TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса
Обратно към каналите

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1020 · 12.09

Прегледай публикациятаВиж оригинала

На недавнем тимбилдинге было "бинго" для знакомств с коллегами. "Бинго" это листок с 24 ячейками, в которых написаны утверждения о людях, например: "Попадал в телевизор", "Любит экзотическую еду" и так далее. Задачей было заполнить все ячейки фамилиями коллег без повторений. Я один из двух людей (среди ~300), кому это удалось, хочу поделиться алгоритмом. Вообще, знание игровых механик и алгоритмическое мышление могут пригодиться вам в самых неожиданных ситуациях. Во-первых, я взял несколько разных листов с "бинго". Всего было 5-6 версий с немного разными ячейками, логично было пытаться заполнять тот, где меньше редких утверждений, под которые сложно найти человека. Во-вторых, и это основное, половина листа заполнилась после рассадки за столы. Я предложил соседям по столу такой подход: 1. Каждому присваивается число 2. Все листы с бинго собираем в стопку и передаём стопку от одного края стола до другого по часовой стрелке 3. Когда к тебе попали листы, ты на каждом, кроме своих, ставишь свой номер в углу тех ячеек, которые содержат верные для тебя утверждения 4. Когда стопку все заполнили, возвращаем каждому его листы 5. Получив лист, ты выбираешь в нём ячейки с самым маленьким ненулевым количеством номеров в них (обычно это один номер) и вносишь в одну из них фамилию вместо номера 6. Номер внесённого человека зачёркивается во всех ячейках этого листа 7. Пункты 5 и 6 повторяются, пока незачёркнутых номеров не осталось Быстро выяснилось, что вообще все варианты листов без проблем заполняются на N-1 ячеек, где N — количество людей за столом (потому что себя вносить нельзя). Оставалось только дозаполнить остатки, половина из которых опять же закрывалась теми коллегами, кого я знаю, потому что столы были сформированы так, чтобы вы с меньшей вероятностью сели со своими прямыми знакомыми. Профит. Я принёс листок сдавать, но выяснилось, что чуть раньше полностью готовое бинго сдал мой коллега Дмитрий, который, представляете, ходил и общался с людьми ради этого. Вот прямо разговаривал! Ужас какой. #life

Hashtags

#life
Резултати

Намерени 79 подобни публикации

Търсене: #programming

当前筛选 #programming清除筛选
📓 Real Spencer Woo

@realSpencerWoo · Post #33 · 17.12.2019 г., 08:45

Намери подобниПрегледай

#技术#Programming 📻 来观赏一下用最美丽的古典文学撰写代码的快感：wenyan-lang GitHub | Online IDE 绿蚁新醅酒，红泥小火炉。晚来天欲雪，能饮一杯无？wenyan-lang 让我们借助于中国古典文言文来编写程序，之后我们即可将文言文编译为清晰的 JavaScript 或者 Python 代码，并直接运行。wenyan-lang 的语法很好理解，比如我们声明三个变量：var a=1, b=3, c=5;。用 wenyan-lang 来撰写即为： 吾有三數。曰一。曰三。曰五。名之曰「甲」曰「乙」曰「丙」。 另外，作者还给出了包括快排、斐波那契数列、汉诺塔等等经典问题或者算法的样例，位于 GitHub - wenyan-lang/examples，有兴趣的同学可以前往观摩。编写好的 wenyan-lang 代码，还可以通过编译器自带的 render.js 渲染为一张优美的 svg 图片，高贵。👍 📮 Via channel: @realSpencerWoo

Hashtags

#技术#programming
Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #291 · 15.05.2023 г., 16:00

Намери подобниПрегледай

Карта планеты GitHub Посмотрите какой забавный проект - Map Of Github🤩. Каждая точка — это проект GitHub. Размер точки указывает на количество звезд, которые получил проект. Точки соединены в виде графа и образуют кластеры, которые автор объединяет в страны! На карте более 400 000 проектов, сгруппированных по 1100 странам планеты GitHub. Названия стран прикольные - Land of Unity, Hackistan и конечно мои любимые AILandia и Pythonia! В AILandia есть мои любимые штаты - U.S. of Climate, Maplands и Undegrounds, где живут проекты Earth&Climate Tech! Можно нажать на проект, посмотреть его описание и заценить схожие проекты (как на картинке с проектом GemPy). Практического значения может и немного, но визуализация и исполнение просто 🔥! #software#programming

Hashtags

#software#programming
123•••67
← ПредишнаСтр. 1 от 7Следваща →