当前位置: 首页 > article >正文

2025春晚刘谦魔术揭秘魔术过程

2025春晚刘谦魔术揭秘魔术过程

首先来看全过程

将杯子,筷子,勺子以任意顺序摆成一排

1.筷子和左边物体交换位置

2.杯子和右边物体交换位置

3.勺子和左边物体交换位置

最终魔术的结果是右手出现了杯子

这个就是一个简单的分类讨论的问题。

今年的魔术也是相当的保守了

下面我们进行一个专业的分析。

数学模型分析

操作约束条件

  • 操作1:筷子最多只能移动到中间位置
  • 操作2:杯子最少会停留在中间位置
  • 操作3:勺子最多能移动到中间位置

状态转移矩阵

我们使用排列组合表示道具状态:

from itertools import permutations# 生成所有初始排列(共6种)
all_permutations = list(permutations(['杯', '筷', '勺']))
print("所有初始排列:", all_permutations)

image-20250128220426708

解密

这里我写了一个代码,就演示了所有的可能

from itertools import permutations# 定义魔术操作流程
def magic_operations(arr):ops = [lambda a: (a.index('H') > 0 and (a.insert(a.index('H')-1, a.pop(a.index('H'))) or a)) or a,  # 筷子左交换lambda a: (a.index('C') < len(a)-1 and (a.insert(a.index('C')+1, a.pop(a.index('C'))) or a)) or a,  # 杯子右交换lambda a: (a.index('S') > 0 and (a.insert(a.index('S')-1, a.pop(a.index('S'))) or a)) or a  # 勺子左交换]for op in ops: arr = op(arr.copy())return arr# 生成所有可能排列并验证
results = {p: magic_operations(list(p)) for p in permutations(['C', 'H', 'S'])}# 打印验证结果
print("\n".join([f"初始排列 {k}: → 最终结果 {v} (杯子{'✅' if v[-1]=='C' else '❌'}在右侧)" for k, v in results.items()]))

这里的C是Cup杯子的意思 H是Chopsticks 筷子的意思 S为Spoon勺子的意思。

可以看到所有的结果都显示杯子在最右侧

image-20250128220825364

如果这个不够直观,我们用一个直观的代码来演示:

这里用到了中文变量名。

from itertools import permutationsdef 魔术流程(初始排列):"""带中文标识的优化版魔术流程"""道具 = ['杯', '筷', '勺']记录 = [初始排列.copy()]# 操作1:筷子左交换if (位置 := 初始排列.index('筷')) > 0:初始排列.insert(位置-1, 初始排列.pop(位置))记录.append(初始排列.copy())# 操作2:杯子右交换if (位置 := 初始排列.index('杯')) < len(初始排列)-1:初始排列.insert(位置+1, 初始排列.pop(位置))记录.append(初始排列.copy())# 操作3:勺子左交换if (位置 := 初始排列.index('勺')) > 0:初始排列.insert(位置-1, 初始排列.pop(位置))记录.append(初始排列.copy())return 记录# 生成所有排列组合
所有可能性 = {p: 魔术流程(list(p)) for p in permutations(['杯', '筷', '勺'])}# 打印完整过程
for 初始状态, 过程记录 in 所有可能性.items():print(f"\n▶ 初始:{list(初始状态)}")print(f"① 筷子左交换 → {过程记录[1]}")print(f"② 杯子右交换 → {过程记录[2]}") print(f"③ 勺子左交换 → {过程记录[3]}")print(f"🔍 验证结果:{'✅ 成功' if 过程记录[-1][-1] == '杯' else '❌ 失败'}")# 统计验证结果
成功次数 = sum(1 for 记录 in 所有可能性.values() if 记录[-1][-1] == '杯')
print(f"\n📊 最终统计:{len(所有可能性)} 种排列全部成功,成功率 100%")

输出结果如下

▶ 初始:[‘杯’, ‘筷’, ‘勺’]
① 筷子左交换 → [‘筷’, ‘杯’, ‘勺’]
② 杯子右交换 → [‘筷’, ‘勺’, ‘杯’]
③ 勺子左交换 → [‘勺’, ‘筷’, ‘杯’]
🔍 验证结果:✅ 成功

▶ 初始:[‘杯’, ‘勺’, ‘筷’]
① 筷子左交换 → [‘杯’, ‘筷’, ‘勺’]
② 杯子右交换 → [‘筷’, ‘杯’, ‘勺’]
③ 勺子左交换 → [‘筷’, ‘勺’, ‘杯’]
🔍 验证结果:✅ 成功

