【Google】25匹马的角逐

最快找出25匹马中前5名
本文探讨了一种高效策略,在不使用计时工具的情况下,仅通过比较赛马来确定25匹马中跑得最快的5匹马。通过精心设计的比赛方案,确保用最少的比赛次数得出结果。

问题是这样的:一共有25匹马,有一个赛场,赛场有5个赛道,就是说最多同时可以有5匹马一起比赛。假设每匹马都跑的很稳定,不用任何其他工具,只通过马与马之间的比赛,试问最少 得比多少场才能知道跑得最快的5匹马。

 

注意: "假设每匹马都跑的很稳定" 的意思是在上一场比赛中A马比B马快,则下一场比赛中A马依然比B马快。

 

稍微想一下,可以采用一种 竞标赛排序(Tournament Sort)的思路。 见《选择排序

 

(1) 首先将25匹马分成5组,并分别进行5场比赛之后得到的名次排列如下:

              A组:  [A1  A2  A3   A4  A5]

              B组:  [B1  B2  B3   B4  B5]

              C组:  [C1  C2  C3  C4  C5]

              D组:  [D1  D2  D3  D4  D5]

              E组:  [E1  E2  E3   E4  E5]

      其中,每个小组最快的马为[A1、B1、C1、D1、E1]。

(2) 将[A1、B1、C1、D1、E1]进行第6场,选出第1名的马,不妨设 A1>B1>C1>D1>E1. 此时第1名的马为A1。

(3) 将[A2、B1、C1、D1、E1]进行第7场,此时选择出来的必定是第2名的马,不妨假设为B1。因为这5匹马是除去A1之外每个小组当前最快的马。

(3) 进行第8场,选择[A2、B2、C1、D1、E1]角逐出第3名的马。

(4) 依次类推,第9,10场可以分别决出第4,5名的吗。

 

因此,依照这种竞标赛排序思想,需要10场比赛是一定可以取出前5名的。

 

 

仔细想一下,如果需要减少比赛场次,就一定需要在某一次比赛中同时决出2个名次,而且每一场比赛之后,有一些不可能进入前5名的马可以提前出局。 当然要做到这一点,就必须小心选择每一场比赛的马匹。我们在上面的方法基础上进一步思考这个问题,希望能够得到解决。

 

(1) 首先利用5场比赛角逐出每个小组的排名次序是绝对必要的。

(2) 第6场比赛选出第1名的马也是必不可少的。假如仍然是A1马(A1>B1>C1>D1>E1)。那么此时我们可以得到一个重要的结论:有一些马在前6场比赛之后就决定出局的命运了(下面绿色字体标志出局)。

       A组:  [A1  A2  A3   A4  A5]

       B组:  [B1  B2  B3   B4  B5 ]

       C组:  [C1  C2  C3  C4  C5 ]

       D组:  [D1  D2  D3  D4  D5 ]

       E组:  [E1  E2  E3   E4  E5 ]

(3) 第7场比赛是关键,能否同时决出第2,3名的马呢?我们首先做下分析:

     在上面的方法中,第7场比赛[A2、B1、C1、D1、E1]是为了决定第2名的马。但是在第6场比赛中我们已经得到(B1>C1>D1>E1),试问?有B1在的比赛,C1、D1、E1还有可能争夺第2名吗? 当然不可能,也就是说第2名只能在A2、B1中出现。实际上只需要2条跑道就可以决出第2名,剩下C1、D1、E1的3条跑道都只能用来凑热闹的吗?

     能够优化的关键出来了,我们是否能够通过剩下的3个跑道来决出第3名呢?当然可以,我们来进一步分析第3名的情况?

     ● 如果A2>B1(即第2名为A2),那么根据第6场比赛中的(B1>C1>D1>E1)。 可以断定第3名只能在A3和B1中产生。

     ● 如果B1>A2(即第2名为B1),那么可以断定的第3名只能在A2, B2,C1 中产生。

     好了,结论也出来了,只要我们把[A2、B1、A3、B2、C1]作为第7场比赛的马,那么这场比赛的第2,3名一定是整个25匹马中的第2,3名。

     我们在这里列举出第7场的2,3名次的所有可能情况:

     ①  第2名=A2,第3名=A3

     ②  第2名=A2,第3名=B1

     ③  第2名=B1,第3名=A2

     ④  第2名=B1,第3名=B2

     ⑤  第2名=B1,第3名=C1

 

(4)  第8场比赛很复杂,我们要根据第7场的所有可能的比赛情况进行分析。

      ①  第2名=A2,第3名=A3。那么此种情况下第4名只能在A4和B1中产生。

           ● 如果第4名=A4,那么第5名只能在A5、B1中产生。

           ● 如果第4名=B1,那么第5名只能在A4、B2、C1中产生。

           不管结果如何,此种情况下,第4、5名都可以在第8场比赛中决出。其中比赛马匹为[A4、A5、B1、B2、C1]

