量化面試綠皮書:6. 燒繩子計時

文中內容僅限技術學習與代碼實踐參考,市場存在不確定性,技術分析需謹慎驗證,不構成任何投資建議。

6. 燒繩子計時

你有兩根繩子,每根繩子燃燒需要1小時。但是任何一根繩子在不同點都有不同的密度,所以不能保證繩子內不同部分燃燒的時間的一致性。

Q: 你如何用這兩條繩子來測量45分鐘?
A: 要用兩根燃燒不均勻的繩子測量45分鐘,可以按照以下步驟操作。每根繩子完全燃燒需要1小時(60分鐘),但由于密度不均勻,燃燒速度不一致,因此不能簡單依賴長度或部分燃燒的時間。以下是詳細步驟:

步驟

  1. 在時間 t=0 時

    • 點燃第一根繩子的一端(例如左端),讓它開始燃燒。
    • 同時,點燃第二根繩子的兩端(即左端和右端都點燃)。
  2. 當第二根繩子完全燒完時(此時過去了 30 分鐘)

    • 由于第二根繩子從兩端同時燃燒,無論密度如何不均勻,它都會在 30 分鐘內完全燒盡(因為火焰從兩邊向中間燒,總時間減半)。
    • 此時,第一根繩子已經燃燒了 30 分鐘,但剩余未燃部分如果從當前點繼續單端燃燒,還需要 30 分鐘才能燒完(因為總燃燒時間是 60 分鐘)。
  3. 立即點燃第一根繩子的另一端(即右端)

    • 現在,第一根繩子的剩余部分從兩端同時燃燒(左端火焰繼續燃燒,右端新點燃的火焰開始燃燒)。
    • 由于剩余部分原本需要 30 分鐘才能從單端燒完,現在從兩端燃燒,無論密度如何,它會在 15 分鐘內完全燒盡(時間再次減半)。
  4. 當第一根繩子完全燒完時,總時間為 45 分鐘

    • 從開始到第二根繩子燒完用了 30 分鐘。
    • 從點燃第一根繩子另一端到第一根繩子燒完用了 15 分鐘。
    • 因此,總時間 = 30 分鐘 + 15 分鐘 = 45 分鐘

為什么這個方法有效

  • 這個方法不依賴于繩子的均勻性,因為利用了“從兩端同時燃燒時,總燃燒時間減半”的原理。無論繩子密度如何,火焰都會獨立燃燒,直到相遇。
  • 第一根繩子在單端燃燒 30 分鐘后,剩余部分的時間特性是固定的(剩余 30 分鐘),然后通過點燃另一端,將剩余時間減半為 15 分鐘。
  • 關鍵點是同步操作:在第二根繩子燒完的瞬間點燃第一根繩子的另一端,以精確計時。

通過這個方法,當第一根繩子完全燒盡時,您就得到了準確的 45 分鐘時間。操作中需要一個計時器(如秒表)來觀察第二根繩子燒完的時刻,但不需要其他工具。

以下是使用 Mermaid 甘特圖展示的燃燒時間線,清晰呈現了用兩根不均勻繩子測量 45 分鐘的過程:

00 min 05 min 10 min 15 min 20 min 25 min 30 min 35 min 40 min 45 min 單端燃燒(左端) 雙端燃燒(兩端) 雙端燃燒(剩余部分) 繩子A 繩子B 燒繩子計時過程(測量45分鐘)

甘特圖說明

  1. 時間軸

    • X軸表示時間(分鐘)
    • 精確顯示關鍵時間點:0分鐘、30分鐘、45分鐘
  2. 繩子B

    • 從0分鐘開始雙端燃燒
    • 在30分鐘時完全燒盡
    • 燃燒時間:30分鐘(總時間減半)
  3. 繩子A

    • 第一階段(0-30分鐘):單端燃燒
    • 關鍵轉折點(30分鐘):點燃另一端
    • 第二階段(30-45分鐘):雙端燃燒剩余部分
    • 燃燒時間:30分鐘 + 15分鐘 = 45分鐘
  4. 關鍵事件點