▶ 初始:[‘筷’, ‘杯’, ‘勺’]
① 筷子左交换 → [‘筷’, ‘杯’, ‘勺’]
② 杯子右交换 → [‘筷’, ‘勺’, ‘杯’]
③ 勺子左交换 → [‘勺’, ‘筷’, ‘杯’]
🔍 验证结果:✅ 成功

▶ 初始:[‘筷’, ‘勺’, ‘杯’]
① 筷子左交换 → [‘筷’, ‘勺’, ‘杯’]
② 杯子右交换 → [‘筷’, ‘勺’, ‘杯’]
③ 勺子左交换 → [‘勺’, ‘筷’, ‘杯’]
🔍 验证结果:✅ 成功

▶ 初始:[‘勺’, ‘杯’, ‘筷’]
① 筷子左交换 → [‘勺’, ‘筷’, ‘杯’]
② 杯子右交换 → [‘勺’, ‘筷’, ‘杯’]
③ 勺子左交换 → [‘勺’, ‘筷’, ‘杯’]
🔍 验证结果:✅ 成功

▶ 初始:[‘勺’, ‘筷’, ‘杯’]
① 筷子左交换 → [‘筷’, ‘勺’, ‘杯’]
② 杯子右交换 → [‘筷’, ‘勺’, ‘杯’]
③ 勺子左交换 → [‘勺’, ‘筷’, ‘杯’]
🔍 验证结果:✅ 成功

📊 最终统计:6 种排列全部成功,成功率 100%

相关文章:

2025春晚刘谦魔术揭秘魔术过程

2025春晚刘谦魔术揭秘魔术过程 首先来看全过程 将杯子&#xff0c;筷子&#xff0c;勺子以任意顺序摆成一排 1.筷子和左边物体交换位置 2.杯子和右边物体交换位置 3.勺子和左边物体交换位置 最终魔术的结果是右手出现了杯子 这个就是一个简单的分类讨论的问题。 今年的魔术…...

postgresql的用户、数据库和表

在 PostgreSQL 中&#xff0c;用户、数据库和表是关系型数据库系统的基本组成部分。理解这些概念对数据库管理和操作至关重要。下面是对这些概念的详细解释&#xff1a; 1. 用户&#xff08;User&#xff09; 在 PostgreSQL 中&#xff0c;用户&#xff08;也称为 角色&#…...

上海亚商投顾:沪指冲高回落 大金融板块全天强势 上海亚商投

上海亚商投顾前言&#xff1a;无惧大盘涨跌&#xff0c;解密龙虎榜资金&#xff0c;跟踪一线游资和机构资金动向&#xff0c;识别短期热点和强势个股。 一&#xff0e;市场情绪 市场全天冲高回落&#xff0c;深成指、创业板指午后翻绿。大金融板块全天强势&#xff0c;天茂集团…...

06-机器学习-数据预处理

数据清洗 数据清洗是数据预处理的核心步骤&#xff0c;旨在修正或移除数据集中的错误、不完整、重复或不一致的部分&#xff0c;为后续分析和建模提供可靠基础。以下是数据清洗的详细流程、方法和实战示例&#xff1a; 一、数据清洗的核心任务 问题类型表现示例影响缺失值数值…...

01学习预热篇(D6_正式踏入JVM深入学习前的铺垫)

目录 学习前言 一、虚拟机的结构 1. Java虚拟机参数设置 2. java 堆 3. 出入栈 4. 局部变量表 1> 局部变量的剖析 2> 局部变量的回收 5. 操作数栈 1> 常量入栈指令 2> 局部变量值转载到栈中指令 3> 将栈顶值保存到局部变量中指令 6. 帧数据区 7. 栈…...

【漫话机器学习系列】068.网格搜索(GridSearch)

网格搜索&#xff08;Grid Search&#xff09; 网格搜索&#xff08;Grid Search&#xff09;是一种用于优化机器学习模型超参数的技术。它通过系统地遍历给定的参数组合&#xff0c;找出使模型性能达到最优的参数配置。 网格搜索的核心思想 定义参数网格 创建一个包含超参数值…...

https数字签名手动验签

以bing.com 为例 1. CA 层级的基本概念 CA 层级是一种树状结构&#xff0c;由多个层级的 CA 组成。每个 CA 负责为其下一层级的实体&#xff08;如子 CA 或终端实体&#xff09;颁发证书。层级结构的顶端是 根 CA&#xff08;Root CA&#xff09;&#xff0c;它是整个 PKI 体…...

【股票数据API接口36】如何获取股票当天逐笔大单交易数据之Python、Java等多种主流语言实例代码演示通过股票数据接口获取数据

​ 如今&#xff0c;量化分析在股市领域风靡一时&#xff0c;其核心要素在于数据&#xff0c;获取股票数据&#xff0c;是踏上量化分析之路的第一步。你可以选择亲手编写爬虫来抓取&#xff0c;但更便捷的方式&#xff0c;莫过于利用专业的股票数据API接口。自编爬虫虽零成本&a…...

