厦门科技馆摆木块问题

转载自 数学345 厦门科技馆摆木块问题

这是前几年的随笔,分享下。一家人带着不到三岁的女儿在厦门科技馆玩耍。 在科技馆玩了一天,最后一个项目是女儿自己进入和小朋友们一起玩,大人在外面等候。

在等的时候,我看见一个10岁左右的女孩在一张大桌子上摆弄木块,看她推来推去,拆来拆去,始终不能把桌子上的木块刚好填满木框。我凑近一看,这个桌子有个 10 × 10 10 \times 10 10×10的木框,大致如下图。现在有很多 4 × 1 4\times 1 4×1 的长方形小木块,任意一个小木块只能横放或竖放,且不能和其他小木块重叠,请小朋友试试看能否填满 10 × 10 10 \times 10 10×10的木框。

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我当时想了一会,也没想出来。后面想了下,从上到下面,对于第1行来说,竖放的小木块数目只能是2、6、10,假设是2 块,那么第2行新增的竖放的小木块数目只能是0,或6-2=4,或10-2=8。从中不难看出,由于2,6,10 之间的差必定是偶数,无论上一行竖放的小木块数目是多少,下一行新增竖放的小木块数目必定也是偶数,所以竖放的小木块总数目必定是偶数。

因此无论怎么放,竖放的小木块总数目只能是偶数。而且我们知道要填满的话,恰好需要 100/4=25个小木块。

假设可以填满,按上面所说,竖放的总数只能是偶数,因此横放的总数只能是奇数。注意到木框 10 × 10 10 \times 10 10×10是一个正方形,具有非常好的对称性。也就是旋转90度后,横的小木块就变成竖的了,竖的变成横的,这就会导致旋转后竖放的小木块总数是奇数,矛盾。所以是无法填满的。


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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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