      ②  第2名=A2,第3名=B1。那么此种情况下第4名只能在A3、B2、C1中产生。

           ● 如果第4名=A3,那么第5名只能在A4、B2、C1中产生。

           ● 如果第4名=B2,那么第5名只能在A3、B3、C1中产生。

           ● 如果第4名=C1,那么第5名只能在A3、B2、C2、D1中产生。

           那么,第4、5名需要在马匹[A3、B2、B3、C1、A4、C2、D1]七匹马中产生,则必须比赛两场才行,也就是到第9场角逐出全部的前5名。

      ③  第2名=B1,第3名=A2。那么此种情况下第4名只能在A3、B2、C1中产生。

           情况和②一样,必须角逐第9场

      ④  第2名=B1,第3名=B2。 那么此种情况下第4名只能在A2、B3、C1中产生。

           ● 如果第4名=A2,那么第5名只能在A3、B3、C1中产生。

           ● 如果第4名=B3,那么第5名只能在A2、B4、C1中产生。

           ● 如果第4名=C1,那么第5名只能在A2、B3、C2、D1中产生。

            那么,第4、5名需要在马匹[A2、B3、B4、C1、A3、C2、D1]七匹马中产 生,则必须比赛两场才行,也就是到第9场角逐出全部的前5名。

        ⑤  第2名=B1,第3名=C1。那么此种情况下第4名只能在A2、B2、C2、D1中产生。

            ● 如果第4名=A2,那么第5名只能在A3、B2、C2、D1中产生。

            ● 如果第4名=B2,那么第5名只能在A2、B3、C2、D1中产生。

            ● 如果第4名=C2,那么第5名只能在A2、B2、C3、D1中产生。

            ● 如果第4名=D1,那么第5名只能在A2、B2、C2、D2、E2中产生。

             那么,第4、5名需要在马匹[A2、B2、C2、D1、A3、B3、C3、D2、E1]九匹马中 产 生,因此也必须比赛两场,也就是到第9长决出胜负。

 

 

总结:最好情况可以在第8场角逐出前5名,最差也可以在第9场搞定。

### 25匹马问题的算法与编程实现 赛马问题是经典的算法问题,涉及排序和优化比赛次数。以下是基于引用内容和专业算法知识的详细解答。 #### 算法思路 赛马问题的核心是通过有限的比赛次数找到最快的几匹马。根据引用内容[^1],我们可以将问题转化为一个有向无环图(DAG)的问题。每次比赛的结果可以看作一组有向边,表示马之间的相对速度关系。经过六次比赛后,所有节点已经连成一个二叉堆结构,根节点即为第一名。为了确定第二名和第三名,需要进一步比较左右子堆的顶点及其子节点。 根据引用[^2],25匹马分为五组进行初步比赛,每组按成绩排序。随后,每组的第一名再次比赛以确定全局第一名。接下来的关键步骤是确定第二名和第三名,这需要额外的一次比赛来比较可能的候选马匹。 #### 编程实现 以下是一个基于Python的实现,展示了如何通过模拟比赛找到最快的三匹马。 ```python def find_fastest_three_horses(races): # races 是一个列表,每个元素是一个长度为5的列表,表示一场比赛的结果 group_winners = [race[0] for race in races[:5]] # 每组的第一名 # 第6场比赛:让每组的第一名比赛 sixth_race = sorted(group_winners) fastest = sixth_race[0] # 全局第一名 # 提取可能的第二名和第三名 candidates = [] for i, winner in enumerate(group_winners): if winner == fastest: candidates.extend(races[i][:3]) # 当前组的前三名 elif winner == sixth_race[1]: candidates.extend(races[i][:2]) # 第二名所在组的前两名 elif winner == sixth_race[2]: candidates.append(races[i][0]) # 第三名所在组的第一名 # 第7场比赛:比较候选人 seventh_race = sorted(set(candidates)) return [fastest, seventh_race[0], seventh_race[1]] # 示例输入 races = [ ["q", "w", "e", "r", "t"], # 第一组比赛结果 ["y", "u", "i", "o", "p"], # 第二组比赛结果 ["a", "s", "d", "f", "g"], # 第三组比赛结果 ["h", "j", "k", "l", "z"], # 第四组比赛结果 ["x", "c", "v", "b", "n"] # 第五组比赛结果 ] result = find_fastest_three_horses(races) print("最快的三匹马是:", result) ``` #### 算法复杂度分析 - 初步比赛需要5场。 - 决定全局第一名需要1场。 - 决定第二名和第三名需要1场。 - 总共需要7场比赛。 #### 注意事项 根据引用[^4],在第七场比赛中,我们只需要考虑可能的候选马匹,而不需要包括那些不可能进入前三名的马匹。这样可以减少不必要的比赛次数。 --- ###
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