RocketMQ 中如何实现消息的可靠传递?

引言 作为头部消息队列开源中间件&#xff0c;学习其中的技术方案并且总结可靠性和健壮性&#xff0c;提升我们的架构思维和解决问题的能力 。 在 RocketMQ 中实现消息的可靠传递可以从多个方面入手&#xff0c;涵盖生产者、Broker 以及消费者等不同环节。 生产者端 1. 同步…...

Elasticsearch+kibana安装(简单易上手)

下载ES( Download Elasticsearch | Elastic ) 将ES安装包解压缩 解压后目录如下: 修改ES服务端口&#xff08;可以不修改&#xff09; 启动ES 记住这些内容 验证ES是否启动成功 下载kibana( Download Kibana Free | Get Started Now | Elastic ) 解压后的kibana目…...

视频多模态模型——视频版ViT

大家好&#xff0c;这里是好评笔记&#xff0c;公主号&#xff1a;Goodnote&#xff0c;专栏文章私信限时Free。本文详细解读多模态论文《ViViT: A Video Vision Transformer》&#xff0c;2021由google 提出用于视频处理的视觉 Transformer 模型&#xff0c;在视频多模态领域有…...

单机伪分布Hadoop详细配置

目录 1. 引言2. 配置单机Hadoop2.1 下载并解压JDK1.8、Hadoop3.3.62.2 配置环境变量2.3 验证JDK、Hadoop配置 3. 伪分布Hadoop3.1 配置ssh免密码登录3.2 配置伪分布Hadoop3.2.1 修改hadoop-env.sh3.2.2 修改core-site.xml3.2.3 修改hdfs-site.xml3.2.4 修改yarn-site.xml3.2.5 …...

Ollama windows安装

Ollama 是一个开源项目&#xff0c;专注于帮助用户本地化运行大型语言模型&#xff08;LLMs&#xff09;。它提供了一个简单易用的框架&#xff0c;让开发者和个人用户能够在自己的设备上部署和运行 LLMs&#xff0c;而无需依赖云服务或外部 API。这对于需要数据隐私、离线使用…...

鸿蒙next 自定义日历组件

效果图预览 20250124-113957 使用说明 1.选择日期左右箭头&#xff0c;实现每月日历切换&#xff0c;示例中超出当前月份&#xff0c;禁止进入下一月&#xff0c;可在代码更改 2.日历中显示当前选择的日期&#xff0c;选中的日期颜色可自定义 3.日历中可展示历史记录作为数据…...

Nginx 开发总结

文章目录 1. Nginx 基础概念1-1、什么是 Nginx1-2、Nginx 的工作原理1-3、Nginx 的核心特点1-4、Nginx 的常见应用场景1-5、Nginx 与 Apache 的区别1-6、 Nginx 配置的基本结构1-7、Nginx 常见指令 2. Nginx 配置基础2-1、Nginx 配置文件结构2-2、全局配置 (Global Block)2-3、…...

Van-Nav:新年,将自己学习的项目地址统一整理搭建自己的私人导航站,供自己后续查阅使用,做技术的同学应该都有一个自己网站的梦想

嗨&#xff0c;大家好&#xff0c;我是小华同学&#xff0c;关注我们获得“最新、最全、最优质”开源项目和高效工作学习方法 Van-Nav是一个基于Vue.js开发的导航组件库&#xff0c;它提供了多种预设的样式和灵活的配置选项&#xff0c;使得开发者可以轻松地定制出符合项目需求…...

层次聚类构建层次结构的簇

层次聚类&#xff08;Hierarchical Clustering&#xff09;可以通过自定义函数来完成。层次聚类可以分为两种方法&#xff1a;凝聚型&#xff08;Agglomerative&#xff09;和分裂型&#xff08;Divisive&#xff09;。这里主要介绍一种常用的凝聚型方法&#xff0c;它是自底向…...

计算机网络__基础知识问答

Question: 1&#xff09;在计算机网络的5层结构中&#xff0c;每一层的功能大概是什么&#xff1f; 2&#xff09;交换机的功能&#xff1f;https://www.bilibili.com/video/BV1na4y1L7Ev 3&#xff09;路由器的功能&#xff1f;https://www.bilibili.com/video/BV1hv411k7n…...

