如果是10人团队选5人，你就得检测252种可能性。好吧，很枯燥，但是还能忍受。不过可以看到的是，选择可能性的增长速度远远大于整个团队成员或者目标团队成员的数量增长的速度。
如果是100人团队里面选50人，那你就得检测大约1029这么多种可能性了。一台当代的大型计算机每秒可以评估大约1010种可能性——听起来挺多的，但是，稍微计算一下你就能意识到，即便算到宇宙末日，也无法检测完毕。期待英特尔的工程师们提供计算速度更快的芯片也无济于事：传统计算机技术再怎么突飞猛进，也无法在合理的时间内完成这个数量级的计算任务。
我们在这里所看到的现象也是组合爆炸的例子。在研究搜索树的时候我介绍过组合爆炸的概念，搜索树中的每个层级都呈指数型增长。所以在层级增多的时候，组合爆炸会导致可能出现结果的增长速度超乎想象。在团队建设的案例中，只要团队总人数增加1个人，我们必须考虑的潜在组合型就会翻倍。
所以，这种彻底列举每一种组合可能性的方式，是不可行的。理论上它行得通(如果时间足够，总会得到正确的答案)，但在实践中它毫无意义(因为对每种可能的组合做判断需要的时间是天文数字)。
正如我们之前提到过的，简单的穷尽式搜索是一项非常原始的技术。我们可以使用启发式方法来对它进行优化，但是并不保证一定有效。有没有一种更聪明的方法可以寻找到合适的组合，又不用彻底检查所有的备选方案？很遗憾，答案是没有。你会发现对搜索方式的优化可以改善一些东西，但是，最终你仍然无法绕过组合爆炸。在大多数情况下，能在理论上确保问题可以解决的方案，在实践中都会遇到这个问题。