首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >金朵希的谜题

金朵希的谜题

作者头像
阿超
发布于 2022-08-21 06:55:46
发布于 2022-08-21 06:55:46
1.1K00
代码可运行
举报
文章被收录于专栏:快乐阿超快乐阿超
运行总次数:0
代码可运行

分享一个网站

可以解决斑马难题

这里是金朵希的谜题

出席晚宴的有温斯洛女士(Winslow)·马可拉医师(Marcolla)康提伯爵夫人(Contee)·奈子欧夫人(Natsiou)舆芬奇男爵夫人( Finch) 。 所有女士排成一列就座。她们都穿著不同颜色的衣物,芬奇男爵夫人戴了一顶样式活泼的紫帽子·马可拉医师坐在最左边,旁边是穿著白外套的客人·身穿绿衣的女士坐在穿红衣客人的左边。我纪得那件缘色衣服,是因为这位女士把她的苦艾酒洒在上面了。来自拜勒腾的客人穿善一身蓝。其中一位晚宴贵宾炫耀她的鼻烟盒时,坐在她旁边的女士说她的故乡拜勒腾出产的更好 接著柰子欧夫人亳出珍贵的战争勋章炫耀。来自卡纳卡的女士不以为然地说那完全比不上她的鸟形项坠。另一位客人带来了一件珍贵的钻石,而正当客人看著自己的钻石时,坐在她隔壁来自达波克瓦的访客差点打翻了身旁客人的威士忌。温斯洛女士举起葡萄酒敬酒。来自自由港的女士喝了太多啤酒,跳到桌子上之後摔在正中央座位的客人身上,打翻了那位可怜女士的兰姆酒。接著康提伯爵夫人讲述了她年少时在丹沃丽的放纵经历,令所有人题得目瞪口呆。 隔天早上,桌子底下有四样傅家之宝:鼻烟盒、戒指、鸟形项坠和钻石。 可是主人分别是谁呢?

我们先提炼出里面的主要信息:

  1. 芬奇-紫衣物正约束
  2. 马可拉-最左边正约束,与白衣物邻近(这说明从左数第二个是白衣物正约束)
  3. 绿衣在红衣左边(绿衣不可能在最右边负约束)
  4. 绿衣苦艾酒正约束
  5. 蓝衣拜勒腾正约束
  6. 蓝衣不可能是鼻烟盒负约束
  7. 柰子欧战争勋章正约束
  8. 卡纳卡鸟形项坠正约束
  9. 达波克瓦不是钻石负约束
  10. 达波克瓦不是威士忌负约束
  11. 温斯洛葡萄酒正约束
  12. 自由港啤酒正约束
  13. 自由港不是正中央负约束
  14. 兰姆酒在正中央正约束
  15. 康提丹沃尔正约束

我们将正约束用+放在页面上,负约束用-放在页面上:

https://www.pword.net/zebra/#jindosh

这里1、2、3、4、5表示从左到右位置 单击左键设定一个正约束条件(+),单击右键设置一个负约束条件(-) 再次点击取消约束条件

我们将上面所有约束设定进去后,发现还漏了一些

然后找到5个中存在3个负约束的情况降低难度(说明要么苦艾酒、绿衣服是在最左边,要么是在第四个):

我们仔细看这两句关于位置信息:

  1. 绿衣在红衣左边 考虑到2的位置是白,所以绿衣只可能存在于4的位置,红衣在绿衣的右边,所以是5
  1. 钻石旁边达波克瓦、达波克瓦旁边威士忌(需要考虑到钻石持有者同时也可能是威士忌) 由于在最左边的马可拉是威士忌,所以达波克瓦在2的位置 加上约束后答案解开

完整答案url

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
AI代码解释
复制
https://www.pword.net/zebra/#jindosh{%22p%22:[[4394862,[7,12],[14,20,27],[23],[19],[25],[28],[15],[18],[30],[26],[21],[29]],[16797866,[27],[29],[17,27],[17],[27],[26],[27]]]}

