Алгоритмы *

Вакуум популярности

Сейчас рекомендательные алгоритмы социальных сетей и медиа настолько крутые и умные, что реально подсовывают тот контент, который нам интересен и релевантен в данный момент.

Из-за этого может сложиться мнение о каком-то информационном шуме, которого по факту нет. Точнее он есть, но только у определенной аудитории. И потом человек в беседе с друзьями говорит «Даааа, крутую фичу встроили в новый iPhone!» А его друзья хлопают глазами и вообще не в контексте.

А дело все в том, что главный персонаж этой истории пользуется продуктами Apple, подписан на блогеров, которые делают обзоры этой техники, читает новости об этом и подписан на паблики компании в социальных сетях. А его друзья пользуются Самсунгами, смотрят фильмы Кубрика и читают лонгриды про ЗОЖ (все совпадения партеров ЦА случайны ?).

Поэтому стоит держать у себя в голове, что какой-то информационный шум или повод может быть (даже скорее всего не является) не общим, а локальным, только для одной конкретной ЦА. И это инструмент маркетинга, который нужно использовать ? Можно называть это «прогревом», конечно, а можно «вакуум популярности продукта/бренда/персоны».

После чтения статьи об алгоритме Луна: определения ошибок в числовых последовательностях (например номер платежной карты) решил покопать историю этой задачи, старые статьи.

Про математические основы самого подхода вычисления контрольного числа писать не буду, кому интересно, можно почитать например тут: The Mathematics of Identification Numbers.

В частности в статье отмечалось, что классический алгоритм Луна не выявляет некоторые типы ошибок, например ошибку перестановки чисел 09->90. Есть же и другие и другие распространенные типы ошибок и подходы к их выявлению.

В статье встретилась интересная таблица с результатами исследования - статистика распределения типовых ошибок ввода числовых последовательностей, которой захотелось поделится:

Возможно, что кому-то это станет полезным при проектировании систем контроля данных или проектирования интерфейсов.

Собеседование по алгоритмам: разноцветные соседи

Есть двадцать клеток, каждая из которых либо белая, либо чёрная. Известно, что самая левая клетка имеет белый цвет, а самая правая — чёрный. Цвета всех остальных клеток скрыты. Вы можете кликнуть на любую клетку, чтобы узнать её цвет. Ваша цель — найти пару соседних клеток разных цветов. Попробуйте!

Например, можно просто кликать на клетки слева направо. Но может оказаться, что слева много белых клеток, и вам тогда придётся потратить довольно много кликов.

Оказывается, можно найти такую пару всего за пять кликов! Сможете?

Опубликую решение в комментариях через пару дней.