説明どのリンゴもタネは5つです。タネの数えるだけでは問題を解決できません。タネの並び方を見比べることで区別することができます。ペア,または鍵と錠前のように,組み合わせる必要があるものがあります。情報学では,パスワードで保護されたファイル(錠前)ごとに,それを開くためのパスワード(鍵)があります。プログラミングでは,一部の関数は特定の数の入力パラメータを必要とします。コンパイラの仕事は,関数呼び出しで提供されるパラメータの数とその型が関数定義によって期待される値と一致するかどうかをチェックすることです。この問題を解くには,半分に切ったリンゴがどのように組み合わせるかを見極める必要があります。残りを見つけるのとパターン認識が,この問題を解くための主要スキルです。問題の上半分とリンゴに対してグラフを作成することができます。ノード(頂点)は種が残っている場所を意味し,エッジ(辺)はとなり合っている種の場所の両方に種が残っていることを意味します。下半分のリンゴに対しては,逆に,種が残っていない場所をノード(頂点)と,となり合っているた種の場所で両方に種が無ければエッジ(辺)で結びます。このようにグラフを作成すると,元が同じリンゴであれば,上半分からも下半分からも同じグラフが得られます。説明ぼうしの長さを見比べないとなりません。下の絵のようになります。実際のコンピュータでは情報学では,データを順番に並べることをソートや整列と呼びます。私たちの日常生活においても多くのものがソートされています。辞書で項目をソートしていなければ,必要な項目を見つけるのは大変な作業になります。インターネットの検索エンジンの検索結果も関連性の高い順に並べられてます。スポーツイベントの結果は成績の順に並べられています。項目がソートされていれば,項目がソートされていない場合よりも扱いやすくなります。項目数が多くなると,その利点はより顕著になります。この問題を解くには,まず問題を分析し,ビーバーの身長と帽子の高さを分ける必要がありまん。次に,データ(ビーバーの帽子の並び)を分析して並べ替えをします。背の高い帽子を右に背の低い帽子を左に移動させることは,整列アルゴリズムを作るための第一歩です。上の解答が正しいことはすぐに分かります。加えられた2つのタイルは,となり合う2つのタイルとうまく合っています。2つの空いている場所に対して,置くことのできる6つのタイルのうち,うまく合うのは1つだけであることがわかります。実際のコンピュータではビ太郎のタイルをもう一度詳しく見てみましょう。外部との2つの境界線は陸地か水域のどちらかを示すように分割できます。分割した区域は,外部との境界に注目すると,水か陸地かの2種類しかありません。境界の分割区域のタイプがタイルは貼り合わせることができます。したがって,空いている場所のほとんどの分割については,必要なタイプが決まります。かのタイプを気にする必要はありません。記入することにします。パターンが決まります。空いている場所に置くタイルは,これらのパターンに合っている必要があります。いずれのパターンについても,選択肢のタイルのうちの1つだけが合致します。パターンに置き換えました。することで,タイルの絵に含まれる情報を大幅に削減し,このビーバーチャレンジの問題を解くのに必要なことに焦点を当てました。これらの文字のパターンを画像のモデルとして参照したのです。モデル化には抽象化が含まれ,抽象化によって情報が削減されます。そのようなモデルを作成する過程では,問題解決に必要な特性が失われないように注意する必要があります。正解は2つあります:花束を正しく作るには,3つの手順を順に行う必要があります。なるかのどちらかです。加えて4本とするかのどちらかです。実際のコンピュータでは花束を作る指示は非常に明瞭で,機械的に実行可能です。情報学では,これをアルゴリズムと呼びます。この問題には,多くのコンピュータープログラムに現れる典型的な指示がいくつかあります。最初の指示は,処理対象の集まりからランダムに選択することです。2番目の指示は「条件文」と呼ばれます。「もう1つのキクを選ぶ」という指示は,特定の条件が真である場合にのみ実行されます。この条件は「花がキクである」ということです。3番目の指示は単純に見えますが,実際にはかなり複雑な「repeat-until」または「while」といった繰り返しです。ここでは,特定の動作,ここでは「2番目の枝を選ぶ」ということが何度か繰り返されます。繰り返しの回数は少なくとも1回であり,花束が4本の草花が含まれると停止します。説明どのパターンも,アンナのかさには1ヶ所にして使われてません。したがって,それぞれの画像とアンナのを次のように比較できます:絵の中で一番左のパターンをアンナのかさから探します。絵の中でそれに続くパターンがアンナのかさと合っているか調べます。それぞれの絵には,5つのパターンだけが並んでいます。したがって,アンナのかさの10パターンすべての並び方が合っているかは分かりません。下の表のCの絵だけが5つのパターンの並びがアンナのかさと合っています。そのため,アンナのかさの可能性があるのはCのかさだけです。他の絵はどれも,アンナのかさとどこかで異なっているので,アンナのかさではありません。実際のコンピュータではこのビーバーチャレンジの問題では,解答の選択肢にかさのパターンについて,部分的な情報だけが与えられています。4つの絵のパターンの並びを見て,1つだけがビバ子の傘にも現れることが分かります。テキスト文書を検索する場合にも,「かさの絵のパターンの検索」と同じ原理が適用されています。コンピュータは,与えられた部分的な情報(文字の「検索文字列」)を使って、文書中の一致する文字列を検索すます。検索文字列が長ければ長いほど,一致する文字列は少なくなり,文書中の探している箇所を見つける確率が高くなることが分かります。検索文字列が短ければ短いほど,検索精度は落ちますが,検索速度は速くなります。情報学では,できるだけ早く最適な結果を得るため,検索手順(検索アルゴリズム)が設計されてきました(現在も改良が続けられています)。これらのアルゴリズムは,みなさんが使っているインターネット検索ツールのように,大量のデータを検索することができます。この問題は,パターン認識の入門的な例題になっています。パターン認識とは,データ集合における規則性・繰り返し・類似性を認識することです。ビバ子の傘を見つけるには,パターンがどのように並んでいるかを素早く見分ける必要があります。考案国:オーストリア正解5説明この問題を解決する方法の一つは,重ならないショーの可能な組み合わせをすべて試すことです。重ならないショーの組み合わせは,実際に見ることが可能なスケジュールです。その後,見ることができるショーが最も多いスケジュール(最適なスケジュール)を確認します。この方法は,全探索やしらみつぶし探索などと呼ばれます。解決すべき問題によっては,全探索では確認しないとならない組み合わせが多くなり,現実的な時間で解が得られないことがあります。問題をよく観察することで,問題を簡単にする緒(いとぐち)を見出すことができます。2つのショーの時間が重なっている場合,最適なスケジュールに含まれるのはどちらか1つのショーだけです。これら2つのショーのうち,1つのショーの時間がもう1つのショーの時間に完全に他に含まれている場合は,短い時間のショーを選ぶべきです。時間に含まれています。選んだ方が,これら2つ以外のショーと重なる可能性が小さくなります。考察から外すことができます。同じ理由で,次のことが言えます。考察から外すことができます。考察から外すことができます。名前をつけることにします。すると,それぞれのグループで最適なスケジュールを求めることで,1日全体の最適なスケジュールを求めることができます。