大伙可以按照这个思路试试爱因斯坦难题https://www.pword.net/zebra/#einstein

爱因斯坦难题 载入配置 斑马难题是一个著名的逻辑难题。 它也常被称为爱因斯坦难题,因为据说它是阿尔伯特·爱因斯坦小时候提出的。 以下是1962年刊登在 Life International 上的一个版本: \1. 有五栋房子。 \2. 英国人住在红色房子里。 \3. 西班牙人养着一条狗。 \4. 住在绿色房子里的人喝咖啡。 \5. 乌克兰人喝茶。 \6. 绿色房子紧挨在乳白色房子的右边。 \7. 抽老金牌香烟的人养着一些蜗牛。 \8. 抽古思牌香烟的人住在黄色房子里。 \9. 住在中间那栋房子里的人喝牛奶。 \10. 挪威人住在第一栋房子里。 \11. 抽契斯特菲尔德牌香烟的人和养着一只狐狸的人是邻居。 \12. 抽古思牌香烟的人和养着一匹马的人是邻居。 \13. 抽好彩牌香烟的人喝橙汁。 \14. 日本人抽百乐门牌香烟。 \15. 挪威人住在蓝色房子的旁边。 那么,谁喝水?谁养着斑马? 为了清晰起见,需要补充几点,五栋房子每栋都涂上了不同的颜色,住在里面的人分别来自不同的国家、养着不同的宠物、喝不同的饮料、抽不同牌子的香烟。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2022-08-04,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
屌丝必看案例:加州大学光棍极客通过大数据搞定女朋友
在加州大学洛杉矶分校数学楼5层的一个阁楼里,显示器上闪烁着微弱的灯光。Chris McKinlay正在使用罗拉多州超算为他博士论文(大规模数据处理和并行数值方法 )做实践,而凌晨三点却是能压榨这个计算机资源的最佳时间,他打开了第二个窗口——OkCupid(美国在线约会网站的领头羊 )的收件箱。 McKinlay, 35岁,体型偏瘦,一头蓬乱头发的中年男子。在4000万通过Match.com、J-Date、e-Harmony这些网站在网络上寻找浪漫的美国中,他是非常不起眼的一个
小莹莹
2018/04/18
6940
屌丝必看案例:加州大学光棍极客通过大数据搞定女朋友
抬头三尺有Echo:领先苹果,亚马逊把智能音箱装进你家天花板
一大早,你和生命中最后一个房东挥挥手再见,带着全部的家当和Toby——一只5岁的哈士奇——搬到了你亲自攒首付买下的房子里。
量子位
2018/07/24
6660
抬头三尺有Echo:领先苹果,亚马逊把智能音箱装进你家天花板
光棍极客告诉你:如何用大数据找到女朋友?
今天是520,你是否还在迷茫如何向喜欢的女生表白?是否还在百度有趣的撩妹技巧?生活在一个充满“数据”的世界,找个女朋友真的很难么?回答是否定的,有了大数据,找女朋友的成功率会高很多。请看来自美国的Chris McKinlay给我们分享的经典案例——如何通过大数据找到你的另一半。
钱塘数据
2018/07/27
5270
光棍极客告诉你:如何用大数据找到女朋友?
万字长文详解:产品思维分析与应用
本文作者:hedysejiang,腾讯TEG产品策划 什么是产品思维?产品思维需要怎样的能力?如何在工作生活中应用产品思维?本文将分享在寻找这些问题答案过程中的些许思考,以供各位参考。 目录(全文约12000字) 一、我理解的产品思维 二、产品思维需要哪些能力 三、生活中的产品思维 近些年,产品思维这个词被越来越多的人所熟知,特别是互联网行业,大家在谈论需求时提及产品思维、用户思维也越来越频繁,为了验证这种感知,特地查下了Google趋势。 从2010年到2020年10年间,全球范围内,互联网思维略有
腾讯大讲堂
2022/02/10
1.2K0
【硅谷牛仔】Instagram CEO--凯文·希斯特罗姆--从销售到科技独角兽公司CEO
Instagram 曾经创造了一个传奇,这个创立只有22个月时间,同时仅有14名员工应用被Facebook斥资10亿美元收购,创始人也迅速以4亿美元身价进入美国80后亿万富翁行列。
春哥大魔王
2019/05/05
7850
