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人的思想是世界上無(wú)法研究明白的，有的人喜歡簡(jiǎn)單，有的人就喜歡復(fù)雜，所謂的想太多
每個(gè)人的想法都不一樣的，世界大同了，那么只需要活一個(gè)人便好了，想開(kāi)些，你提這個(gè)問(wèn)

題本身就是復(fù)雜了。

這段時(shí)間互聯(lián)網(wǎng)上火熱的流傳著一個(gè)智力測(cè)試題。題目出現(xiàn)的形式有多種，但大多看起來(lái)是這個(gè)樣子：如果是學(xué)齡前兒童，5-10分鐘能解決這個(gè)問(wèn)題，普通程序員要1個(gè)小時(shí)，受過(guò)更高教育的人…

8809=6

7111=0
2172=0
6666=4
1111=0
3213=0
7662=2
9313=1
0000=4
2222=0
3333=0
5555=0
8193=3
8096=5
7777=0
9999=4
7756=1
6855=3
9881=5
5531=0
2581=?

謎底揭示 …

期實(shí)答案很復(fù)簡(jiǎn)單，答案跟每個(gè)數(shù)字里有多少個(gè)圈圈有關(guān)。在形狀上，8有2個(gè)圈，所以記兩次。0是一個(gè)大圈，記1次。所以2581=2。很有趣，不是嗎？這是一種通過(guò)隱含的計(jì)算方式得出的另一種數(shù)值對(duì)應(yīng)關(guān)系。

而困擾著我的卻是如何能以一種不基于數(shù)字形狀的方法來(lái)找到這種數(shù)值對(duì)應(yīng)關(guān)系。我如何能編程讓計(jì)算機(jī)來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題？我認(rèn)真思考了一下，因?yàn)槲蚁矚g自 認(rèn)為是一個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家，這道題看起來(lái)頗像一個(gè)可以通過(guò)一個(gè)OLS（ordinary least squares）表達(dá)式來(lái)解決的聯(lián)立方程式。那么，如何能講將這個(gè)問(wèn)題和涉及到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成一個(gè)小小的OLS表達(dá)式呢？我需要將每行的數(shù)字隊(duì)列轉(zhuǎn)換成一個(gè) 描述數(shù)字出現(xiàn)頻率的表格。這樣，對(duì)于8809=6來(lái)說(shuō)，我需要重構(gòu)出來(lái)的數(shù)據(jù)應(yīng)該類(lèi)似于這樣：

1,0,0,0,0,0,0,0,2,1 = 6

在這種形式的公式中，9個(gè)數(shù)字分別代表著數(shù)字1-9在每串?dāng)?shù)據(jù)中出現(xiàn)的次數(shù)。我不知道如何得出這張頻次表，于是，按照我的習(xí)慣，我把這個(gè)問(wèn)題做了一個(gè)簡(jiǎn)潔的描述，張貼在StackOverflow.com上，如我愿的得到了一個(gè)極好的方案。一旦我建好了頻次表，問(wèn)題就變成了一個(gè)簡(jiǎn)單的關(guān)于10個(gè)獨(dú)立變量的線性表達(dá)式。

我的整個(gè)運(yùn)算腳本——如果你十分感興趣的話——就是下面這些，你可以把它粘貼到R語(yǔ)言解釋器里運(yùn)行。

## read in the training data ## more lines than it should be because of the https requirement in Github temporaryFile <- tempfile() download.file("https://raw.github.com/gist/2061284/  44a4dc9b304249e7ab3add86bc245b6be64d2cdd/problem.csv", ## munge the data to create a frequency table freqTable <- as.data.frame( t(apply(series[,1:4], 1, function(X) table(c(X, 0:9))-1)) )  destfile=temporaryFile, method="curl") series <- read.csv(temporaryFile) names(freqTable) freqTable$dep <- series[,5]  four + five + six + seven + eight + nine, data=freqTable) ## now a simple OLS regression with no intercept myModel <- lm(dep ~ 0 + zero + one + two + three + round(myModel$coefficients) <- c("zero","one","two","three","four","five","six","seven","eight","nine")

最終的輸出結(jié)果如下：

> round(myModel$coefficients) zero   one   two three  four  five   six seven eight  nine     1     0     0     0    NA     0     1     0     2     1

你可以看到，0，6和9對(duì)應(yīng)的值是1，而8對(duì)應(yīng)的值是2。其它數(shù)字對(duì)應(yīng)的都是0。而4得出的是NA，這是因?yàn)閿?shù)字序列中沒(méi)有出現(xiàn)4。

這個(gè)世界上永遠(yuǎn)有兩種人，一種人總希望把問(wèn)題簡(jiǎn)單化，一種人則總喜歡把簡(jiǎn)單的問(wèn)題復(fù)雜化。

分享文章：我們多少問(wèn)題都復(fù)雜化了
文章起源：http://www.2m8n56k.cn/news9/174309.html

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