1. Введение
Вот способ подойти к этой проблеме систематически: если у вас есть алгоритм, который хорошо играет с палачом, то вы можете принять сложность каждого слова как количество ошибочных предположений, которые ваша программа примет, угадывая это слово.
2. Помимо стратегии палача
В некоторых других ответах и комментариях есть идея, что оптимальной стратегией для решателя было бы основывать свои решения на частоте букв в английском языке или на частоте слов в каком-то корпусе. Идея соблазнительная, но не совсем правильная. Решатель работает лучше всего, если он точно моделирует распределение слов, выбранных установщиком , а сеттер-человек вполне может выбирать слова на основе их редкости или избегая часто используемых букв. Например, хотя E
наиболее часто используются письмо на английском языке, если сеттер всегда выбирает из слов JUGFUL
, RHYTHM
, SYZYGY
, и ZYTHUM
, то идеальный решатель не запускается гадать E
!
Наилучший подход к моделированию сеттера зависит от контекста, но я предполагаю, что какой-то байесовский индуктивный вывод будет хорошо работать в контексте, когда решатель играет много игр против одного и того же сеттера или против группы похожих сеттеров.
3. Алгоритм палача
Здесь я обрисую довольно хороший (но далеко не идеальный) решатель. Он моделирует сеттер как единый выбор слов из фиксированного словаря. Это жадный алгоритм : на каждом этапе он угадывает букву, которая минимизирует количество промахов, то есть слова, не содержащие угадывания. Например, если до сих пор не было сделано никаких предположений, а возможные слова - DEED
, DEAD
и DARE
, то:
- если угадаете
D
или E
, промахов нет;
- если угадаете
A
, есть один промах ( DEED
);
- если угадаете
R
, есть два промаха ( DEED
и DEAD
);
- если вы угадаете любую другую букву, будет три промаха.
Так что в данной ситуации можно предположить либо, D
либо E
.
(Спасибо полковнику Панику в комментариях за то, что он указал на то, что правильные догадки бесплатны в палачах - я совершенно забыл об этом с первой попытки!)
4. Реализация
Вот реализация этого алгоритма на Python:
from collections import defaultdict
from string import ascii_lowercase
def partition(guess, words):
"""Apply the single letter 'guess' to the sequence 'words' and return
a dictionary mapping the pattern of occurrences of 'guess' in a
word to the list of words with that pattern.
>>> words = 'deed even eyes mews peep star'.split()
>>> sorted(list(partition('e', words).items()))
[(0, ['star']), (2, ['mews']), (5, ['even', 'eyes']), (6, ['deed', 'peep'])]
"""
result = defaultdict(list)
for word in words:
key = sum(1 << i for i, letter in enumerate(word) if letter == guess)
result[key].append(word)
return result
def guess_cost(guess, words):
"""Return the cost of a guess, namely the number of words that don't
contain the guess.
>>> words = 'deed even eyes mews peep star'.split()
>>> guess_cost('e', words)
1
>>> guess_cost('s', words)
3
"""
return sum(guess not in word for word in words)
def word_guesses(words, wrong = 0, letters = ''):
"""Given the collection 'words' that match all letters guessed so far,
generate tuples (wrong, nguesses, word, guesses) where
'word' is the word that was guessed;
'guesses' is the sequence of letters guessed;
'wrong' is the number of these guesses that were wrong;
'nguesses' is len(guesses).