网易云音乐歌名可视化:词云生成与GitHub-Pages部署实践

引言 本文将基于前一篇爬取的网易云音乐数据, 利用Python的wordcloud、matplotlib等库, 对歌名数据进行深入的词云可视化分析. 我们将探索不同random_state对词云布局的影响, 并详细介绍如何将生成的词云图部署到GitHub Pages, 实现数据可视化的在线展示. 介绍了如何从原始数据…...

PHP根据IP地址获取地理位置城市和经纬度信息

/** 根据IP地址 获取地理位置*/ function getLocationByIP($ip) {$url "http://ip-api.com/json/{$ip}?langzh-CN&fieldsstatus,message,country,countryCode,region,regionName,city,lat,lon,timezone,isp,org,as";$response file_get_contents($url);$data …...

渲染流程概述

渲染流程包括 CPU应用程序端渲染逻辑 和 GPU渲染管线 一、CPU应用程序端渲染逻辑 剔除操作对物体进行渲染排序打包数据调用Shader SetPassCall 和 Drawcall 1.剔除操作 视椎体剔除 &#xff08;给物体一个包围盒&#xff0c;利用包围盒和摄像机的视椎体进行碰撞检测&#xf…...

【单细胞-第三节 多样本数据分析】

文件在单细胞\5_GC_py\1_single_cell\1.GSE183904.Rmd GSE183904 数据原文 1.获取临床信息 筛选样本可以参考临床信息 rm(list ls()) library(tinyarray) a geo_download("GSE183904")$pd head(a) table(a$Characteristics_ch1) #统计各样本有多少2.批量读取 学…...

libOnvif通过组播不能发现相机

使用libOnvif库OnvifDiscoveryClient类&#xff0c; auto discovery new OnvifDiscoveryClient(QUrl(“soap.udp://239.255.255.250:3702”), cb.Build()); 会有错误&#xff1a; end of file or no input: message transfer interrupted or timed out(30 sec max recv delay)…...

项目集成GateWay

文章目录 1.环境搭建1.创建sunrays-common-cloud-gateway-starter模块2.目录结构3.自动配置1.GateWayAutoConfiguration.java2.spring.factories 3.pom.xml4.注意&#xff1a;GateWay不能跟Web一起引入&#xff01; 1.环境搭建 1.创建sunrays-common-cloud-gateway-starter模块…...

2025年01月28日Github流行趋势

项目名称&#xff1a;maybe 项目地址url&#xff1a;https://github.com/maybe-finance/maybe项目语言&#xff1a;Ruby历史star数&#xff1a;37540今日star数&#xff1a;1004项目维护者&#xff1a;zachgoll, apps/dependabot, tmyracle, Shpigford, crnsh项目简介&#xff…...

使用Ollama本地部署DeepSeek R1

前言 DeepSeek是一款开源的智能搜索引擎&#xff0c;能够通过深度学习技术提高搜索的智能化水平。如果你正在寻找一种方式来将DeepSeek部署在本地环境中&#xff0c;Ollama是一个非常方便的工具&#xff0c;它允许你在本地快速部署并管理各种基于AI的模型。 在本篇博客中&…...

doris:异常数据处理

在导入过程中&#xff0c;源数据列与目标列的数据类型可能存在不一致的情况。导入过程会对这些类型不一致的数据进行转换&#xff0c;但在转换过程中可能会出现字段类型不匹配、字段超长、精度不匹配等问题&#xff0c;从而导致转换失败。 为了处理这些异常情况&#xff0c;Do…...

chrome源码剖析—UI架构消息机制

Chrome 浏览器的 UI 架构是高度模块化且基于现代图形技术和用户界面设计理念构建的。它的 UI 架构涵盖了窗口、标签页、控件、通知、菜单等组件的管理和交互。Chrome 的 UI 基本上是通过 views 框架和 Aura&#xff08;Chrome 自己的 UI 层&#xff09;构建的&#xff0c;后者又…...

.NET 9.0 的 Blazor Web App 项目、Bootstrap Blazor 组件库、自定义日志 TLog 使用备忘

一、设计目标&#xff1a;通用、容易修改、使用简单&#xff0c;所有代码保存在一个文件中&#xff0c;方便移植到其他项目使用。 注&#xff1a;示例使用 Bootstrap Blazor 组件库和 EF Core 、Sqlite&#xff0c;需要先使用 Nuget包管理器 添加对应的包。 namespace Blazor…...

单片机基础模块学习——超声波传感器

一、超声波原理 左边发射超声波信号&#xff0c;右边接收超声波信号 左边的芯片用来处理超声波发射信号&#xff0c;中间的芯片用来处理接收的超声波信号 二、超声波原理图 T——transmit 发送R——Recieve 接收 U18芯片对输入的N_A1信号进行放大&#xff0c;然后输入给超声…...