【硅谷牛仔】Instagram CEO--凯文·希斯特罗姆--从销售到科技独角兽公司CEO
云上的秘密:大理漾濞绘就美丽乡村新画卷
从大理漾濞彝族自治县驱车向东,上苍山西坡,一路翠林竹海,一路九曲十八弯,海拔逐渐升高,车至山顶便是光明村。这里,生活着彝、汉、白、傣、傈僳5个民族;这里,被一万株百年以上古核桃树的巨大树荫覆盖,常年笼罩在云海绿荫之中,被称为“云上村庄”。 光明村核桃种植历史悠久,古核桃树众多,全村树龄百年以上的古核桃树达一万多株,两百年以上的核桃树约有六千多株,近年来全村又培植了许多核桃树新苗,连片种植面积达万亩。 在三千年前的苍山崖画中有一幅采摘图,形象再现了漾濞江流域土著先民攀高摇竿敲打果实和树下众人拾捡果实的场景。
腾讯文旅
2022/06/27
4360
云上的秘密:大理漾濞绘就美丽乡村新画卷
永恒的“DOOM”,永恒的热爱
我曾经很多次推荐过这本书:David Kushner的《DOOM启世录》,今天再次提起是因为这本在十年前影响了很多游戏从业者的书终于再版了。 对于读者而言,如果说有哪本关于游戏的书能让人看完后对游戏制作和程序开发的工作充满热情与冲动的话,那么第一个想到的非《DOOM启世录》莫属。 虽然这本书不像技术类和学习类书籍那样提供具体的游戏开发指引,但却最能唤出内心中潜藏的对所热爱的事物的热情——不仅仅是编程或者游戏。 《DOOM启世录》写的是关于“两个John”——传奇程序员卡马克(John Carmack)和天才
博文视点Broadview
2023/05/06
4970
永恒的“DOOM”,永恒的热爱
我在华为20年之小趣事回忆
原文出处: panshaoqin(@魔法爸爸) 收拾好行李,从杜塞尔多夫机场乘机回国,突然间想起今天(2015年8月15日)是我来公司20年的纪念日。1995年8月15日我去华为报道,一晃我在华为公司就已经20年了。真是应了小时候作文经常写的那句话:光阴似箭、日月如梭。静静地坐在飞机的舷窗边,想起过去很多事很多人,像电影一样一幕幕在眼前掠过,一时间有点恍惚。这里一些过往的小故事记录下来,分享给自己,也分享给大家。 故事一:俺来华为的经历 其实,我来深圳,来华为,很大程度是受我们班夏同学的影响。我们在本科最
wangxl
2018/03/07
1.5K0
丝绸之路(Silk Road)沉浮录:你不知道的那一面(上)
一提到丝绸之路(Silk Road),所有人第一反应就是:啊,就是那个卖毒品的地下黑市。对,今天要说的就是那个买卖毒品的地下黑市,经历两次复辟,最终还是无力回天。然而我们只知道丝绸之路是一个买卖毒品的网站,但是从未了解过它的内部结构,以及是如何做到风生水起的。 1 故事从客服说起:Curtis Green 2013年1月的一天早晨,Curtis Green正在家中享用64盎司的CocaCola和甜甜圈。突然门铃声响了,这着实震惊到了他,因为很少有人会拜访他在西班牙这套简陋的房子。(47岁的Curtis
FB客服
2018/02/07
1.4K0
丝绸之路(Silk Road)沉浮录:你不知道的那一面(上)
【统计学家的故事】发明了埃奇沃思盒的:弗朗西斯·伊西德罗·埃奇沃思
弗朗西斯·伊西德罗·埃奇沃思(Francis Ysidro Edgeworth,1845-1926),是英国统计学家,数理统计学的先驱。他1845年2月8日出生于爱尔兰朗福德郡。少年时受家庭老师的影响,对数学和古典文学很有兴趣。1926年2月13日辞世,享年81岁,终身未婚。 埃奇沃思是统计学家,又是经济学家。他热心研究概率论与数理统计,并将其应用到经济学的领域中,他在统计思想上,受凯特莱(L·A·J·Quetelet,1796-1874)和高尔登(F·Galton,1822-1911)的影响。这从他早期的著作,1877年出版的《伦理学的新旧方法》一书中,就可以明显地看出来。
Ai学习的老章
2019/04/10
2.3K0
传奇数学家斯梅尔
