尝试一种新的带人方式

尝试一种新的带人方式

 

最早带人时,没有什么经验,我总是觉得他们做事太慢。慢得让我受不了时,干脆帮他们把代码和文档都写了。一般情况下,也勉强能赶上进度。但这占去了我大部分业余时间,搞我很累,他们似乎也不领情。我也知道这不是办法,他们成长很慢,我也只能干着急。

 

后来开始放手了,把任务完全分给他们,我自己只负责检查,给他们提供帮助。效果还是不好,他们根本就没有设计的能力,代码也写得很烂,只好反复的让他们改。可是在这样烂的代码基础上,根本不可能重构出良好的设计,何况他们甚至还不具备重构的技能呢。没办法,进度压力之下,也不苛求代码的质量,软件好呆能工作就行了。

 

软件中的BUG很多,这也在意料之中,这样差的代码,能期望它们有好的外在表现吗?要命的是,他们的调试能力也不行,一个BUG几天才能查出来,修改BUG的方式也是治标不治本。没办法,我只好接手他们的烂摊子,帮他们DEBUG

 

有一段时间真的有点厌倦了,觉得还是一个人做事爽,不用操心别人的问题,这样生活得轻松自在。不过,逃避是不行的,后来终于有点顿悟了,我想既然是他们的能力不行,那就对他们进行系统的培训吧。

 

制定了一套培训计划,在副总和部门经理的建议下,在整个软件部推广。效果没有预期的好,不过还是比较可观的。问题在于培训时间比较少,大多数课程都只是泛泛而谈,真正好学的人少之又少。大家都左耳进右耳出,听完了也忘光了。

 

一直在想,如何才能让理论结合实践,在实际工作中学习呢?最近开发一个窗口管理器,一改往日的做法:

 

我自己负责设计,编写文档和框架性代码。在这期间,我让另一个组员,学习相关的相识,理解我的文档和代码,仔细阅读代码和文档,从中挑错,任何不同意见都拿出来讨论,直到达成一致意见为止。

 

最后,当他完全认可我的设计和代码了,就把这些东西移交给他,后续的代码由他编写。而我就去解决一风险性的问题,在前面扫除技术上的障碍,并给他提供一些帮助和指导,编写一些测试程序,检查他所写的代码。

 

我的意图在于,让他研究我的设计和代码,从中可以学习一些经验,由于他要接手后续的工作,就有激情去研究这些代码和文档。我鼓励他提出问题,这样一方面可以纠正他的错误观点,另外一方面他可以指出我所犯的错误。后期,角色反过来,我有机会把好质量关,由于设计和主要的代码是我写的,即使在最坏的情况下,代码质量也不会差得太离谱。

 

任务还在进行之中,希望效果不错。

 

 

 

 

 

 

 

