一个装满8升酒的瓶子,另外只有一个5升的空瓶子和一个3升的空瓶子,问怎样倒可以把酒一丝不差的分成两个4升?(当然不可以直接比较水平面,瓶子的底面半径不同)
学习MIT的公开课计算机科学入门课程6.001x和6.002x将近一个学期了,我几乎把它当作第一重要的事情,每天早晨第一件事就是学习这门公开课。我确信我有很大的收获,正如他们的宗旨用计算思维解决真实问题using computation to solve real problem,我想计算思维是学习这门课最大的收获。
最近看书,碰巧看到一个题目
“一个装满8升酒的瓶子,另外只有一个5升的空瓶子和一个3升的空瓶子,问怎样倒可以把酒一丝不差的分成两个4升?”
像是一道小学的奥数题,没准当年我遇到过,让我苦恼过。
现在看来题目还是趣味十足,但也难度十足,如果真要我做,我想我肯定能做出来,因为我这么多年的学习让我感到,面对再困难的问题,去尝试就有可能得到解答。
但现在嘛,我变得更不一样了,我可以用算法来解决这个问题。现在我知道这可以看成是一个图搜索问题,每一个节点是酒的一种状态,每一条边是倒酒所导致状态的切换。
选择广度优先搜索,第一个给出的答案是操作次数最短的。图根据搜索过程动态产生节点。
程序一眨眼就运行完了,没想到总共找到了16种结果,但每一种看起来都不太一样。最少的一种需要操作7次,quite FUN!
实现程序的一个关键问题是,如何倒酒,现实情况是你知道哪个瓶子是满的,哪个瓶子还剩多少容量。往一个满的瓶子倒酒没有意义,从一个空瓶倒酒出来也没有意义。
我的做法是,尝试从任意一个瓶子倒到另外一个瓶子里,只有6种可能。是否可以倒酒,由源酒瓶和目标酒瓶酒的容量决定。如果源酒瓶酒太多,目标酒瓶装不下,则目标酒瓶倒满;否则源酒瓶的酒太少,则把酒倒光。如果尝试去倒,各瓶酒的状态却未变,证明不可行,即停止继续尝试倒酒。
Python代码
volume = [8, 5, 3] class State(object): def __init__(self, one, two, three): self.v = [one, two, three] def transition(self, src, to): newV = self.v[:] #caution list is mutable # if src bottle don't have enough liqur, pour all if newV[src] < volume[to] - newV[to]: pour = newV[src] # if to bottle don't have enough space, fill it else: pour = volume[to] - newV[to] newV[src] -= pour newV[to] += pour return State(newV[0],newV[1],newV[2]) def __eq__(self, other): return self.v == other.v def __str__(self): return "%s %s %s" % (self.v[0], self.v[1], self.v[2]) def BFSWithGeneratorAll(start, end, q=[]): initPath = [start] q.append(initPath) paths = [] while len(q) > 0: tmpPath = q.pop(0) lastNode = tmpPath[-1] if lastNode == end: paths.append(tmpPath) for (src, to) in zip([0,0,1,1,2,2],[1,2,0,2,0,1]): new = lastNode.transition(src,to) if new not in tmpPath: newPath = tmpPath + [new] q.append(newPath) return paths def printSolution(path): for elt in path: print elt start = State(8,0,0) end = State(4,4,0) paths = BFSWithGeneratorAll(start,end) for path in paths: printSolution(path) print
找到的全部结果,每一行是酒的一种状态。起始状态是8L的壶里有8L酒,最终的状态是8L和5L的壶里各有4L酒。
8L 5L 3L 8 0 0 3 5 0 3 2 3 6 2 0 6 0 2 1 5 2 1 4 3 4 4 0 8 0 0 5 0 3 5 3 0 2 3 3 2 5 1 7 0 1 7 1 0 4 1 3 4 4 0 8 0 0 5 0 3 0 5 3 3 5 0 3 2 3 6 2 0 6 0 2 1 5 2 1 4 3 4 4 0 8 0 0 5 0 3 5 3 0 3 5 0 3 2 3 6 2 0 6 0 2 1 5 2 1 4 3 4 4 0 8 0 0 3 5 0 0 5 3 5 0 3 5 3 0 2 3 3 2 5 1 7 0 1 7 1 0 4 1 3 4 4 0 8 0 0 3 5 0 3 2 3 5 0 3 5 3 0 2 3 3 2 5 1 7 0 1 7 1 0 4 1 3 4 4 0 8 0 0 3 5 0 3 2 3 0 5 3 5 0 3 5 3 0 2 3 3 2 5 1 7 0 1 7 1 0 4 1 3 4 4 0 8 0 0 5 0 3 5 3 0 2 3 3 0 5 3 3 5 0 3 2 3 6 2 0 6 0 2 1 5 2 1 4 3 4 4 0 8 0 0 5 0 3 5 3 0 2 3 3 2 5 1 3 5 0 3 2 3 6 2 0 6 0 2 1 5 2 1 4 3 4 4 0 8 0 0 3 5 0 3 2 3 6 2 0 6 0 2 5 0 3 5 3 0 2 3 3 2 5 1 7 0 1 7 1 0 4 1 3 4 4 0 8 0 0 5 0 3 5 3 0 2 3 3 2 5 1 0 5 3 3 5 0 3 2 3 6 2 0 6 0 2 1 5 2 1 4 3 4 4 0 8 0 0 5 0 3 5 3 0 2 3 3 2 5 1 7 0 1 7 1 0 3 5 0 3 2 3 6 2 0 6 0 2 1 5 2 1 4 3 4 4 0 8 0 0 3 5 0 3 2 3 6 2 0 6 0 2 1 5 2 0 5 3 5 0 3 5 3 0 2 3 3 2 5 1 7 0 1 7 1 0 4 1 3 4 4 0 8 0 0 3 5 0 3 2 3 6 2 0 6 0 2 1 5 2 1 4 3 5 0 3 5 3 0 2 3 3 2 5 1 7 0 1 7 1 0 4 1 3 4 4 0 8 0 0 3 5 0 3 2 3 6 2 0 6 0 2 1 5 2 1 4 3 0 5 3 5 0 3 5 3 0 2 3 3 2 5 1 7 0 1 7 1 0 4 1 3 4 4 0 8 0 0 5 0 3 5 3 0 2 3 3 2 5 1 7 0 1 7 1 0 4 1 3 0 5 3 3 5 0 3 2 3 6 2 0 6 0 2 1 5 2 1 4 3 4 4 0