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 97 подобни публикации

Търсене: #stats

当前筛选 #stats清除筛选
KZ insider (live)

@kz24news · Post #21626 · 11.02.2026 г., 01:16

Намери подобниПрегледай

Казахстанские олимпийцы 10 февраля: итог выступлений и результаты Сборная Казахстана выступала на Олимпиаде‑2026 в Италии в пяти видах спорта. В лыжном спринте классическим стилем 7 казахстанцев не прошли квалификацию. В шорт‑треке на дистанциях 500 м и 1000 м Яна Хан, Ольга Тихонова и Денис Никиша завершили участие на предварительных этапах. В фристайле‑могуле Павел Колмаков набрал 76,24 балла и занял 9‑е место после первой квалификации, выйдя в финал. Женские могулистки — Анастасия Городко (70,98, 12‑е место), Юлия Галышева (69,60, 14‑е) и Аяулым Амренова (63,50, 20‑е) — получили шанс в следующем раунде квалификации. В фигурном катании среди мужчин Михаил Шайдоров в короткой программе набрал 92,94 балла (https://www.championat.com/figureskating/_otherfigureskating/tournament/1050/match/81074/#stats) и расположился в первой десятке. Команда Казахстана завершила день без медалей, но с выходом одного спортсмена в финал и достойным выступлением в фигурном катании.

Hashtags

#stats
Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #553 · 13.03.2024 г., 22:28

Намери подобниПрегледай

#stats #TIL# I learned about this interesting concept called martingale. > ... at a particular time, the conditional expectation of the next value in the sequence is equal to the present value, regardless of all prior values. https://en.wikipedia.org/wiki/Martingale_(probability_theory)

Hashtags

#stats
123•••89
← ПредишнаСтр. 1 от 9Следваща →