智力算法题之病狗问题

有50家人家 每家一条狗有一天警察通知,50条狗当中有病狗,行为和正常狗不一样每人只能通过观察别人家的狗之间对比来判断自己狗是否生病,而不能看自己狗,如果判断出自己家的狗病了以后就当天一枪打死自己家的狗。每个人都一定能分辨出病狗和正常狗。这样第一天没有枪声第二天没有枪声 第三天开始一阵枪响 问:一共死了几条狗

答 :  1)若只有1只病狗,因为病狗主人看不到有其他病狗,必然会知道自己的狗是病狗(前提是一定存在病狗),所以他会在第一天把病狗处决。
  2)设有k只病狗的话,会在第k天被处决,那么,如果有k+1只,病狗的主人只会看到k只病狗,而第k天没有人处决病狗,病狗主人就会在第k+1天知道自己的狗是病狗,于是病狗在第k+1天被处决
  3)由1)2)得,若有n只病狗,必然在第n天被处决

IBM的"问题"是一个经典的问题解决例子,它涉及到图论中的最短路径搜索。问题描述的是在一个城市里,每家都养了一只,这些之间通过街道相连形成一张网络。当某一家的了,邻居们担心会被传染,所以他们希望找到一条从患到自己家的最短路径,使得这条路径上没有任何其他患。 这通常可以通过Dijkstra's Algorithm或者A*搜索算法来实现。这里我给出一个使用Python的Dijkstra算法实现的例子,假设我们有一个邻接矩阵表示的城市网络: ```python import heapq def dijkstra(graph, start): distances = {node: float('infinity') for node in graph} distances[start] = 0 queue = [(0, start)] while queue: current_distance, current_node = heapq.heappop(queue) if current_distance > distances[current_node]: continue for neighbor, weight in graph[current_node].items(): distance = current_distance + weight if distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = distance heapq.heappush(queue, (distance, neighbor)) return distances # 假设graph是一个字典,键是节点,值是另一个字典,表示相邻节点及其权重,例如: # graph = { # 'A': {'B': 1, 'C': 4}, # 'B': {'A': 1, 'C': 2, 'D': 5}, # 'C': {'A': 4, 'B': 2, 'D': 1}, # 'D': {'B': 5, 'C': 1} # } start_node = 'A' # 所在的位置 shortest_distances = dijkstra(graph, start_node) print(f"从{start_node}出发的最短距离:", shortest_distances)
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