    • 0分鐘: 點燃繩子A一端,點燃繩子B兩端
    • 30分鐘: 繩子B燒完,點燃繩子A另一端
    • 45分鐘:繩子A完全燒盡(測量完成)

測量原理總結

  1. 雙端燃燒減半效應

    • 任何繩子雙端燃燒時,無論密度如何不均勻,總燃燒時間減半
    • 繩子B:60分鐘 → 30分鐘
    • 繩子A剩余部分:30分鐘 → 15分鐘
  2. 時間疊加

    • 第一階段:等待繩子B燒完 → 30分鐘
    • 第二階段:繩子A雙端燃燒剩余部分 → 15分鐘
    • 總時間 = 30 + 15 = 45分鐘

此方法巧妙利用了燃燒端點數與時間的關系,完全不依賴繩子的均勻性,實現了精確的時間測量。當繩子A完全燒盡時,恰好過去45分鐘。


這道燒繩子計時問題在量化金融面試中出現,本質是考察候選人將抽象問題轉化為數學模型的能力在約束條件下尋找最優解的思維,這類能力直接對應量化開發、衍生品定價、風控系統中的核心挑戰。以下是系統分析:

🔑 核心知識點

  1. 時間價值的建模與轉換
    將繩子總燃燒時間(60分鐘)視為固定資源,通過操作(點燃方式)切割出所需時間單位(45分鐘),類似金融中對時間價值的分段處理。
  2. 非均勻過程的控制
    繩子密度不均勻 → 模擬金融市場中的隨機性和不確定性(如波動率、價格路徑)。解題需在不依賴局部一致性的前提下控制全局時間。
  3. 資源優化與組合運用
    用兩根繩子組合操作實現目標(45分鐘),體現有限資源的協同優化(類似投資組合構建或風險對沖)。
  4. 事件驅動邏輯
    關鍵動作(點燃第二端)由前一事件(第二根繩子燒盡)觸發,類似量化系統中的事件驅動型算法(如止損觸發、條件執行)。

📊 面試評估維度

考察維度具體表現要求本題對應點
問題拆解能力將復雜目標分解為可操作的步驟將45分鐘拆解為30分鐘(第二根燒盡)+15分鐘(第一根剩余部分雙端燃燒)
創新思維突破常規思路(如單端點燃燒)利用“雙端點燃燒時間減半”原理,規避密度不均勻的干擾
執行嚴謹性精準控制關鍵節點必須在第二根繩子燒盡的瞬間點燃第一根另一端,否則時間誤差放大
抗壓能力在有限條件下快速構建解決方案僅用兩根繩子和打火機(無其他工具)完成精確計時

🧩 典型回答框架

  1. 明確約束條件
    繩子燃燒總時長為60分鐘,但密度不均勻 → 局部燃燒時間不可預測,只能利用全局時間特性。

  2. 核心操作原理
    雙端點燃可使總燃燒時間減半(30分鐘),因其獨立燃燒至相遇點,與密度分布無關。

  3. 分階段執行

    • 階段1(啟動)
      同時點燃繩A單端 + 繩B雙端 → 繩B必在30分鐘燒盡
    • 階段2(觸發)
      繩B燒盡時立即點燃繩A另一端 → 繩A剩余部分轉為雙端燃燒
    • 階段3(完成)
      繩A剩余部分在15分鐘內燒盡 → 總時間=30+15=45分鐘
  4. 誤差控制
    關鍵依賴繩B燒盡的瞬時判斷(視覺/聽覺),延遲操作會導致結果偏大。

💡 核心洞察

  • 本質是創建“時間衍生品”
    通過操作將原始60分鐘資源(類似底層資產)拆解出30分鐘和15分鐘兩個子單元(類似金融衍生品),組合達成目標。

  • 量化思維的映射

    繩子問題量化金融場景
    密度不均勻市場波動率聚類/肥尾分布
    雙端點燃燒減半對沖策略降低風險暴露
    事件觸發操作算法交易中的條件訂單執行

風險提示與免責聲明
本文內容基于公開信息研究整理,不構成任何形式的投資建議。歷史表現不應作為未來收益保證,市場存在不可預見的波動風險。投資者需結合自身財務狀況及風險承受能力獨立決策,并自行承擔交易結果。作者及發布方不對任何依據本文操作導致的損失承擔法律責任。市場有風險,投資須謹慎。

