起點課堂會員權益
職業體系課特權
線下行業大會特權
個人IP打造特權
30+門專項技能課
1300+專題課程
12場職場軟技能直播
12場求職輔導直播
12場專業技能直播
會員專屬社群
榮耀標識AI基礎：美女和野人過河問題
AI是一個提升高級度的概念，真正的AI遠遠不是說說而已。筆者以AI算法的經典問題為例，闡釋了問題的解決邏輯和辦法，展示了算法的形成過程。
AI（Artificial Intelligence）人工智能，可以說是最近比較火熱一個詞。就像曾經的互聯網概念一樣，任何一個項目只要和AI搭上邊，就似乎顯得非常高大上。
AI是一個領域，是一門學科，里面涉及的知識非常多，僅我們大家能想到的AI應用，就能隨口說出數幾種，像NLP（NaturalLanguage Processing）自然語言處理，TTS（TextTo Speech）文本到語音，涉及的人機對話，語音合成；以及我們現在所用到的人臉識別，正在推廣的刷臉支付，家里用的智能掃地機器人；情景感知智能家具、智能金融。
無處不在的AI技術，同我們的生活息息相關，也在不斷影響著我們的生活。
AI概念本身不錯，如區塊鏈一樣，本身是一個很好的理念，但由于部分人過度投機，使得這個領域也存在著參差不齊，魚龍混雜的情況。
現實中存在這種情況：是個人，會寫個邏輯語句，就敢叫什么人工智能工程師，什么算法工程師；是個項目加一點點邏輯判斷，也敢叫人工智能項目。
現狀比較浮躁，缺乏對科學基本的敬畏。
我們目前所見到的所謂的人工智能的項目，大多是把市面上已經有的人工智能服務，自己整合一下，包裝一下，用用而已。但如果真要形成核心產品，要有相當長的路要走，要投入巨大的人力物力財力。
試想，你做的所有的服務，都是其他廠家所提供的，自己沒有核心的技術，很容易受到其他廠商的控制，除非你將來做的產品可以被這些大廠收購。
但話說回來，做的產品沒有核心競爭力，只是整合別人的功能，是沒有什么技術壁壘的，就更不要說形成自己的護城河了，很容易被模仿、超越。
所以，個人認為，人工智能，最為基礎的還是算法，要最最基礎的研究，涉及大量的計算機、心理學、運籌學等各學科領域的知識。
以文字轉語音為例，單純的一個字轉成語音，不是很難，但一長段話轉成很流暢的語音，并可以跟據不同人的音色來采樣和播放，這一個看似很小的功能，背后有著大量的研發人員。
人工智能的核心，就是算法，不同的算法結合起來，像一個個DNA一樣，組成了人工智能的應用。所以，今天我們就從一個最簡單的例子入手，從而開啟人工智能最最基礎的算法入門之旅。
一、問題場景
這個問題的確比較基礎，網上搜索一下，會一有大堆這樣的文章。我自己也在網上看了一些，但發現網上探索出來的內容還是不是很好，有些代碼還存在一些問題。不是很嚴謹。
這個世界上，指責別人最容易，認清自己最難。與其去吐槽別人，不如自己寫一個更好一點文章，分享給大家。
現在我們進入主題。
有3個美女和3個野人要過河，只有1條船，沒有船夫，這6個人都會劃船。但這條船1次只能載兩個人，任何情況下，只要野人的數量大于美女的數量，美女就會被野人吃掉。也就是說，在河的兩岸，即河的左岸上和右岸上，野人的數量任何時候都不能大于美女的數量。
如何6個人能全部過河，并且美女安全（即不被野人吃掉）？
如果我們從邏輯上理解，其實就是各種方案的探索，最終試出一條可行的方案。
現狀，我們可以認為他們都在河的左岸，要到河的右岸：
美女1 美女2 美女3 ||河||
野人1 野人2 野人3 ||河||
第一步，兩個野人先一起到河的右岸，然后一個野人回來：
美女1 美女2 美女3 ||河||
野人2 野人3||河|| 野人1
第二步，兩個野人一起到河的右岸，然后一個野人回來：
美女1 美女2 美女3 ||河||
野人3 ||河|| 野人1 野人2
第三步，兩個美女去，然后一個美女和一個野人回：
美女2 美女3||河|| 美女1
野人2 野人3 ||河|| 野人1
第四步，兩個美女去，一個野人回：
||河|| 美女1 美女2 美女3
野人1 野人2 野人3 ||河||
第五步，兩個野人去，一個野人回：
||河|| 美女1美女2 美女3
野人2 野人3||河|| 野人1
第六步，兩個野人回：
||河|| 美女1 美女2 美女3
||河|| 野人1 野人2 野人3
以上問題，可以理解為決策問題，其實也是人工智能學科中的一個非?；A的經典問題。
我們分析的思路以及答案，雖然似乎是解決了問題。
但問題來了，除了我們上述使用的方法，這個題目還有沒有其他方法？哪種最快？以上問題只涉及6個人，我們通過人工分析的方法，還可以將結果羅列出來。
那如果是60個人，600個人？難道我們還是靠這種方法來分析？這樣單憑人力手工計算是非常復雜耗時的。那如何實現呢？這就需要我們編制一套搜索算法，通過計算機來幫助我們計算。
二、問題分析