源 / 《数学文化》 当代富有色彩的著名数学家,首推长期工作在美国加州伯克利大学的史蒂芬 • 斯梅尔(Stephen Smale)教授。国内一般学术刊物介绍科学家时,谨守学术成就,避忌色彩。然而,就斯梅尔而言,他的学术成就和他的生活色彩,实互为补充,相辅相成。笔者喜欢读斯梅尔的文章,并与他有过互访的交往,愿借《数学文化》之一角,将所知所闻介绍给读者。本文从他在数学方面的工作谈起,最后补充若干生平故事。 斯梅尔教授属于当今世界上最杰出的数学科学家之列,在微分拓扑、动力系统、混沌理论、大范围变分学、计算复杂
顶级程序员
2018/04/27
1.2K0
传奇数学家斯梅尔
MSRA周明:计算机能“理解”多少我们的语言了?
【编者按】对自然语言计算技术的研究人员来说,能够实现人与计算机可以进行有效沟通,计算机能理解用户的意图,执行命令或回答问题一直是他们努力迈进的目标。基于近30年来在自然语言计算领域的研究经验,微软亚洲
CSDN技术头条
2018/02/09
7180
MSRA周明:计算机能“理解”多少我们的语言了?
亚马逊AI主任科学家李沐:机器学习简介
本书作者跟广大程序员一样,在开始写作前需要来一杯咖啡。我们跳进车准备出发,Alex掏出他的安卓喊一声“OK Google”唤醒语言助手,Mu操着他的中式英语命令到“去蓝瓶咖啡店”。手机快速识别并显示出命令,同时判断我们需要导航,并调出地图应用,给出数条路线方案,每条方案均有预估的到达时间并自动选择最快的线路。好吧,这是一个虚构的例子,因为我们一般在办公室喝自己的手磨咖啡。但这个例子展示了在短短几秒钟里,我们跟数个机器学习模型进行了交互。 如果你从来没有使用过机器学习,你会想,“这不就是编程吗?”或者,“机
IT派
2018/03/28
1.7K0
亚马逊AI主任科学家李沐:机器学习简介
重构区块链
撰写这篇手册,并不简单的因为区块链是一个热门话题,更因为随着研究的深入,你会发现这是一个相当复杂的领域。关于这一话题的信息来源无外乎三个方面:技术文档和代码,商业机构的宣传,研究机构或个人的整理。但是每一种媒体都因其形式、渠道或作者而带有某种偏见。技术文档固然详细精确,但是不够通俗,视野也不够广阔;商业宣传必定带有一定的偏向性;而看似中立的研究机构和媒体也因其背后资助方或者受众市场的差异而显现出意识形态的不同。区块链领域的技术人员喜欢强调其技术领先性,但偏偏这一领域在学术界还没有一致的评判标准。区块链商业机构流行的白皮书,只有极少数既保留了技术细节,又蕴含对整个体系的理解。媒体和研究机构里则存在一种悖论,那些对区块链理解不够深,但是想象力丰富的人,率先推出了所谓的畅销书,只能让普通人初步理解一些浅层的知识,无法用来灵活运用和价值创造。只有那些深入区块链一线的研究员才会意识到,这个领域还处在高速变化期,很多东西都没有定性,出书立著为时尚早。
全栈程序员站长
2022/07/23
10.1K0
重构区块链
20191124_射雕侠侣和天龙八部小说分类
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/157858.html原文链接:https://javaforall.cn
全栈程序员站长
2022/09/14
5380
免费使用满血版DeepSeek R1搭建服从性超强的AI女友+个人法律顾问,新手小白也可以【图文喂饭级教程】
家人们,谁懂啊!最近我沉迷探索各种 AI 大模型,一心想找个 “得力助手” 帮我处理繁重的工作。听说 deepseek 很厉害,兴致勃勃跑去官网体验,结果现实给我泼了盆冷水。官网那叫一个卡顿,点一下页面,转半天圈没反应,“服务器繁忙,请稍后再试” 的提示反复弹出,就像个赶不走的 “小恶魔”,一次次把我的期待狠狠碾碎😫 这使用体验,简直糟糕透顶,我都怀疑自己是不是在和一个世纪前的老旧系统打交道。
小白的大数据之旅
2025/03/14
8750
免费使用满血版DeepSeek R1搭建服从性超强的AI女友+个人法律顾问,新手小白也可以【图文喂饭级教程】
杨振宁100岁了,诺奖都不算他的人生巅峰
