腾讯面试题:64匹马,8赛道,找出最快的4匹最少要几次?

本文探讨了一个有趣的问题:如何从64匹马中找出最快的4匹,仅使用8条赛道,最少需要进行多少次比赛。文章逐步解析了问题,并提供了一个有效的解决策略。

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01

故事起源

有64匹马,8条赛道,要找出最快的4匹马,最少要几次呢?

02

初步思考

很多同学可能第一反应就是,这个问题肯定不简单,应该有一些技巧,但技巧是啥呢,又一时想不出来。

其实呢,先别想得太复杂了,比如我现在就问你一个问题,有没有可能存在有一匹不用跑?
答案当然是不行。

03

分析

那也就是每一匹都得先跑一次,64匹,8个赛道,那就先分8组跑8次。

每一组都会得到8匹的相对速度,也就是在同一组内的名次。

为了方便描述,我们用编号来表示。如A组里面的名次分别用来表示。

因为我们只需要找出最快的4匹,那么肯定不属于最快的4匹,同理把每一组的后4名先排除。

现在每一组内都有相对名次,但不同的组间是不知道的。如果把A组和B组放一起,下面的情况都可能存在。

因为是要找最快的,所以选择每组的第一名再出来跑一次,这样落后的第一名所在的整组都可以排除。为了描述方便,把最快到最慢的第一名所在的组依次重新命名为A,B...H组。

组间的第一名有了名次关系,可以发现一定不属于前4名,因为都在他们前面。同理可排除。同时是最快的,一定属于前4。那接下来只需在剩下的9匹中找出前3。

除去,其余8匹跑一次。如果在第3名或者更后,那说明已经选出了前3名,也不用再跑了,否则再取前3和一起跑一次,即可得结果。

最多11次一定可以选出最快的4匹。

04

总结

这种思维题,其实是很难直接就想清楚整个过程。可以先想得简单一点,往下推一步再看,逐步推进就可以引导出正确的结果了。

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这是一个经典的算法,目的是在有限的比赛次数下找到最快的四马。我们有64马、8赛道,并且每次只能赛完一组后再安排下一组比赛。下面我们逐步分析最优解法。 --- ### 分析与解答 #### 第一步:初步筛选 将所有马分成 **8 组**(每组 8 ),分别进行比赛。 这需要 **8 次比赛**。赛后记录每组的排名情况。 此时我们可以得到每个小组内的相对快慢顺序,但不知道跨组的具体速度关系。 #### 第二步:确定“最快的一批” 从第一步中选出各组的第一名共 **8 马** 进行第9场比赛。这场比赛会给出整体最快速度的排序前几名所在的初始范围。 例如: - 若 `A1 > B1 > C1 > D1 ...` 表示 A 组第一名胜过其他组第一名,则说明 A 组第一名可能是全局第一。 - 同理推导出第二至第四名可能来自哪些组合。 注意:只有部分几组里的前列才有机会进入最终候选名单! #### 第三步:缩小范围再次竞争 基于上述结果进一步减少参赛者数量。因为已经明确某些组别不可能贡献额外更快成员了,所以可以直接排除掉那些无关紧要的个体。接下来只需再组织少数关键选手间最后一轮较量即可得出确切结论。 假设最后发现只需要比较约20余左右潜在优胜者,则设计新一轮合理赛事数目不会超过5场左右。 综上所述总共不超过 **14 场比赛** 就能锁定答案。 --- ### Python模拟思路 虽然理论上可以计算最少比赛次数,但在实际编码时为了保证准确性可能会采用更多的比赛回合数来进行验证。下面提供一种简化的逻辑框架供参考: ```python import heapq def find_top_k(horses, tracks=8, k=4): rounds = [] # Step 1: Initial races to get group rankings. groups = [horses[i:i + tracks] for i in range(0, len(horses), tracks)] for g in groups: sorted_group = sorted(g) # Assume sort by speed (lower is faster). rounds.append(sorted_group) # Step 2: Race the winners of each initial race. winners = [group[0] for group in rounds] overall_winner_order = sorted(winners)[:k] candidates = set() for winner_ranking in overall_winner_order: idx = winners.index(winner_ranking) top_candidates_from_group = rounds[idx][:k+1] # Include few more just safe side candidates.update(top_candidates_from_group) final_round_result = sorted(list(candidates))[:k] return final_round_result # Example usage with dummy data representing horse speeds. dummy_horses = list(range(64)) # Lower number means faster here. top_4_fastest = find_top_k(dummy_horses, tracks=8, k=4) print("Top 4 fastest horses:", top_4_fastest) ``` 此代码片段仅作为示意用途,在真实场景下还需要补充更多细节才能达到理想效果。 ---
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