我們從初態和終態來分析，可以知道初態是河的左岸有3個美女和3個野人，而終態是河的右岸有3個美女和3個野人。就是初始狀態是【3，3】，表示左岸最開始，有3個美女和3個野人。而終態是【0，0】，表示左岸最終美女和野人的數量均為0。
而美女和野人，從左岸到右岸，右岸回左岸，是要靠船來運送的。所以，船的狀態有兩種（航行中就不考慮了），要么在左岸，要么在右岸。我們用1表示船在左岸，用0表示船在右岸。
那么結合美女和野人的狀態，最初始狀態就是【3，3，1】，表示最初船?？吭谧蟀叮蟀队?個美女，3個野人。那么終態我們知道，是船在右岸，左岸美女和野人數量都為0，那么怎么用數學來表示呢？就是【0，0，0】。
現在問大家一個問題，如果從狀態的視角來分析，會有幾種狀態？
很顯顯然，會有32種狀態，怎么來的？
這就用到了數學基礎中的排列組合。美女的狀態有4種【0，1，2，3】，表示左岸沒有美女，有1個美女，有2個美女，有3個美女；同樣，野人的狀態也有4種【0，1，2，3】，船的狀態有2種【0，1】。
排列組合一下，我們整理初以下狀態；同時，我們標記出不符合條件的狀態：
- 野人人數大于美女人數的狀態，用綠色標出，不符合條件，因為按照題目要求，河的左岸和右岸上，野人人數大于美女人數，美女會被吃掉，任務失??；這里不僅要考慮左岸的情況，也要考慮右岸的，例如：【2，0，1】，這就很明顯，船在左岸的時候，右岸有1個（3減2）美女和3個（3減0）野人，也是不滿足題目要求的。
- 不可能存在的狀態，用黃色標出；例如：船不可能停在沒有人的岸邊【0，0，1】，以及美女不可能在野人占多數的情況下，劃船到對岸【3，0，1】。
整理后的狀態表，如下表所示。
表2-1 左岸美女與野人的狀態表
我們根據以上的狀態，畫出狀態空間圖，如下圖所示：
圖2-2 美女與野人過河的狀態空間圖
很顯然，所有從初態可以到達終態的路徑，都是美女可以安全過河的方案。
三、算法實現
我們分析的思路有了，接下來就是如何通過算法，實現我們的思想。
其實這就用到了數據結構中，經典的圖的搜索——圖的遍歷，一般有深度優先和廣度優先遍歷算法。如果從最小生成樹的角度，可以使用普里姆算法和克魯斯卡算法。
如果題目要求最優解，我們還會用到最短路徑計算的概念。這里如果擴展的話，又可以寫很多。因為同一個問題，解決問題的方法也肯定不止一種。
接下來，我們算法實現的基本思路就是：
找出船上的載人狀態，比如：船上可以有1個美女，1個野人，也可以有2個美女，也可以有2個野人；也就是船上的承載人數，受到船的承載量限制，本文題目要求是船上最多為2個。
我們根據船上的運送人員的數量，根據船的運送滿足題目要求的結果，來去尋找滿足條件的運送方案，之后我們存在動態數組中。
同時，為了防止重復計算，我們還要判斷生成的方法是不是已經存在歷史結果中。
當然，歷史結果的存儲我們用的也是動態數組；如果歷史中已經有了這條信息，我們就不再計算，再去尋找新的方法。直到找出所有的結果。
實現的算法如下圖3-1所示，已經經過實驗檢驗，并可以保證正確運行。
圖3-1 算法實現
代碼執行結果，我們可以看到，安全過河的方法有好幾種。如下圖3-2所示：
圖3-2 算法執行結果
四、結論
本文中，我們從美女與野人過河這個經典的問題出發，展開分析，闡述了解決此類問題的基本邏輯與解決方法，并對美女與野人的算法進行了擴展。
美女人數和野人數量，以及船的承載人數進行參數修改后，此算法仍然可以根據要求進行計算，算法的靈活性較強。如下圖4-1所示：
圖4-1 人數與船承載量參數修改后執行的結果
本文也有不足之處，就是程序的算法仍然有優化的空間。
根據測算，當船最大承載量為2，美女和野人數量各為8人的情況下，找到第一種方案程序需要執行約40萬次，如下圖4-2所示。算法的時間復雜度和空間復雜度較高，仍然有進一步的優化空間。
圖4-2 美女和野人數量各為8人的情況
從這個實驗中，我們也可以發現，僅這么一個簡單問題，用到的理論知識已經相當多了，數據結構與算法、數值計算。而且還并不是十分完美，離理想中的優美的算法，還有較大的差距。
僅從這一個小問題出發，要做到算法的極限，仍然需要付出很多努力。而這僅僅只是人工智能中，非常非常非?；A的，非常非常非常微小的一個知識點而已，真要做到極致，博士也不是那么容易。
所以，有時候就不明白，有時僅僅本科畢業一兩年的人也敢叫什么算法工程師，真不知道哪里來的自信。
真正的科學研究是枯燥的，是要沉下心來踏踏實實做研究的，也是要耐得住寂寞的。不走心的走秀最多只能是曇花一現，唯有踏實與真誠才可以基業長青。
最后，希望本文能給大家帶來幫助。
共勉！
作者：王佳亮，中國計算機學會（CCF）會員。微信公眾號：佳佳原創
本文由 @佳佳原創 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載
題圖來自Unspalsh, 基于CC0協議
想問一下，為何不可以每一趟，一個美女和一個野人同時過去
?? 過去了船咋回來