同一个世界 两世之约(7-11)

本文提供了一个游戏谜题的详细解法指南,包括如何利用对称性寻找解法、特殊标记格子的影响及陷阱机制的应对策略等核心内容。

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同一个世界

目录

7,顺意

8,萌芽

9,时光

10,前奏

11,命运


7,顺意

7-1

    

这一关和前面的不一样,这一关有8个特殊标记的黑格子,这些格子的颜色不能改变。

在前面,我所有的理论基本上是讲述两件事,第一,如何判断最后是全部变成白色,还是全部变成黑色,第二,如何利用对称性来寻找解法。

既然有些格子的颜色无法改变,那么第一点就不用管了,只需要考虑第二点。

实际上,我们可以理解成,这些不能变色的格子根本不存在(直接去掉),但是最后一定要把所有的点都变成某种颜色才能过关。

对于前面出现的规律三:“对于有3个起点的对称局面,如果有2个起点是对称的,那么往往先消掉第三个起点是比较好的方案(即这个思路比较容易找到答案)”,在经过大量的关卡验证之后,我们已经发现,这条规律可以非常有效的指导我们寻找对称解法,而且往往只要找到合适的第一路径,整个问题就已经基本上解决了。并且在此基础上,我们可以发现除了特殊情况下的规律四之外,这些第一路径还有着共同的规律。

较孤立点:如果一个点只有2个位置相对的邻居(即三点一线)甚至1个邻居,那么我们称之为较孤立点。

注:在考虑邻居的时候,要先去掉那些不能变色的格子,理由上面已经出现过。

规律五:在寻找第一路径的时候应该遵循2个原则,第一,路径的形状尽量简单,第二,在较孤立点很多的时候,路径应该尽量包含尽可能多的某种颜色的点,具体是哪种颜色,取决于对称的2个起点的具体位置。

注(关于形状):上面很多关卡都是形状很简单,比如矩形或者一条线段,6-1所示的第一路径也是矩形,因为前面提到过,路径不是边的集合而是点的集合。

注(关于尽可能多):尽可能多的待变色点,是排除掉一些特殊点的,而哪些点可以称为这里的特殊点,可以由局面本身直接判断出来。例如在6-12中(看做左右对称),对称轴上面有7个白点和2个黑点,那么第一路径一定是包含这2个黑点,而不包含这7个白点的,这可以根据我前面的理论算出来,这7个点就可以算作特殊点。我给出的第一路径包含了其他所有的白点。

注(关于某种颜色):在6-12中,白点不是待变色点,而在下面的7-5中,第一路径几乎包含所有白点,白点是待变色点。这和2个对称的起点的具体位置有关,用粗略的语言可以概括成:2个对称的起点所处位置的整齐程度。

7-2

    

7-3

    

7-4

    

7-5

    

7-6

    

7-7

    

7-8

    

7-9

        

7-10

    

前面提到的方法都是针对对称的局面,因为不对称的局面很少而且都不难,所以没有详述。

这一关有一定的难度,除非发现这一点:以1为起点的路径必定经过2和4,而且不经过3。

实际上想到这一点很容易,但是证明这一点就不容易了。

首先,3条路径中,有2条是分别以7、8为终点的。

如果以1为起点的路径以7或8为终点,那么考虑点2、3、4、12不难发现,应该是无解的。(详情略)

以5、6位起点的路径分别以7、8为终点,那么这2条路径都满足,要么同时经过2、3、4,要么都不经过,所以先画完以1为起点的路径之后,2、3、4应该是一样的颜色,和9、10、11一样。

所以以1为起点的路径必定经过2和4,而且不经过3。

        

7-11

    

7-12

    

8,萌芽

8-1

    

8-2

    

8-3    8-4    8-5

         

8-6

    

8-7    8-8    8-9

         

8-10    8-11

    

8-12

    

9,时光

 9-1

        

9-2

        

可以看出来,一个陷阱引起的空间塌陷现象只能出现一次,一次之后陷阱所在的点就会变成普通点。

那么对于每个陷阱来说,有2种情况,第一,在所有路径中,至少有一条是经过陷阱的,第二,任何路径都不经过陷阱。

按照游戏设计的原则来说,第二种情况讲道理应该是很少见的,到底是哪种情况很容易分析出来。

注意,无论是第一种情况还是第二种情况,陷阱所在的点既可能是待变色点,也可能不是待变色点,没有直接的对应关系。

分析出了陷阱是哪种情况之后,就可以在游戏开始之前预先去掉陷阱的效果了。

规律六:如果是第一种情况,相当于直接将陷阱的4个邻居变色,然后去掉陷阱效果,下面的9-3里面有图解,如果是第二种情况,相当于直接去掉陷阱效果。

9-3

    

