
一、生死时速的数学谜题
在算法面试中,有这样一道经典逻辑题:
实验室有1000瓶完全相同的药水,其中1瓶被混入剧毒物质。已知小白鼠服毒后会在1小时内死亡,现在给你1小时的时间,至少需要多少只小白鼠才能找出有毒的那瓶药水?
这个看似简单的谜题,实际蕴含着深刻的计算机科学原理。我们先进行初步分析:如果用最笨的"逐一试毒"法,需要999只小白鼠,显然存在巨大的优化空间。而经过数学推导,最终的答案只需10只小白鼠!这背后到底隐藏着怎样的智慧?
二、二进制编码的降维打击
2.1 信息编码的艺术
每个小白鼠的生死状态都承载着1位信息(0表示存活,1表示死亡)。对于n只小白鼠,可以产生2ⁿ种不同的状态组合。要区分1000个可能结果,需要满足:
2ⁿ ≥ 1000 → n ≥ log₂1000 ≈ 9.966
取整数得n=10。这说明至少需要10只小白鼠才能覆盖所有可能性。
2.2 构建二进制坐标系
我们为每瓶药水赋予唯一的10位二进制编号(0000000001到1111101000)。每只小白鼠对应一个特定的二进制位:
| 小白鼠编号 | 对应的二进制位 | 作用说明 |
|---|---|---|
| 1号鼠 | 第1位(LSB) | 检测所有奇数编号药水 |
| 2号鼠 | 第2位 | 检测编号第2位为1的药水 |
| ... | ... | ... |
| 10号鼠 | 第10位(MSB) | 检测编号512以上的药水 |
2.3 喂药策略实施步骤
- 将1000瓶药水按1-1000进行十进制编号
- 将所有编号转换为10位二进制(如3→0000000011)
- 对于每只小白鼠:
- 检查所有药水的二进制编号
- 如果该位为1,则让该鼠喝下这瓶药水的样本
- 1小时后观察哪些小白鼠死亡
三、逆向解码定位毒源
死亡小白鼠的位组合直接构成毒药的二进制编号。例如:
- 如果1号、3号、5号鼠死亡 → 二进制0000010101 → 十进制21号药水有毒
- 若只有10号鼠死亡 → 二进制1000000000 → 512号药水有毒
通过这种编码方式,10只小白鼠的生死状态形成了独一无二的二进制ID,精准锁定目标。
以上通过代码实现:
#include "include/header.h"
using namespace std;
#define WINE_NUM_MAX 1024
#define MOUSE_NUM_MAX 10
class Wine {
public:
Wine(int num) : num_(num) {}
int num_;
bool has_drag_{false};
void SetDrag() {
has_drag_ = true;
}
};
class Mouse {
public:
int num_;
bool is_alive_{true};
Mouse(int num) : num_(num) {}
void Drink(Wine &wine) {
if (is_alive_ && wine.has_drag_) {
is_alive_ = false;
}
}
};
int main(int argc, char const *argv[]) {
// 初始化1000 瓶酒,选择一瓶下毒
vector<Wine> wines;
for (int i = 0; i < WINE_NUM_MAX; i++) {
wines.emplace_back(Wine(i));
}
// int drag = rand() % WINE_NUM_MAX;
int drag = 1022;
wines[drag].SetDrag();
cout << "The drag wine is: " << wines[drag].num_ << endl;
// 10只老鼠
vector<Mouse> mouses;
for (int i = 0; i <= MOUSE_NUM_MAX; i++) {
mouses.emplace_back(Mouse(i));
}
// 遍历酒的编号 喂老鼠
for (int i = 0; i < WINE_NUM_MAX; i++) {
// 酒编号化为二进制数字
int wine_num = wines[i].num_;
for (int j = 0; j < MOUSE_NUM_MAX; j++) {
if ((wine_num >> j) & 1) {
mouses[j].Drink(wines[i]);
// cout << "Mouse " << mouses[j].num_ << " drink wine " << wine_num << endl;
}
}
}
// 检查老鼠死活,输出有毒的酒
vector<char> res;
for (int i = 0; i < MOUSE_NUM_MAX; i++) {
cout << "Mouse " << mouses[i].num_ << " is alive: " << mouses[i].is_alive_ << endl;
if (!mouses[i].is_alive_) {
res.emplace_back(1);
} else {
res.emplace_back(0);
}
}
// res 转为int
int res_num = 0;
for (int i = 0; i < MOUSE_NUM_MAX; i++) {
res_num += res[i] * (1 << i);
}
cout << "Test Result The drag wine is: " << res_num << endl;
return 0;
}
运行结果:
The drag wine is: 1022
Mouse 0 is alive: 1
Mouse 1 is alive: 0
Mouse 2 is alive: 0
Mouse 3 is alive: 0
Mouse 4 is alive: 0
Mouse 5 is alive: 0
Mouse 6 is alive: 0
Mouse 7 is alive: 0
Mouse 8 is alive: 0
Mouse 9 is alive: 0
Test Result The drag wine is: 1022
四、思维拓展与工程应用
4.1 问题变种的解法
- 多瓶毒药检测:若存在k瓶毒药,需满足组合数C(n,k) ≥ 1000,此时需要更多小白鼠
- 多轮检测机制:如果允许进行多轮测试,可采用分组淘汰策略减少老鼠数量
- 时间维度拓展:利用不同时间段的死亡时间记录,可以实现单鼠多bit信息编码
4.2 现实工程中的映射应用
这种二进制编码思想广泛应用于:
- 网络传输的奇偶校验位
- RAID磁盘阵列的分布式校验
- 布隆过滤器中的多哈希函数定位
- 分布式系统中的节点状态检测
- 二维码的纠错编码机制
五、算法之美的启示
这个经典问题向我们展示了计算机科学中两个核心原理:
- 信息熵理论:通过量化信息需求确定资源下限
- 空间换时间:利用编码策略将线性复杂度降为对数复杂度
在真实的软件开发中,类似的思维模式可以帮助我们设计出更优雅的算法。比如在处理海量数据去重时,布隆过滤器正是运用了类似的位图编码思想,用极小的空间代价换取查询效率的指数级提升。
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