要使用计算机算法来模拟雇佣过程，可以采取以下步骤：
定义问题
确定应聘者的数量（n）。
每个应聘者的能力值（可以随机生成或从某个分布中抽取）。
选择算法
蒙特卡洛模拟：通过多次模拟来估计雇佣最优应聘者的概率。
动态规划或数学期望：计算雇佣每个应聘者的期望成本，从而找到最优解。
编写代码
根据选择的算法，编写相应的代码来实现模拟或计算过程。
示例代码（蒙特卡洛模拟）
```matlab
% 设置模拟次数
s = 10000；
% 初始化存储概率的数组
a = zeros（1, s）；
% 进行s次模拟
for t = 1:s
% 随机排列100位应聘者
x = randperm（100）；
best = max（x（1:t））；
best1 = x（find（x（t+1:100） > best, 1） + t）；
if best1 > 98
a（t） = a（t） + 1；
end
end
% 计算雇佣到分数大于98应聘者的平均概率
a_max = max（a）；
plot（a）；
hold on；
plot（a_max, [1:a_max], line（[a_, a_max], [0, a_max], 'color', 'k', 'linestyle'））；
xlabel（'雇佣的应聘者'）；
ylabel（'概率'）；
title（'雇佣到分数大于98应聘者的概率与雇佣第几位应聘者的关系'）；
```
示例代码（数学期望）
```plaintext
函数 HIRE-ASSISTANT（n）
now_ability = 0
cost = 0
for i from 1 to n
if A[i] > now_ability
now_ability = A[i]
cost = cost + 1
end
end
return cost
end
```
建议
选择合适的算法：根据问题的具体需求和计算资源，选择最合适的算法。蒙特卡洛模拟适用于需要多次试验来估计概率的情况，而数学期望则适用于需要精确计算期望成本的情况。
优化代码：确保代码高效且易于理解，以便于后续的调试和优化。
验证结果：通过多次运行模拟或计算，验证结果的正确性和稳定性。
通过以上步骤和代码示例，你可以使用计算机算法来模拟和分析雇佣过程，从而找到最优的雇佣策略。