计算机现在随机选择这些单词之一，程序应尽可能少地猜测单词。
提示后，计算机为此提供以下提示
让我们以房屋一词为例：如果我们猜出“ h”，那么得到的答案就是以“ h”开头的单词。如果我们猜到“ ous”，我们将得到答案，即搜索到的单词包含“ ous” usw。如果我们猜到“房子”，那么作为答案，我们找到了正确的单词。
是否有针对此问题的最佳策略？天真的方法只是尝试每个单词。当然，这非常糟糕。我认为，这是一种更好的方法。首先，请选择最常见的字母等。但是，我认为您可以更高效地完成此任务
答案 0 :(得分：0)
是的，有一个最佳策略。但是，该策略取决于解决给定单词列表的游戏树。单词列表是有限的；您在每个节点上都有一组有限的选择；每个猜测都可以配置为保证结果添加大量信息，从而使您离解决方案更近。因此，游戏树是有限的。
为给定的词典（单词列表）构建游戏树。如果您想保证获得最佳的攻击，则需要解决游戏树，其中涉及 minimax 和修剪。如果要在更短的时间内找到非常好攻击，请从决策树的ML（机器学习）区域中提取。
就足以使您朝解决方案的方向发展吗？