我在准备面试时发现了以下问题：
你在一个非常庞大的图书馆里 没有电脑访问权限，你就是 寻找一本特定的书。
你抬头看书 来自卡片目录，然后去了 架子X找到它。
然而，这本书不存在。
只有一个人可以 回答问题，这是 libarian，但他只回答是/否 响应。而且，他的答案可能不会 是对的。
你找到这个的策略是什么？ 预定？
你会如何回答这个问题？你会用什么搜索方法？
答案 0 :(得分：9)
使用Binary search类型问题来缩小图书的位置。
每个问题都应该将搜索范围缩小一半。
“这本书的这一半是书吗？” （指向正确的方向）。
可以作为初步问题。
您还可以使用The Knight and the Knave作为质疑此人的方法的一部分。你的前5个问题（建立一个基线）可能与你所知道的事情有关。你可以从那里确定他的错误率。之后，您可以使用二元搜索式问题来确定图书的位置。
答案 1 :(得分：8)
答案 2 :(得分：7)
步骤A：校准你的图书馆员。
在图书馆挑选一本随机书，走到一个随机点，然后向图书馆员询问这本书（你知道它的位置）是否在你的左边。继续测试图书馆员，直到你对图书馆员正确回答的概率p有一个很好的估计。注意，如果p < 0.5然后你最好跟随图书管理员告诉你的相反。如果p = 0.5，那么放弃图书管理员 - 她的反应并不比翻硬币更好。
如果您发现p取决于提出的问题（例如，如果图书馆员总是正确回答某些问题，但其他问题总是错误的），请转到步骤B1。
步骤B1： 如果p == 0.5或p取决于提出的问题，请开始在框外思考，就像Beta建议的那样。
步骤B2： 如果p < 0.5，反转图书管理员给出的答案，然后进入步骤B3。
步骤B3： 如果p> 0.5：选择N.如果p接近1，那么N可以是10的低数。如果p非常接近0.5，则选择N large，如1000. N的正确值取决于p以及您有多自信希望成为。
向图书馆员询问N次同样的问题（“我正在向左边寻找这本书”）。 暂时假设更频繁地给出任何响应是“正确答案”。计算平均响应，为“正确答案”指定1，为错误答案指定0。称之为“观察到的平均值”。
回答就像是从一张有2张票的盒子中抽取（正确的答案和错误的答案。）N抽样样本的标准差将是sqrt（p q），其中q = 1-p 。 平均值的标准误差是sqrt（p q / N）。
将零假设视为p = 0.5 - 图书馆员只是给出随机响应。 “预期平均值”（假设零空间）为1/2。
z统计是
(observed average - expected average)/(standard error of the average) =
(observed average - 0.5)*sqrt(N)/(sqrt(p*q))
z统计遵循正态分布。如果z统计量> 1.65然后你 有大约95％的可能性，图书馆员的平均反应是统计上的 重大。如果在N个问题z之后小于1.65，重复步骤B3直到获得统计上显着的响应。请注意，选择N越大，z统计量越大，获得统计上显着的结果就越容易。
步骤C： 一旦你得到统计上显着的回应，你就采取行动（使用乔治斯托克的二元搜索理念）并希望你没有统计上的不幸。 ：）
PS。虽然库可能是三维的，但您可以沿x轴播放二进制搜索游戏，然后是y轴，然后是z轴。因此，可以将三维问题简化为求解3（1维问题）。
答案 3 :(得分：2)
这是一个起点：假设图书馆使用杜威十进制系统（但任何分类系统都可以替代）。 问题1：是100年代的书吗？ 问题2：这是二十世纪二十年代的书吗？ .. 这本书在50到150之间？ 是150到250之间的书？
答案 4 :(得分：1)
取决于您面试的对象：
政府（非执法/军事） - 雇用无数工作人员来检查图书馆的每个位置。然后聘请无数的初级经理来管理这些员工，增加无数的中层管理人员等。
大公司 - 同样但使用无薪实习生。
政府（执法/军事） - 采取图书管理员，申请tazer或waterboarding直到书的位置被公开。
小公司（Web 2.0初创公司） - 关于书的位置的博客，直到有人告诉你。
小公司（真正的商业） - 尝试另一个图书馆/书店。
答案 5 :(得分：0)
询问图书管理员是否接受命令是否是作弊？如果他这样做，只需告诉他找到这本书并把它带回给你。
答案 6 :(得分：-1)
你会如何回答这个问题？
“谢谢你的时间。”然后我起身走出采访室。我并不想与那些认为在考察中要求愚蠢的谜语比让我写一些代码或演示如何计划项目或领导团队更有用的人一起工作。