>>> words = 'deed even eyes heel mere peep star'.split()
>>> from pprint import pprint
>>> pprint(sorted(word_guesses(words)))
[(0, 1, 'mere', 'e'),
(0, 2, 'deed', 'ed'),
(0, 2, 'even', 'en'),
(1, 1, 'star', 'e'),
(1, 2, 'eyes', 'en'),
(1, 3, 'heel', 'edh'),
(2, 3, 'peep', 'edh')]
"""
if len(words) == 1:
yield wrong, len(letters), words[0], letters
return
best_guess = min((g for g in ascii_lowercase if g not in letters),
key = lambda g:guess_cost(g, words))
best_partition = partition(best_guess, words)
letters += best_guess
for pattern, words in best_partition.items():
for guess in word_guesses(words, wrong + (pattern == 0), letters):
yield guess
5. Примеры результатов
Используя эту стратегию, можно оценить сложность угадывания каждого слова в коллекции. Здесь я рассматриваю слова из шести букв в моем системном словаре:
>>> words = [w.strip() for w in open('/usr/share/dict/words') if w.lower() == w]
>>> six_letter_words = set(w for w in words if len(w) == 6)
>>> len(six_letter_words)
15066
>>> results = sorted(word_guesses(six_letter_words))
Проще всего угадывать слова в этом словаре (вместе с последовательностью догадок, необходимой решателю, чтобы угадать их) следующие:
>>> from pprint import pprint
>>> pprint(results[:10])
[(0, 1, 'eelery', 'e'),
(0, 2, 'coneen', 'en'),
(0, 2, 'earlet', 'er'),
(0, 2, 'earner', 'er'),
(0, 2, 'edgrew', 'er'),
(0, 2, 'eerily', 'el'),
(0, 2, 'egence', 'eg'),
(0, 2, 'eleven', 'el'),
(0, 2, 'enaena', 'en'),
(0, 2, 'ennead', 'en')]
и самые трудные слова такие:
>>> pprint(results[-10:])
[(12, 16, 'buzzer', 'eraoiutlnsmdbcfg'),
(12, 16, 'cuffer', 'eraoiutlnsmdbpgc'),
(12, 16, 'jugger', 'eraoiutlnsmdbpgh'),
(12, 16, 'pugger', 'eraoiutlnsmdbpcf'),
(12, 16, 'suddle', 'eaioulbrdcfghmnp'),
(12, 16, 'yucker', 'eraoiutlnsmdbpgc'),
(12, 16, 'zipper', 'eraoinltsdgcbpjk'),
(12, 17, 'tuzzle', 'eaioulbrdcgszmnpt'),
(13, 16, 'wuzzer', 'eraoiutlnsmdbpgc'),
(13, 17, 'wuzzle', 'eaioulbrdcgszmnpt')]
Причина, по которой это сложно, заключается в том, что после того, как вы угадали -UZZLE
, у вас все еще остается семь возможностей:
>>> ' '.join(sorted(w for w in six_letter_words if w.endswith('uzzle')))
'buzzle guzzle muzzle nuzzle puzzle tuzzle wuzzle'
6. Выбор словаря
Конечно, при составлении списков слов для своих детей вы не начнете с системного словаря вашего компьютера, а начнете со списка слов, которые, по вашему мнению, они могут знать. Например, вы можете посмотреть в Викисловаре списки наиболее часто используемых слов в различных английских корпусах.
Например, среди 1700 шестибуквенных слов из 10 000 наиболее распространенных слов в Project Gutenberg по состоянию на 2006 г. самые трудные десять следующие:
[(6, 10, 'losing', 'eaoignvwch'),
(6, 10, 'monkey', 'erdstaoync'),
(6, 10, 'pulled', 'erdaioupfh'),
(6, 10, 'slaves', 'erdsacthkl'),
(6, 10, 'supper', 'eriaoubsfm'),
(6, 11, 'hunter', 'eriaoubshng'),
(6, 11, 'nought', 'eaoiustghbf'),
(6, 11, 'wounds', 'eaoiusdnhpr'),
(6, 11, 'wright', 'eaoithglrbf'),
(7, 10, 'soames', 'erdsacthkl')]
(Сомс Форсайт - персонаж саги о Форсайтах Джона Голсуорси ; список слов был преобразован в нижний регистр, поэтому я не мог быстро удалить имена собственные.)
f(w) = (# unique letters) * (7 - # vowels) * (sum of the positions of unique letters in a list, ordered by frequency)
. Оттуда вы можете просто разделить диапазон функции на три сегмента и назвать их своими трудностями.