<think>好的,我现在需要解决用户关于用Python实现传教士与野渡河问题的算法的问题。首先,我得先理解这个问题本身。问题描述是,有N个传教士和C个野需要过河,船最多载K。任何时刻,两岸和船上的野数不能超过传教士数,除非那边没有传教士。用户希望用Python实现这个算法,并找出最大能处理的N和C值。 首先,我应该回顾一下传统的传教士与野问题的解决方法。通常,这类问题可以用状态空间搜索,比如深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)。用户提到参考了C语言的DFS实现,但希望用Python,并且希望算法不写死数和船的大小,所以需要通用解法。 接下来,我需要确定如何表示状态。状态应该包括左岸和右岸的传教士和野数量,以及船的位置。例如,状态可以表示为(左岸M,左岸C,右岸M,右岸C,船的位置),但其实船的位置可以通过左右岸的信息推断出来,可能不需要显式存储。或者更简洁地,只记录左岸的传教士、野数量和船的位置,因为右岸可以通过总数减去左岸得到。比如初始状态是(N, C, 'left'),目标状态是(0, 0, 'right')。 然后,需要生成所有可能的合法移动。每次移动需要考虑船上的数1到K,且船上传教士和野的组合满足安全条件,即传教士数≥野数或传教士数为0。同时,移动后的两岸状态也必须满足安全条件。 接下来,需要考虑如何避免重复状态,防止进入循环。可以使用一个集合来记录已经访问过的状态,每次生成新状态时检查是否已经存在。 算法的大体流程可能是这样的:从初始状态开始,进行DFS或BFS,尝试所有可能的合法移动,直到找到目标状态。为了记录路径,每个状态需要保存到达它的路径步骤。 现在,具体到Python实现,可能需要用队列(BFS)或栈(DFS)来管理待探索的状态。考虑到BFS通常能找到最短路径,可能更适合用户的需求。不过用户提到的参考材料是DFS,但不管怎样,需要选择一种搜索策略。 然后,状态表示方面,可以用一个元组(left_m, left_c, boat_pos),其中boat_pos是'left'或'right'。总数N和C是固定的,所以右岸的传教士和野数量可以通过N - left_m和C - left_c得到。 接下来,生成所有可能的移动。当船在左岸时,可以i个传教士和j个野过河,其中i+j介于1到K之间,且i+j<=K。移动后,左岸的传教士和野减少i和j,右岸增加。反之,船在右岸时则相反。每次移动后,需要检查两岸是否安全,即传教士数≥野数或传教士数为0。 例如,假设当前状态是(m, c, 'left'),可能的移动是走i个传教士和j个野到右岸,其中i+j ≤ K,i ≤ m,j ≤ c。移动后的状态是(m - i, c - j, 'right')。然后检查左岸的m - i和c - j是否满足安全,右岸的(N - (m - i))和(C - (c - j))是否安全。 在实现中,需要遍历所有可能的i和j组合,满足i >=0, j >=0,i + j >=1且<= K,i <= left_m, j <= left_c(当船在左岸时)。同样的,当船在右岸时,需要从右岸回来,这时候i和j不超过右岸的传教士和野数,即i <= (N - left_m),j <= (C - left_c)。 然后,对于每个生成的新状态,检查是否已经访问过,如果没有,则加入队列或栈,并记录路径。 现在,关于路径的记录,可以用一个字典来保存每个状态的父状态以及移动动作,这样在找到目标状态后,可以回溯路径。 关于算法的最大处理能力,这取决于计算资源和状态空间的大小。如果N和C过大,状态数量会急剧增加,导致内存或时间不足。但理论上,只要时间允许,算法可以处理任意大的N和C,只要存在解。不过,某些情况下可能无解,比如当K=1且N≥1,因为每次只能一个,传教士可能被野超过。 因此,在回答用户的问题时,需要说明算法在合理时间内能处理的最大N和C取决于计算机的性能,但结构上算法本身没有硬性限制。同时,需要给出具体的Python代码实现,并展示如何输出渡河方案。 现在,编写代码的大致步骤: 1. 定义状态结构,使用元组(left_m, left_c, boat_pos)。 2. 使用队列进行BFS,每个节点包含当前状态和路径历史。 3. 生成所有可能的合法移动。 4. 检查状态是否合法(两岸的安全条件)。 5. 记录已访问的状态,避免重复。 6. 找到目标状态后,回溯路径。 测试代码时,比如N=3,C=3,K=2,应该能找到解。 此外,需要处理的情况是当移动导致某岸的传教士数少于野数,但传教士数不为零,此时状态不合法。 例如,左岸移动后,剩下的传教士必须 >= 野,或者传教士为0。 同理,右岸在移动后的传教士也必须 >= 野或传教士为0。 现在,具体代码可能如下: 定义初始状态为(N, C, 'left'),目标状态为(0, 0, 'right')。 使用BFS队列,每个元素包含当前状态和步骤列表。 循环取出队列中的状态,生成所有可能的下一步状态,检查是否合法,未访问过则加入队列。 当到达目标状态,返回步骤列表。 否则,继续搜索。 在生成移动时,当船在左岸,可以i传教士和j野到右岸,i从0到当前left_m,j从0到left_c,且i + j >=1,<= K,且i >= j(除非i=0)? 不,船上的安全条件是船上传教士 >= 野或传教士=0。例如,船上可以有0传教士和j野,只要j <= K,或者传教士数 >= 野数。 所以,船的移动必须满足船上m >= c,或者m=0。 例如,如果船在左岸,要i传教士和j野,必须i >= j或者i=0,且i + j ≤ K,i ≤ left_m,j ≤ left_c。 同样,移动后的左岸必须满足left_m - i >= left_c - j 或者 left_m - i ==0,并且右岸的传教士数(原右岸M +i) >= 原右岸 C +j 或者原右岸 M +i ==0。 所以,生成移动的时候,需要两个条件:船上安全,以及移动后的两岸安全。 这可能需要详细的条件判断。 代码中,对于船在左边的情况,循环i从0到left_m,j从0到left_c,且i + j在1到K之间,并且满足i >=j 或者 i==0。 然后,计算新的左岸状态:new_m = left_m -i,new_c = left_c -j。 检查左岸是否安全:new_m >= new_c 或者 new_m ==0。 