍然在尝试，那最终成功的可能性，还是比不尝试的人高很多。像老黄以前那样没有十足把握不敢尝试，追求不鸣则已一鸣惊人的人，还没被社会淘汰，已经是幸运了。
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