Взламываем код "Энигмы" из фильма "Игры в имитацию"

В один скучный воскресный день я лениво сидел за компьютером, прокручивая проекты на профи.ру в поисках чего-то интересного. Вдруг мой взгляд зацепило задание, выпрыгнувшее из стандартной рутины. Заголовок: "Написать программу для распределения слов по числам". Сначала мне показалось, что это шутка, но, углубившись в описание, я понял, что имеет дело с чем-то гораздо более серьезным.

Задача звучала как загадка, которая приглашала к решению не только математиков, но и программистов:

-Вам предстоит работать с огромным числом длиной до 20 000 цифр.

Каждая цифра или их последовательность связывается с определёнными буквами, а значит, и словами.

Задача заключается в распределении 5000 слов из предложенного списка так, чтобы максимально покрыть все цифры числа.

И да, часть цифр можно оставить "пустыми", но не больше 100.

Что особенно поразило - автор задания вдохновлялся фильмом "Игры в имитацию". Как в фильме, где необходимо было взломать загадочный код "Энигмы", так и здесь нужна была креативность для создания алгоритма, который точно распределит слова по числам.

Вдохновение кодом "Энигмы"

Когда я вспомнил фильм, воображение сразу нарисовало картину. Я стал Аланом Тьюрингом, разрабатывающим математические алгоритмы для разгадок. Но вместо шифров я имел дело с цифрами и словами. Подобно Тьюрингу, я приступил к делу:

Шаг 1: Составил соответствие букв и цифр (например, "С" = 0, "Т" = 1 и так далее).

Шаг 2: Преобразовал каждое слово из списка в числовую последовательность.

Шаг 3: Написал алгоритм, который перебирал последовательности и сопоставлял им слова.

Но быстро я осознал, что это не просто "Энигма", а нечто гораздо более замысловатое. При 20 000 цифрах простой перебор уводил в долгие бесконечные вычисления.

Оптимизация: на волне Тьюринга

Я вспомнил, что Тьюринг не просто перебирал варианты, а искал логические "якоря" в шифре. Мне тоже нужно было найти свои якоря. Для этого я:

Оптимизировал с хешированием и предварительной сортировкой слов. Это помогло быстрее находить слова для длинных последовательностей цифр.

Внедрил эвристики. Алгоритм сначала выбирал слова, покрывающие большее количество цифр, минимизируя пропуски.

Искусственный интеллект на помощь

Но даже после всех этих улучшений иногда оставались цифры, для которых алгоритм не мог найти подходящее слово. Я решил подключить ИИ. Использовал модуль для вызова Яндекс GPT, который предлагал слова для сложных случаев. Это оказался виртуальный "коллега", помогающий справляться с тупиковыми ситуациями. Результат был впечатляющим: ИИ не только предлагал слова, но и улучшал общее распределение.

Реализация

Проект был реализован как веб-приложение:

Backend: Python с Flask.

Алгоритмы: Комбинация рекурсивного перебора, хеширования и вызовов ИИ.

Frontend: Простой интерфейс для загрузки файлов и просмотра результатов.

Приложение запускается в Docker-контейнере, что позволяло легко развертывать его на сервере.

ЗЫ

Через пару дней работы проект был завершён. Система успешно распределяла слова по цифрам с минимальными пропусками, генерировала отчеты и даже подключала ИИ для сложных случаев. Это было как создать свою собственную "Тьюринг-машину", адаптированную под уникальную задачу.

И знаете что? Я был рад, что скучное воскресенье привело меня к такому необычному заданию, вдохновлённому культовым фильмом.

Если вам интересно увидеть этот проект в действии или есть схожая задача, дайте мне знать. Мне нравятся такие вызовы, и я с удовольствием помогу вам!

Источник: vk.com

Комментарии: