Ruby 关于一个数学题目的 ruby 解答

Yunich · 2013年01月07日 · 最后由 knwang 回复于 2013年01月10日 · 5204 次阅读

0 在这十句话里出现的次数是 (); 1 在这十句话里出现的次数是 (); 2 在这十句话里出现的次数是 (); 3 在这十句话里出现的次数是 (); 4 在这十句话里出现的次数是 (); 5 在这十句话里出现的次数是 (); 6 在这十句话里出现的次数是 (); 7 在这十句话里出现的次数是 (); 8 在这十句话里出现的次数是 (); 9 在这十句话里出现的次数是 ()。 要求括号里所填的答案是数字 (0-9). 哪位大神能用 ruby 写个脚本能算出结果来,答案是 1,7,3,2,1,1,1,2,1,1

每个数字至少出现 1 次,一共 20 个数字,所以填的数字的和是 20, 有了这两个条件,就好办了:

def check seq
  0.upto 9 do |i|
    return false if seq.count(i) + 1 != seq[i]
  end
  true
end

def calc seq, rest_sum
  if seq.size == 10
    p seq if rest_sum == 0 and check seq
  else
    1.upto 9 do |i|
      break if rest_sum < i
      calc seq + [i], rest_sum - i
    end
  end
end

calc [], 20

难道 6,2,1,0,0,0,1,0,0,0 不对?

#1 楼 @luikore 如何看出填的数字的和是 20

#3 楼 @bhuztez 你少算了每句话开头的数字...

每句话 2 个数字,共 20 个数字,换句话说就是所有数字出现的总次数是 20, 再换句话说就是填的数字的和是 20

#4 楼 @luikore

1,10,1,1,1,1,1,1,1,1这个不对?去掉所填的答案是数字(0-9)的要求。

#5 楼 @bhuztez 去掉这个要求是可以的... 不过总次数变成最多 20, 去掉这个要求而修改的程序如下

def calc seq, rest_sum
  if seq.size == 10
    p seq if rest_sum == seq.count{|i|i>9} and (0..9).all?{|i| seq.count(i) + 1 == seq[i]}
  else
    1.upto 10 do |i|
      break if rest_sum < i
      calc seq + [i], rest_sum - i
    end
  end
end

calc [], 20
$ ruby sum.rb
[1, 7, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 1]
[1, 10, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

#6 楼 @luikore 我刚才脑残了一下,加上那个条件的确可以推出所以填的数字的和是 20

@luikore 如果去掉 0-9 这个要求 次数为 20 是不成立的,因为 10 是能看成 1 和 0 的,这样的话这道题目用代码写会更难一点,要涉及字符了

#8 楼 @Yunich 嗯...思维跳跃了一下,不过没有这个剪枝条件程序就卡住了

还是 Prolog 了

:- use_module(library(clpfd)).

count([], _, 1).

count([H|T], N, C) :-
    N #= H,
    C #= C1 + 1,
    count(T, N, C1).

count([H|T], N, C) :-
    N #\= H,
    count(T, N, C).

problem(Solution) :-
    Solution = [C0, C1, C2, C3, C4, C5, C6, C7, C8, C9],
    Solution ins 0..9,
    count(Solution, 0, C0),
    count(Solution, 1, C1),
    count(Solution, 2, C2),
    count(Solution, 3, C3),
    count(Solution, 4, C4),
    count(Solution, 5, C5),
    count(Solution, 6, C6),
    count(Solution, 7, C7),
    count(Solution, 8, C8),
    count(Solution, 9, C9).

#9 楼 @luikore 都怪我没好好看题,把你们都带到沟里去了...

自从会了 Prolog,这类题目最难的地方就是把题看完并理解题意了...

#11 楼 @bhuztez 你提醒了我,可以专门写个 constraint logic 的 gem 对付相关问题哈

早就已经有了 -_-

map inject 应该可以。

#12 楼 @luikore 那不就又是那个坑了,怎么样让 backtracking 和非 backtracking 的逻辑和谐共存...

尝试用 mathematica 写,但是我写的速度很慢,经过别人指点有了改善 如果再增加一行代码,运行时间会小于 0.1s

prolog 这样的东西会让人思维退化,下面的代码对所有 n>6 工作,对于 n<=6, 暴力搜索。复杂度是 O(n)(或者说 O(1))

def calc n
  ([1] * n).tap do |ret|
    ret[1] = n-3
    ret[2] = 3
    ret[3] = 2
    ret[n-3] = 2
  end
end

现在终于看明白这个帖子的价值了,预感我会去学习 prolog,唉......

import random
seq = [random.randint(0, 9) for i in range(10)]
while True:
    seq1 = []
    for i in range(10):
        seq1.append(seq.count(i)+1)
    if seq == seq1:
        print seq
        break
    seq = seq1

用迭代的话,除了输出答案,还有就是在 [1, 8, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1] 和 [1, 7, 4, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1] 循环,不知道怎样解决这个问题

#16 楼 @YangZX 退化就退化,反正写个最土的 Prolog 也能很快解出来 ...

就好比有个计算器,你再也不会去笔算 12345 * 54321 了

#19 楼 @bhuztez 当 n 扩展到 10000 的时候你的 prolog 怕是一辈子都跑不出结果吧 当我第一次用 prolog 尝试写个 sudoku solver 的时候我就对 prolog 深表失望了,1.你看楼上那个 prolog 代码,完全是充满了重复,完全可以用一个循环来表示那些逻辑嘛,2,即使是最好的 prolog 编译器,实现的自动搜索比得上你自己去发掘出的剪枝或者说其他更高效的算法有效吗?

依赖 prolog 就像是你依赖计算器一样,或许你能很好的计算 12345 * 54321,但你永远都不会知道 e^ix = cosx+isinx 是怎么回事

#20 楼 @YangZX 在这个帖子里面唱 prolog 的黑脸压力好大。。。

#21 楼 @YangZX 别怕,黑脸没啥,大家就事论事讨论呗。 昨天和 @luikore 了解这方面的概念,发现有一个重点是我一开始没搞清的——constraint 本身是无序的,而真实执行的时候,计算机就有机会找到各种”短路条件“进行优化,科学家们要做的,就是找到那些短路方法,并用抽象工具将其普遍化。所以,constraint programming 最大的优势是你不会对计算机进行瞎指挥,也就是给了它最大限度的优化空间,这个道理和声明式编程的优势一样。

对这句话吐个嘈:

即使是最好的prolog编译器,实现的自动搜索比得上你自己去发掘出的剪枝或者说其他更高效的算法有效吗

N 年前,有人鄙视 java 的 GC,也说过类似的话——”机器的 GC 能比的上我自己回收的效果好吗?“ 再 N 年前,有人鄙视编译器,也说过类似的话——“编译器的优化,比得上我自己直接写汇编指令吗?”

#20 楼 @YangZX

当我第一次用 prolog 尝试写个 sudoku solver 的时候我就对 prolog 深表失望了,

其实还好吧,简单的不到一秒就能解出来的 ... 太难的,人脑就更解不出了。

1..你看楼上那个 prolog 代码,完全是充满了重复,完全可以用一个循环来表示那些逻辑嘛

我想写得土一点 ... 对于一个不熟悉 Prolog 的人来说这样容易猜出代码啥意思,反正就这么几行...

即使是最好的 prolog 编译器,实现的自动搜索比得上你自己去发掘出的剪枝或者说其他更高效的算法有效吗?

不能啊,Prolog 可是通用的,必须比不过专门的算法 ...

Prolog 就特别适合解这类脑残的题 ...

#22 楼 @fsword

这个现在真不能,而且 Prolog 的 cut 真心是个巨坑...

Prolog 这类语言的最终需要变成某些特定领域的 AI。

#24 楼 @bhuztez 啊?真的吗?是暂时没有找到靠谱的方法?还是已经证明这个问题没有有价值的普遍解了?

#22 楼 @fsword

但 Java 的 GC 强大也没用啊

Java 的 JIT 虽然很强大,代码运行速度很快,而且不像 Erlang 整天 Copy 来 Copy 去的,但是等 GC 开始搬数据了,真的是要什么都没有了

而且,很多写 Java 的好像都没内存池的概念的?相关的数据一定要尽量放在一起,不然内存碎片就足够坑死你了。

#22 楼 @fsword #23 楼 @bhuztez 其实我对 prolog 不是很了解,我胡乱吐槽所以感觉压力很大。。 不过最初我在看 SICP 的时候,在第四章看到了一个和 prolog 很像的基于逻辑的数据库,立马就被吓尿了,的确是一行代码就没写就做了很多事情啊。。。 总的来说我对 prolog 的看法是:

  1. prolog 的确是很有用的工具,让人能够专注于问题的逻辑,并且通过简单的代码就能实现高效的搜索
  2. prolog 的最大问题是,他屏蔽了你对问题的深入探讨的欲望。假设你满足于一个效率比较低,但能够勉强忍受的程序,你就不会想去得到一个更优的算法。

总的来说,如果我确定了一个问题是 NPC(或者 NPHard),我会毫不犹豫用 prolog

#25 楼 @fsword 有真正的 AI 就可以了啊...反正 Prolog 不是

#27 楼 @YangZX 只是这道题的话,真心不需要什么更优算法 ...

#26 楼 @bhuztez 这类问题不需要完美的通用解法,只要有工业价值或者说商业价值就可以了,要求 GC 解决所有问题不可能,不过它已经把内存管理的开发成本降得很低了。

#30 楼 @fsword 我是说真心没必要强力的 GC ... 分成很多内存池,把相关数据放一起,很土的 GC 也可以工作的不错,毕竟大部分时候都是把要大问题分解成小问题的 ... 分解不了的约等于不可解的

#28 楼 @bhuztez 这方面见识比较少,看来真正的 AI 还有很多牛 X 的地方啊

#32 楼 @fsword 我不觉得现在有人实现了真正的 AI,不然你能确定你现在还没见过什么天网 ...

#31 楼 @bhuztez 这个同意(虽然觉得你跑题了),个人也感觉 java 的 GC 是个深坑,不如 erlang 那样简洁

#33 楼 @bhuztez 不过 prolog 是否可以找到足够多的剪枝模型来极大的优化大部分问题的搜索效率呢? 就像精确覆盖的 dancing links 模型可以极大的改善 sudoku solver 的效率这样? 不过我尝试 prolog 写的数独的效率比我自己实现的差得太远太远了。。难道现在改进 prolog 的人不是这样做的?

(见到大牛了多多请教下,见谅见谅~)

#34 楼 @fsword 我是来否定你的论据的 ... Java GC 和这问题无关 ...

#35 楼 @YangZX

不过我尝试 prolog 写的数独的效率比我自己实现的差得太远太远了。。难道现在改进 prolog 的人不是这样做的?

sudoku,Prolog 肯定比不过 DLX 的,的确是差好远好远啊 ...

其实运行速度,还好吧,我用下面这样的代码算过,简单的题目也不慢啊

写成这副样子是为了让不会写代码的人自己搞定...

:- use_module(library(clpfd)).

sudoku(Puzzle, Solution) :-
    Puzzle = Solution,
    Puzzle = [
               [ A1, A2, A3,  A4, A5, A6,  A7, A8, A9 ],
               [ B1, B2, B3,  B4, B5, B6,  B7, B8, B9 ],
               [ C1, C2, C3,  C4, C5, C6,  C7, C8, C9 ],

               [ D1, D2, D3,  D4, D5, D6,  D7, D8, D9 ],
               [ E1, E2, E3,  E4, E5, E6,  E7, E8, E9 ],
               [ F1, F2, F3,  F4, F5, F6,  F7, F8, F9 ],

