64匹马,8个赛道,找出跑得最快的4匹马

本文介绍了一个有趣的赛马问题:如何通过最少的比赛场次找出64匹马中跑得最快的4匹马。文章详细阐述了解决方案,包括将马匹分组、逐步淘汰较慢的马匹,直至确定最快的4匹马的具体步骤。

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64匹马,8个赛道,找出跑得最快的4匹马,至少比赛几场?
第一步
全部马分为8组,每组8匹,每组各跑一次,然后淘汰掉每组的后四名,如下图(需要比赛8场)
这里写图片描述
第二步
取每组第一名进行一次比赛,然后淘汰最后四名所在组的所有马,如下图(需要比赛1场)
这里写图片描述
这个时候总冠军已经诞生,它就是A1,蓝色区域(它不需要比赛了),而其他可能跑得最快的三匹马只可能是下图中的黄色区域了(A2,A3,A4,B1,B2,B3,C1,C2,D1,共9匹马)
这里写图片描述
第三步
只要从上面的9匹马中找出跑得最快的三匹马就可以了,但是现在只要8个跑道,怎么办?那就随机选出8匹马进行一次比赛吧(需要比赛一场)

第四步
上面比赛完,选出了前三名,但是9匹马中还有一匹马没跑呢,它可能是一个潜力股啊,那就和前三名比一比吧,这四匹马比一场,选出前三名。最后加上总冠军,跑得最快的四匹马诞生了!!!(需要一场比赛)

最后,一共需要比赛的场次:8 + 1 + 1 + 1 = 11 场

这是一个经典的算法题,目的是在有限的比赛次数下找到最快的四匹马。我们有64匹马、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 匹),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 匹马** 进行第9场比赛。这场比赛会给出整体最快速度的排序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余匹左右潜在优胜者,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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