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【极品投资】信息时代学点算法思维

神农投资  · 公众号  · 投资  · 2019-01-22 07:49

正文

做极品投资,与伟大的企业家同行,向伟大的时代致敬!


来源/孤独大脑(ID:lonelybrain)


整个宇宙可以看作一台计算机——一台巨大的信息处理机器。


让我们从一道有趣的题开始:

国王有一百桶酒,比自己的生命还重要。结果有一天其中一桶被投了慢性毒药,喝了以后半个小时就会死掉。国王大怒,命令玩忽职守的侍卫去试毒。酒不能被混合,一个侍卫可以喝多桶酒,一桶酒也可以由多个侍卫喝。

请问: 怎么样才能用最少的侍卫、在半小时内知道哪桶是毒酒?


解法1:一维法

最简单的方案,是让每个人试一桶酒,用时30分钟,就可以判断出哪一桶酒有毒。

这个是“一维”的直线思维,在现实生活中也未尝不可,好过什么都不干。

这样的解法,答案是: 99个人

解法2:二维法

从二维层面去思考,引入笛卡尔的坐标。

把100桶酒摆成10✖️10的矩阵,如下:

接下来:

  • 让阿拉伯数字编号的1号侍卫(如上图,黄色),把第1行酒每桶喝一口,一直到10号喝第10行;

  • 让汉字编号的一号侍卫,把第一列酒每桶喝一口,一直到十号喝第十列;

  • 由于坐标的定位功能,假如毒酒在图中绿色的位置,那么3号侍卫和二号侍卫都会死,自然可以锁定毒酒的位置。

这样的解法,答案是: 20个人

解法3:三维法

能否再延伸至三维层面去思考呢?

我们很容易想到,搭建一个5✖️5✖️4的三维模型,正好有100个位置放酒,如下:

接下来(和二维解法差不多):

  • 让阿拉伯数字编号的1号侍卫(如上图,黄色),把黄色箭头这一面墙的酒每桶喝一口,一直到5号喝第5面墙;

  • 让汉字编号的一号侍卫(如上图,橙色),把橙 色箭头这一面墙的酒每桶喝一口,一直到五号喝第五面墙

  • 让字母编号的a号侍卫(如上图,蓝色),把蓝 色箭头这一层的酒每桶喝一口,一直到d号喝第四层

  • 同理,通过三个维度,也可以锁定毒酒的位置。

这样的解法,答案是: 14个人


(稍微扯一下,最笨的方法1,会死一个侍卫;方法2会死两个,方法3会死三个,总之一个维度会死一个。所以题目中有含糊的地方,到底是用最少的侍卫,还是死最少的侍卫?考虑到国王的残酷,我们姑且认为是前者。)

然而,即使聪明如你想明白了上面三个维度的解法,还是没有找到最优答案。

解法4:二进制

如果用计算机的思维来分析这个问题,那么首先考虑如何存储这100桶酒。100桶酒可以用二进制7个bit来表示(2的7次方>100)。

上面的解法1到解法3,都是用100个位置存储100桶酒,只是描述位置的坐标,从一维到三维,效率越来越高,所以用的侍卫越来越少。

如果用二进制呢?

二进制,是逢二进一的计数编码方法,只有0和1两个数码。那到了2怎么办?只有往前进一位,变成10。

所以,十进制的2、3、4、5,二进制分别表示为10、11、100、101。二进制广泛应用于电子计算机的数据处理。

二进制数字是信息的最小单位,又称为“比特”。

回到我们的题目,计算如下:

第一步 对于每一桶酒的二进制表示, 编码后,最长的数 字是7位数,不足七位前面用0表示

1号桶是0000001,

2号桶是0000010,

3号桶是0000011,

4号桶是0000100,

……

10 0号桶是1100100;

第二步 可以找七个侍卫,从左到右,编号“一”至“七”,每人对应一个位数,从第一位到第七位。

第三步 负责第一位数的侍卫“一”,只要这100桶 中,二进制编码的该位数对应的数字是1,则喝掉此桶酒。

如此类推,每个侍卫喝掉他所负责的位数上数字是1的酒。

第四步 30分钟后,侍卫按照 “一”至“七” ,死掉的置为1,活着的置为0。

例如,假如第七桶酒为毒酒,其二进制编码是 0000111。那么按照上面的喝酒规则,其五、六、七位都是“1”,所以编号 五、六、七的侍卫都会死。

二进制的0和1,正好对应了死和活。

这样的解法,答案是: 7个人


用这个有趣的题目作为“隐喻”,来描述二进制的算法,对现实世界的“降维打击”,也许不算过分。我们不必深究何谓“降维”,姑且以“使用更少的侍卫找出准确答案”为衡量标准。

《信息简史》里提及,图灵把计算定义为 一个机械的过程,一种算法

人类在解决问题时常常会借助直觉、想象或灵光一闪——这些乍看上去可以说是非机械的计算,但深究起来或许又只是步骤被隐藏起来的机械计算罢了。

图灵需要把这些只可意会不可言传的东西去除。

因此,他问了一个直截了当的问题:要是机器,它会怎样做?“根据我的定义,如果一个数的小数表达式可以被机器写出来,那么它就是可计算的。”

图灵将自己想象成一台计算机,把指令编码成数,将十进制数编码成 0和 1。 他关注自己思维过程中一步步的逻辑,并将这些心智过程加以提炼萃取,得出其最小的组分,也就是信息处理的原子。







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