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/bicheng/84126.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/bicheng/84126.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/bicheng/84126.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

2-深度學習挖短線股1

選短線個股的流程 (1)數據預處理,根據短線個股篩選標準,給個股日線數據打標。 (2)模型訓練,針對每只股票,訓練得到分類模型。 (3)結果預測,根據訓…

【數據分析】探索嬰兒年齡變化對微生物群落(呼吸道病毒和細菌病原體)結構的影響

禁止商業或二改轉載,僅供自學使用,侵權必究,如需截取部分內容請后臺聯系作者! 文章目錄 介紹1. 混合效應邏輯回歸模型2. 隨機森林模型3. Maaslin2 分析加載R包數據下載導入數據數據預處理混合效應邏輯回歸模型分析微生物群落結構隨年齡的變化隨機森林模型預測病原體定植Maas…

實戰:子組件獲取父組件訂單信息

最佳實踐建議 優先使用 props:適合父子組件直接通信,數據流向清晰復雜場景用 eventBus:跨組件通信推薦使用 mitt 庫避免過度使用 $parent:會導致組件耦合度高,難以維護provide/inject 適用于跨層級:如主題…

Spring Security深度解析:構建企業級安全框架

Spring Security深度解析:構建企業級安全框架 本文將深入探討Spring Security安全框架的核心原理、架構設計和實際應用,幫助開發者全面掌握企業級應用安全防護技術。 目錄 Spring Security概述核心架構與原理認證機制詳解授權機制詳解核心組件分析配置與集成高級特性應用安全…

計算矩陣A和B的乘積

根據矩陣乘法規則,編程計算矩陣的乘積。函數fix_prod_ele()是基本方法編寫,函數fix_prod_opt()是優化方法編寫。 程序代碼 #define N 3 #define M 4 typedef int fix_matrix1[N][M]; typedef int fix_matrix2[M][N]; int fix_prod_ele(f…

《Brief Bioinform》: 鼠腦單細胞與Stereo-seq數據整合算法評估

一、寫在前面 基因捕獲效率、分辨率一直是空間轉錄組細胞類型識別的攔路虎,許多算法能夠整合單細胞(single-cell, sc)或單細胞核(single-nuclear, sn)數據與空間轉錄組數據,從而幫助空轉數據的細胞類型注釋。此前我們介紹過近年新出爐的Stereo-seq平臺&…

camera功能真的那么難用嗎

背景 Android開發工作過程中,經常需要用到camera相關能力,比如:人臉識別,ai識別,拍照預覽,攝像頭錄制等等需求。都需要使用到camera,且需要拿到camera的預覽數據。但是每次開發這塊代碼都比較繁…

USART 串口通信全解析:原理、結構與代碼實戰

文章目錄 USARTUSART簡介USART框圖USART基本結構數據幀起始位偵測數據采樣波特率發生器串口發送數據 主要代碼串口接收數據與發送數據主要代碼 USART USART簡介 一、USART 的全稱與基本定義 英文全稱 USART:Universal Synchronous Asynchronous Receiver Transmi…

LeetCode 152. 乘積最大子數組 - 動態規劃解法詳解

文章目錄 問題描述解題思路動態規劃狀態定義狀態轉移方程完整代碼實現復雜度分析示例解析關鍵點說明總結問題描述 給定一個整數數組 nums,請找出數組中乘積最大的連續子數組(該子數組中至少包含一個數字),并返回該子數組對應的乘積。 示例: 輸入: [2,3,-2,4] 輸出: 6 解…

Python: 操作 Excel折疊

??Python 操作 Excel 折疊(分組)功能詳解(openpyxl & xlsxwriter 雙方案) 在處理 Excel 報表或數據分析時,我們常常希望通過 折疊(分組)功能 來提升表格的可讀性和組織性。本文將詳細介紹如何使用 Python 中的兩個主流 Excel 操作庫 —— openpyxl 和 xlsxwriter …