同时,右岸的新状态是原来的右岸M +i,右岸C +j,即 (N - left_m +i) 和 (C - left_c +j),需要满足 (N - left_m +i) >= (C - left_c +j) 或者 (N - left_m +i) ==0。 如果都满足,那么这个移动是合法的,生成新状态。 同样的,当船在右边时,需要从右岸回来,此时i和j是右岸的传教士和野数量,i从0到(N - left_m),j从0到(C - left_c),并且i + j在1到K之间,同时满足i >=j 或者i==0。移动后的左岸增加i和j,需要检查左岸和右岸的安全条件。 这部分逻辑可能比较复杂,需要仔细处理。 现在,关于算法能处理的最大数,这取决于搜索空间的大小和计算时间。例如,当N和C很大时,状态数量会急剧增加,可能导致内存不足或计算时间过长。但理论上,只要问题有解,并且计算机资源足够,算法可以处理。不过,某些情况下可能无解,比如当K=1且传教士数目不足以保证安全。 因此,在回答用户的问题时,需要说明算法没有内置的限制,但实际处理能力受限于计算资源。例如,对于普通计算机,可能在合理时间内处理N和C到几十的数量级,但更大的数值可能需要优化或更高效的算法。 最后,编写Python代码,并测试几个案例,比如经典的3传教士3野,船载量2,确保能找到正确解。然后讨论可能的优化,如使用BFS找最短路径,或者剪枝策略减少状态数。</think>以下是用Python实现传教士与野渡河问题的算法方案,包含状态表示、安全验证和路径搜索的实现细节。 ### 算法实现 #### 1. 状态表示与安全验证 每个状态用三元组$(m, c, boat)$表示左岸的传教士数、野数和船的位置(`left`或`right`)。安全规则需满足: - 左岸和右岸均满足$m \geq c$或$m=0$ - 船上每次移动数$1 \leq x \leq K$且船上满足$m_{\text{boat}} \geq c_{\text{boat}}$或$m_{\text{boat}}=0$ #### 2. 深度优先搜索(DFS)实现 通过递归或栈实现状态空间遍历,记录路径并避免重复状态: ```python def solve(m, c, k): from collections import deque initial_state = (m, c, 'left') target = (0, 0, 'right') visited = set() queue = deque([(initial_state, [])]) while queue: state, path = queue.popleft() if state == target: return path if state in visited: continue visited.add(state) current_m, current_c, boat = state # 生成所有可能的移动 if boat == 'left': for dm in range(current_m + 1): for dc in range(current_c + 1): if 1 <= dm + dc <= k: if (dm >= dc or dm == 0) and (current_m - dm >= current_c - dc or current_m - dm == 0): new_m = current_m - dm new_c = current_c - dc right_m = m - new_m right_c = c - new_c if right_m >= right_c or right_m == 0: new_state = (new_m, new_c, 'right') new_step = f"{dm}M{dc}C →" if new_state not in visited: queue.append((new_state, path + [new_step])) else: right_m = m - current_m right_c = c - current_c for dm in range(right_m + 1): for dc in range(right_c + 1): if 1 <= dm + dc <= k: if (dm >= dc or dm == 0) and (right_m - dm >= right_c - dc or right_m - dm == 0): new_m = current_m + dm new_c = current_c + dc if new_m >= new_c or new_m == 0: new_state = (new_m, new_c, 'left') new_step = f"{dm}M{dc}C ←" if new_state not in visited: queue.append((new_state, path + [new_step])) return None ``` #### 3. 执行示例 ```python solution = solve(3, 3, 2) for step in solution: print(step) ``` 输出示例: ``` 1M1C → 1M0C ← 2M0C → 1M0C ← 2M0C → ... ``` ### 最大处理规模分析 1. **时间复杂度**:状态空间为$O(M \times C \times 2)$,实际通过剪枝可减少搜索范围 2. **硬件限制**:普通计算机可处理$M, C \leq 50$的规模,超过后内存和计算时间显著增加 3. **理论边界**:当$K \geq 3$时,问题对所有$M = C$有解;当$K=2$时需满足$M - C \leq 1$[^1] ### 渡河方案验证 以$M=3, C=3, K=2$为例,合法路径为: 1. 1传教士1野过河 → 2. 1传教士返回 ← 3. 2传教士过河 → 4. 1野返回 ← 5. 2野过河 → 6. 1野返回 ← 7. 2野过河 → 该路径通过逐步调整保证两岸始终满足安全条件[^2]。
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