个人如何利用哈夫曼编码与进化论？

前段时间听了吴军老师讲的信息论课程，其中提到了一个概念——哈夫曼编码，这对我很有启发，现在整理一下分享给大家。

哈夫曼编码有三个要点：

1、根据香农第一定律，编码长度在理论上是有一个最短值的，而哈夫曼编码在数学上证明是最优化的。

2、哈夫曼编码从本质上讲是将最宝贵的资源或说最短的编码给出现概率最大的信息，至于资源如何分配，哈夫曼给了一个原则，也就是一条编码的长度和出现概率的对数是成正比的。二战时广泛使用的莫尔斯电码就是不自觉中使用了哈夫曼编码的原理，只不过没有严格统计每一个字母出现的频率。在一个极端情况下，如果所有信息出现的概率相同，，采用哈夫曼编码每一条信息的码长都一样，哈夫曼编码就变成了等长编码就没有优势了。

3、在现实世界中，很多信息的组合比单独一条信息其概率分布差异更大，因此使用哈夫曼编码对它们进行信息压缩压缩比会更高。比如说，在汉语中，如果对汉字出现的频率进行统计然后进行压缩，一篇文章可以压缩掉50%以上，如果按照词作为单位进行统计可以压缩掉770%以上。

现实生活中，但凡需要分配资源的事情，哈夫曼编码的原理对我们都是有指导意义的。

美国凯鹏华盈投资基金，在过去40年，虽然换了三代掌门人，但是在20多期基金中，平均每一期基金的回报都有40倍左右，这说明他们不是靠一两个人天才的眼光，而是有一整套系统的方法保障投资的成功率。

那么他们投资方法成功的秘诀是什么呢？其实就是哈夫曼编码的原理，也就是通过每一次双倍砸钱，把最多的钱投入到最容易成功的项目上，它具体操作的方法可以用这样一个例子说明：

我们假定一期基金有一亿美元进行投资，那么怎样投资效果最好呢？我们列出三个做法。

第一，平均的投入到100个初创公司里
第二，利用我们的眼光，投入到最有可能成功的一家公司中。
第三个做法，采用哈夫曼编码原理投资。

我们还是假设，如果投资的公司最后能上市将获得50倍的回报，如果上不了市，只是在下一轮融资中被收购，将获得3~5倍的回报。这里说明一下，在硅谷地区，投资之后能上市的公司大概是1%，能被收购的是20%，这已经是世界上最高的比例了。

如果使用第一种方法，基本上是达到市场的平均回报，也就是一轮基金下来大约是31_{71%的回报，如果扣除管理费和出资人拿到的分红，，出资人能拿到的大约是20}50%的回报，通常一轮风险基金的投资时间是2_{5年，持续的时间一般是7}10年，这样年化回报大约是5~20%之间，这是硅谷风险投资的平均水平。在中国，大部分风险投资基金都是赔钱的，而在硅谷赔钱的基金也高达40%。

第二个方法就是赌博，如果被投资的这一家公司上市了会有50倍的回报，被收购的话会有3~5倍的回报，但绝大多数情况都是血本无归。如果硅谷所有投资机构都采用这种方法赌博，虽然平均回报跟第一种方法一样，但是投资的风险高达500%，根据投资领域普遍采用的夏普比率来衡量，这是极其糟糕的投资方式。

第三种方法是按照哈夫曼编码的原理，可以把钱分为几部分逐步投资下去，每一次投资的公司成指数减少而投资的金额倍增，具体的操作方法如下：

第一轮，选择1000家公司，每一家投资25万，这就用掉了2500万美元。
第二轮，假定其中有1/3，也就是33家公司表现比较好，每家再投入75万美元，也用掉了2500万美元，至于剩下的2/3已经死掉或不死不活的公司千万不要去救它们，更不要觉得便宜去抄底。

第三轮，假定有1/10的公司，也就是10家表现得更好一些，那么每家再投入250万，又用掉了2500万美元。

第四轮，假定有3%的公司，也就是3家表现更好，那每家再投入800万美元左右，用掉最后的2500万美元。

这样通常不会错过上市的那一家，而且还可以投中很多被收购的企业，由于大部分资金集中到了最后能上市和被收购的企业中，占股份的比例是比较高的，这种投资的回报率要远远高于前面两种，估算一下，大约有3~10倍的回报

这当然远远达不到凯鹏华盈平均40倍的回报，但已经很好了。你也可以认为，一个系统的方法和坚守纪律可以带来3~10倍的回报，而对于凯鹏华盈来讲，投资人的经验和人脉带来的是剩下的那几倍回报。

上面介绍的是凯鹏华盈的投资方法，虽然我们大部分人都不会进行风险投资，但这种分配资源的方法在很多地方也都适用。

比如，谷歌和脸书内部的管理方法，他们的内部其实就是一个大风投，各个项目一开始都有获得资源的可能性，但是很快，通常是3个月到半年，类似的项目就要开始整合了，资源要集中到更有希望的项目上去，最后能够变成产品上市的是少数项目，但是大量的资源都投入到其中了，这样既不会失去新的机会也不会浪费资源。

今天的华为养了一个几万人庞大的语言团队，有人说这是有钱了就浪费，但你也可以把这当做一个大风投。

我们今天都在用的微信，最开始在腾讯内部也有好几个项目与之竞争的。后起之秀抖音，在今日头条内部起先的小视频布局中，类似的项目也有好几个。

可以看出哈夫曼原理这是目前大公司创新所遵循的普遍原理。如果我们拉大尺度，再进一步，会发现自然界也在遵循哈夫曼原理，这就是“遗传变异 + 自然选择”的进化论。

2019年6月22日，李善友教授在混沌大学年度大课上重点讲的就是这一点，怎样启动第二曲线？怎样实现创新？李善友教授给出的关键词是“分形创新”，其本质就是生物学中的进化论。

生物在遗传过程中会出现大量的变异，其中不能适应环境的变异就会被淘汰，而能适应新环境的就保留下来并壮大，这就是自然选择，这与谷歌、腾讯等选择项目的原则是一样的。

记住这个公式：

变异 + 选择 + 隔离 = 进化

这个道理对个人来讲也是适用的。美国有名的私立学校哈克学校前校长尼克诺夫博士讲，在孩子小的时候，要让他们尝试各种兴趣爱好，但是最终他们要在一个点上实现突破，他把这比作用圆规画圆，一方面得有一个扎得很深的中心，另一方面要有足够广的很浅的覆盖面。

主讲这一信息论课程的吴军博士自己也是这样行动的。一方面，他尝试的方面远比外界所知道的要多，这样不会错过新机会，只不过很多都失败了就没有继续，大家也就无从知晓了；另一方面，对于花了一些精力看样子做不成的事情他是坚决做减法止损的，这样可以把最多的资源投入到擅长的有兴趣的可能也是成功概率更高的事情上。

最后说一下我自己，对于哈夫曼原理理解起来并不难，但是当吴军老师运用信息论和数学这样简洁有力的方式去论证推理的时候，比平时听到的道理和例子要深刻太多了，特别是凯鹏华盈投资的案例，对比自己之前投资的方法简直是振聋发聩。在个人发展中，倒没有像投资中那么迷糊，但也缺乏对一个中心店的大量投入。