大数据文摘授权转载自果壳 作者:游识猷 编辑:小毛巾 杨振宁开车去纽约看李政道。 那是1956年的四月末或五月初,纽约最好的季节,暖风吹拂,花叶纷披。他在哥伦比亚大学接到李政道,然后一同去附近觅食。他们步行去白玫瑰咖啡馆,边喝咖啡边讨论;出了咖啡馆又去了一家中国饭馆,边吃午饭边争执;最后他们一并回到李政道的办公室,在黑板上写写画画,到那天结束时,他们已经知道需要做些什么——翻阅过往所有关于弱相互作用的实验,看看到底有没有跟“宇称守恒”相关的证据。 记忆在这里出现了分岔。 杨振宁(左)和李政道(右)|sc
大数据文摘
2022/09/26
5430
杨振宁100岁了,诺奖都不算他的人生巅峰
经典 40 篇完整版
Hiding behind the loose dusty curtain, a teenager packed up his overcoat into the suitcase. He planned to leave home at dusk though there was thunder and lightning outdoors. He had got to do this because he was tired of his parents’ nagging (唠叨的) about his English study and did not want to go through it any longer. He couldn’t get along well with English and disliked joining in English classes because he thought his teacher ignored him on purpose. As a result, his score in each exam never added up to over 60.
独元殇
2023/03/14
1.8K0
【重磅荐书】机器崛起(Rise of the Machines)——不得不读的控制论历史
【新智元导读】近日,中科院自动化所王晓、郑心湖、王飞跃翻译的《机器崛起》一书面世。中央军委科学技术委员会副主任、中国科学院院士贺福初,中国指挥与控制学会理事长、中国工程院院士戴浩,中国兵器第207研究所研究员,中国指挥与控制学会副理事长兼秘书长秦继荣,以及译者王飞跃教授为此书写了精彩的推荐序。中国工程院院士孙优贤、中国工程院院士桂卫华、驭势科技CEO吴甘沙和新智元创始人杨静也为本书写了精彩的书评。 《机器崛起(Rise of the Machines)》一书是《麻省理工技术评论》、《君子》、《财富》杂志评定
新智元
2018/03/28
3.7K0
【重磅荐书】机器崛起(Rise of the Machines)——不得不读的控制论历史
一个框架整合大脑理论 3.1 自由能公式含义详解
推理在计算和神经描述层面提供了感知、学习和决策的统一理论。在本文中,我们解决了这样的担忧:主动推理可能与民间心理学中的信念‑欲望‑意图(BDI belief–desire–intention)模型存在冲突,因为它不包括数学描述层面的欲望术语 (或其他意动结构)。为了解决这个问题,我们首先简要回顾从预测编码到主动推理的历史进程,使我们能够区分运动控制的主动推理公式 (在民间心理学下不需要有欲望)和决策过程的主动推理公式 (民间心理学中确实有欲望)。然后我们表明,尽管在数学描述层面上存在表面张力,但主动推论的形式主义包含了可以轻易识别为在心理描述的层面上编码欲望对象和欲望强度的术语。我们通过对主动推理代理的简单模拟来证明这一点,该推理代理出于不同原因离开暗室。尽管它们具有一致性,但我们通过 强调寻求信息的驱动力与奖励之间的区别,进一步展示了主动推理如何增加民间心理描述的粒度,以及它如何提供更精确、定量的信息民间心理预测。最后,我们考虑主动推理的隐式意动成分如何在其他系统中具有部分类似物 (即 “好像”欲望),而其他系统可由它所遵循的更广泛的自由能原理描述。
CreateAMind
2024/01/04
2670
一个框架整合大脑理论 3.1 自由能公式含义详解
推荐阅读
相关推荐
屌丝必看案例:加州大学光棍极客通过大数据搞定女朋友
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档