这2个其实是一样的,所以答案很简单

    

9-4

    

因为对称解法要求对称轴必须是纯色的,所以这2个陷阱都不经过。

9-5

    

9-6

    

很明显最后一定是全部变成黑色,而且陷阱一定要经过的,所以答案不难找到。

    

9-7

        

9-8

        

9-9

    

按照上下对称的原则找答案

    

9-10

        

9-11

        

9-12

        

10,前奏

 10-1

        

10-2

        

10-3

        

10-4

        

10-5

        

10-6

        

10-7

        

10-8

        

10-9

        

10-10

        

10-11

        

10-12

        

11,命运

 11-1

    

11-2

        

11-3

    

11-4

    

11-5

    

11-6

        

11-7

    

11-8

        

11-9

    

11-10

        

11-11

    

11-12

    

<think>好的,用户问“一个文字是多少token”,我需要详细解释这个问题。首先,用户可能对自然语言处理中的token概念不太清楚,尤其是中文处理时的特殊情况。需要明确的是,对于英文,通常一个单词是一个token,但中文没有空格分隔,处理方式不同。 用户可能在使用像GPT这样的模型时,遇到token限制的问题,比如输入文本长度限制,或者想知道如何计算文本的token数量以控制成本。需要解释不同分词方法对token数量的影响,比如基于字的、基于词的和子词划分(如BPE)。 要比较不同模型的分词方式,比如GPT-3/4使用BPE,而有些中文模型可能用字或词。例如,中文一个字通常是一个token,但使用BPE时可能会有不同情况,比如常见词可能合并成一个token,生僻字可能被拆分成多个。 还要提到实际工具,比如OpenAI的tiktoken库,或者Hugging Face的tokenizer,用户可以实际测试自己的文本。需要举例说明,比如“你好”可能被分成个token,或者合并成一个,取决于分词器。 另外,用户可能想知道如何优化token使用,比如避免过长的输入或选择合适的分词策略。最后提醒用户不同模型和分词器的差异,建议查阅具体文档或使用工具来计算准确数量。</think>在自然语言处理(NLP)中,**「一个文字(汉字)对应的 token 数量」**取决于具体使用的分词方法(Tokenization)和模型设计。以下是不同场景下的常见情况: --- ### **1. 基于字的划分(Character-level)** - **每个汉字 = 1个token** 例如: `"你好"` → `["你", "好"]` → **2个token** 这是最直观的方式,但可能忽略词语的语义关联。 --- ### **2. 基于词的划分(Word- **词语 = 1个token** 例如: `"人工智能"` → `["人工智能"]` → **1个token** 但中文分词存在歧义(如“南京市长江大桥”可能被错误切分),且需依赖词典。 --- ### **3. 子词划分(Subword-level,主流方法)** 大多数现代模型(如GPT、BERT)采用**子词分词算法**(如BPE、WordPiece),核心逻辑是: - **高频词保留为完整token**(如“你好” → 1个token); - **低频词拆分为子词**(如“蜥蜴” → ["蜥", "蜴"] → 2个token); - **标点、符号通常单独成token**。 #### **具体案例(以GPT-4为例)**: - `"你好"` → **可能合并为1个token**(如果“你好”是高频词); - `"深度學習"` → 可能拆分为 `["深", "度", "學", "習"]` → **4个token**; - 英文混合时:`"Hello世界"` → `["Hello", "世", "界"]` → **3个token**。 --- ### **4. 实际计算工具** - **英文倾向**:1个英文单词 ≈ 1-2个token(如“apple”=1,“apple pie”=2); - **中文倾向**: - 平均每个汉字 ≈ **1.3-2.5个token**(因分词策略而异); - 例如:100个汉字可能对应 **130-250个token**。 #### **验证方法**: - 使用OpenAI的在线工具:[Tokenizer Tool](https://platform.openai.com/tokenizer)- 调用API时查看返回的`usage.prompt_tokens`; - 本地工具:Hugging Face的`transformers`库或`tiktoken`库。 --- ### **为什么需要关注token数量?** 1. **模型输入限制**:如GPT-4最多支持128k tokens(约5万汉字); 2. **成本计算**:API按token收费(例如GPT-4输入$0.03/1k tokens); 3. **性能优化**:长文本可能被截断,需精简内容。 --- ### **总结** - **1个汉字 ≈ 1-3个token**(具体取决于分词器和上下文); - **建议**:直接通过工具测试你的文本,例如: ```python import tiktoken encoder = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4") text = "你的输入文本" print(len(encoder.encode(text))) # 输出token数量 ```
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