               [ G1, G2, G3,  G4, G5, G6,  G7, G8, G9 ],
               [ H1, H2, H3,  H4, H5, H6,  H7, H8, H9 ],
               [ I1, I2, I3,  I4, I5, I6,  I7, I8, I9 ]
           ],

    maplist(all_different,
        [
          [ A1, A2, A3,  A4, A5, A6,  A7, A8, A9 ],
          [ B1, B2, B3,  B4, B5, B6,  B7, B8, B9 ],
          [ C1, C2, C3,  C4, C5, C6,  C7, C8, C9 ],

          [ D1, D2, D3,  D4, D5, D6,  D7, D8, D9 ],
          [ E1, E2, E3,  E4, E5, E6,  E7, E8, E9 ],
          [ F1, F2, F3,  F4, F5, F6,  F7, F8, F9 ],

          [ G1, G2, G3,  G4, G5, G6,  G7, G8, G9 ],
          [ H1, H2, H3,  H4, H5, H6,  H7, H8, H9 ],
          [ I1, I2, I3,  I4, I5, I6,  I7, I8, I9 ],


          [ A1, B1, C1,  D1, E1, F1,  G1, H1, I1 ],
          [ A2, B2, C2,  D2, E2, F2,  G2, H2, I2 ],
          [ A3, B3, C3,  D3, E3, F3,  G3, H3, I3 ],

          [ A4, B4, C4,  D4, E4, F4,  G4, H4, I4 ],
          [ A5, B5, C5,  D5, E5, F5,  G5, H5, I5 ],
          [ A6, B6, C6,  D6, E6, F6,  G6, H6, I6 ],

          [ A7, B7, C7,  D7, E7, F7,  G7, H7, I7 ],
          [ A8, B8, C8,  D8, E8, F8,  G8, H8, I8 ],
          [ A9, B9, C9,  D9, E9, F9,  G9, H9, I9 ],


          [ A1, A2, A3,  B1, B2, B3,  C1, C2, C3 ],
          [ A4, A5, A6,  B4, B5, B6,  C4, C5, C6 ],
          [ A7, A8, A9,  B7, B8, B9,  C7, C8, C9 ],

          [ D1, D2, D3,  E1, E2, E3,  F1, F2, F3 ],
          [ D4, D5, D6,  E4, E5, E6,  F4, F5, F6 ],
          [ D7, D8, D9,  E7, E8, E9,  F7, F8, F9 ],

          [ G1, G2, G3,  H1, H2, H3,  I1, I2, I3 ],
          [ G4, G5, G6,  H4, H5, H6,  I4, I5, I6 ],
          [ G7, G8, G9,  H7, H8, H9,  I7, I8, I9 ]
      ]),

    append(Puzzle, Rows),
    Rows ins 1..9,
    labeling([ff], Rows).

见到大牛了多多请教下

我不是什么大牛 ...

完全看不懂题目的意思。。。

你们都是大牛...

#15 楼 @chyanog 我也照着写了个 ruby 版的 integer partition

# "隔板法" 求 partition ...
def int_partition sum, n
  (1...sum).to_a.combination(n - 1).each do |c|
    yield [0, *c, sum].each_cons(2).map{|x, y| y - x}
  end
end

int_partition 20, 10 do |s|
  p s if (0..9).all?{|i| s.count(i) + 1 == s[i] }
end

#39 楼 @luikore 有穷举的味道

#40 楼 @googya 不错,我再山寨回来,

#27 楼 @YangZX 这类算法题是最适合 Prolog 的。

  1. prolog 的最大问题是,他屏蔽了你对问题的深入探讨的欲望。假设你满足于一个效率比较低,但能够勉强忍受的程序,你就不会想去得到一个更优的算法。

好的算法要人研究,与硬件的摩尔定律相比,人的智能进化是龟速,所以今天看起来效率低,速度慢,浪费大但是适合傻瓜的方案会在明天流行。比如十年前的 Ruby。

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