28、元組的遍歷

const_cast 只能用于指針或引用類型&#xff0c;而不能用于基本類型如 int。 在的代碼中&#xff0c;試圖將 i 轉換為 const_cast<int>(i)&#xff0c;這是不合法的。 可以使用模板函數來獲取元組中的元素&#xff0c;而不是使用 const_cast。以下是修正后的代碼&#x…

sendDefaultImpl call timeout(rocketmq)

rocketmq 連接異常 senddefaultimpl call timeout-騰訊云開發者社區-騰訊云 第一種情況&#xff1a; 修改broker 的配置如下&#xff0c;注意brokerIP1 這個配置必須有&#xff0c;不然 rocketmq-console 顯示依然是內網地址 caused by: org.apache.rocketmq.remoting.excep…

【仿生機器人】仿生機器人智能架構:從感知到個性的完整設計

仿生機器人智能架構&#xff1a;從感知到個性的完整設計 仿生機器人不僅需要模擬人類的外表&#xff0c;更需要具備類人的認知、情感和個性特征。本研究提出了一個綜合性的軟件架構&#xff0c;實現了從環境感知到情感生成、從實時交互到人格塑造的完整智能系統。該架構突破了…

Spring Boot微服務架構(十一):獨立部署是否拋棄了架構優勢?

Spring Boot 的獨立部署&#xff08;即打包為可執行 JAR/WAR 文件&#xff09;本身并不會直接喪失架構優勢&#xff0c;但其是否體現架構價值取決于具體應用場景和設計選擇。以下是關鍵分析&#xff1a; 一、獨立部署與架構優勢的關系 內嵌容器的優勢保留 Spring Boot 獨立部署…

HBuilderX安裝(uni-app和小程序開發)

下載HBuilderX 訪問官方網站&#xff1a;https://www.dcloud.io/hbuilderx.html 根據您的操作系統選擇合適版本&#xff1a; Windows版&#xff08;推薦下載標準版&#xff09; Windows系統安裝步驟 運行安裝程序&#xff1a; 雙擊下載的.exe安裝文件 如果出現安全提示&…

2025年6月3日面試總結

1. 面試官問一臺機器內存或者磁盤占用99% 再點一下就掛了&#xff0c;個人剛開始反應內存不足加內存&#xff0c;磁盤不足加磁盤&#xff0c;還有啥辦法&#xff0c;有些時候沒干過的事一定要大膽&#xff0c;敲命令都敲不成&#xff0c;只能換磁盤了和加內存了&#xff0c;要么…

從上下文學習和微調看語言模型的泛化:一項對照研究

大型語言模型表現出令人興奮的能力&#xff0c;但也可以從微調中表現出令人驚訝的狹窄泛化。例如&#xff0c;他們可能無法概括為簡單的關系反轉&#xff0c;或者無法根據訓練信息進行簡單的邏輯推理。這些未能從微調中概括出來的失敗可能會阻礙這些模型的實際應用。另一方面&a…

解決cocos 2dx/creator2.4在ios18下openURL無法調用的問題

由于ios18廢棄了舊的openURL接口&#xff0c;我們需要修改CCApplication-ios.mm文件的Application::openURL方法&#xff1a; //修復openURL在ios18下無法調用的問題 bool Application::openURL(const std::string &url) {// NSString* msg [NSString stringWithCString:…

Go 語言并發編程基礎:Goroutine 的創建與調度

Go 語言的并發模型是其最顯著的語言特性之一。Goroutine 是 Go 實現并發的核心機制&#xff0c;它比線程更輕量&#xff0c;調度效率極高。 本章將帶你了解 Goroutine 的基本概念、創建方式以及背后的調度機制。 一、什么是 Goroutine&#xff1f; Goroutine 是由 Go 運行時&a…

網頁繪制表格

說明&#xff1a; border"1"&#xff1a;設置表格邊框寬度為 1 像素&#xff08;可調整數值改變邊框粗細&#xff09;。cellspacing"0"&#xff1a;設置單元格間距為 0&#xff08;去除邊框間的空白間隙&#xff09;。<thead>&#xff1a;定義表頭區…