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妙哉!那個(gè)用文言文編程的小哥,從28萬行唐詩中找出了對(duì)稱矩陣

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 你能看出來,這首詩妙在哪里嗎?

其實(shí),橫著讀是一首詩,豎著讀還是這首詩!

而且,這首詩可不是亂編的,其中的詩句都來自《全唐詩》,讀起來也頗有意境。

創(chuàng)造這個(gè)奇妙組合的,不是文學(xué)研究大師,而是一位程序員小哥。

他用計(jì)算機(jī),找出了所有符合規(guī)律的古詩,還在Github上開源了代碼。

就連README文件,也頗具個(gè)性:

余所用之程序,當(dāng)以gcc編譯之如是
gcc -O3 mgsq5.c -o mgsq5

等一下。這個(gè)風(fēng)格好像很熟悉?

沒錯(cuò),這位程序員,正是之前開發(fā)了火遍全網(wǎng)的文言文編程語言的Huang Lingdong。

文言文編程的“Hello,World”

他用數(shù)學(xué)中的3階幻方(九宮格)作比,把符合這種規(guī)律的詩命名為“唐詩幻方”。

然而,這首詩真正的玄妙之處,還不止在這里。

玄妙之處

這首詩,初看只是橫豎都能讀,但如果把其中漢字編碼成數(shù)字再看的話,會(huì)發(fā)現(xiàn):

原來,這是個(gè)對(duì)稱矩陣!

不過,他遍歷了全唐詩里所有五言詩共二十八萬七千句后,也只能得出兩個(gè)這樣的幻方。

除了“風(fēng)月清江夜”以外,還只有一個(gè),不過意境上差了許多,不能令他滿意。

135600行七言唐詩中,符合這個(gè)規(guī)律的七言“幻方”,更是一個(gè)都沒有。

他只能退而求其次,只尋找奇數(shù)項(xiàng)對(duì)稱的,即每句第1、3、5、7個(gè)字對(duì)稱,偶數(shù)行用空行代替。

放寬標(biāo)準(zhǔn)后倒是能找出不少,但再想從其中挑選符合音韻格律、意思上還通順的,就不多了。

最后,他選擇了其中一個(gè)還稍微過得去的做例子,把空行中的字也加上,也能寫成對(duì)稱矩陣:

這位小哥,是在研究傳統(tǒng)文化時(shí),從古代的洛書璇璣圖中獲得的靈感。

洛書

洛書寫成數(shù)字就是三階幻方,特點(diǎn)是每一行、每一列及對(duì)角線中的數(shù)字之和都相等。

文字沒有求和這種操作,如果按照程序員思維,那就是字符串拼接起來相等。

就這樣,得出了要尋找的目標(biāo):第n行和第n列的文字相同。

璇璣圖中共841個(gè)字,按順讀、逆讀、橫讀、斜讀、蛇行讀、交叉讀、換行讀、換列讀、間句讀都能成詩,總共包含了7958首詩。

其中的關(guān)鍵之處在于,按照不同順序讀,其文字都能組成有意義的詩句。他自認(rèn)沒有古人作詩的才華,就想到從唐詩中尋找符合條件的詩句。

而且是用現(xiàn)代人的方法——編程來解決。

以“暴力”治之

這位小哥,先是想到了用“八皇后問題”的計(jì)算機(jī)解法,來找出符合要求的唐詩。

八皇后問題,簡單來說是這樣的:

8×8的國際象棋棋盤上,擺放8個(gè)不同的皇后,使其不能互相攻擊,即處在同一行、同一列、同一斜線上,求解擺放方法。

這個(gè)問題,可以用到一種名為“回溯法”的算法來求解,原理如圖:

如果用回溯法來找“幻方”,計(jì)算機(jī)需要先隨機(jī)“找出半句詩”,再挨個(gè)兒往后面搜索合適的詩句。

例如,計(jì)算機(jī)先從13萬行唐詩中,隨機(jī)找出詩句“風(fēng)月清江夜”:

根據(jù)對(duì)稱矩陣的原理,第二句詩的開頭,就應(yīng)該以“月”為首:

(以月開頭的詩句,應(yīng)該還是有不少的,像月上柳梢頭)

以此類推,第三句詩的開頭,就應(yīng)該以“清夜”為首:

(以清夜開頭的詩句,就少了許多)

而第四句詩的開頭,就應(yīng)該以“江山歸”打頭:

(江山歸開頭的詩……可選范圍應(yīng)該更少了)

最后一句詩的開頭,就必須與前4句詩的結(jié)尾完全一致,“夜深來客”:

難度逐漸變成地獄級(jí)……

在這幾步操作中,要是有任何一步無法滿足條件,就得全部推倒重來。

這樣的話,最初的第一步,就顯得尤為重要:從什么類型的詩句開始遍歷,才能最快地找到答案?

他為此用上了啟發(fā)式搜索,從已知問題信息入手,對(duì)這些空格進(jìn)行評(píng)估,找到限制條件最多、即最容易“下筆”的那個(gè)位置,再從這個(gè)位置開始找詩。

具體寫成代碼求解的話,就是利用遞歸法的結(jié)構(gòu)。

同時(shí),用上剪枝法,縮小剩下位置的查找范圍。

也就是說,要用到約束函數(shù),在擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)處剪去不滿足約束條件的子樹;再用限界函數(shù),剪去得不到最優(yōu)解的子樹。

這樣一來,就能降低問題復(fù)雜度。

然而在運(yùn)行代碼時(shí),作者卻發(fā)現(xiàn),這樣做效率并不高。

這種方法,雖然可以求解“N”皇后問題,卻不太適合求漢字矩陣。

因?yàn)?,要填進(jìn)格子里的,可不止8個(gè)皇后,每一格可以填的漢字,就有5000+種選擇!

采用遞歸法的話,計(jì)算機(jī)在填上前面的漢字時(shí),實(shí)際上就縮小了剩下漢字可以搜查的范圍。

如果沒有找到最初那個(gè)合適的字,往往搜到一半后,能用的詩句就沒了,又得重新再猜,效率不升反降。

越想越煩躁,這位小哥干脆一拍大腿:不如暴力搜索!

當(dāng)然,也不是普通的暴力搜索。

會(huì)有兩個(gè)搜索條件:

其一,以五言詩為例,第五列的前4個(gè)字,和第五行的前4個(gè)字,內(nèi)容是否完全一樣?如果不一樣,就扔掉。

第五行和第五列的前4個(gè)字

其二,這首詩是不是對(duì)稱矩陣?不是的話,就扔掉。

利用C語言寫好后,不用1小時(shí)就能跑出所有的“對(duì)稱詩”。

作者表示,自己并非文學(xué)研究的專家,也不是算法專家,因此,這種方法可能并不是最好的辦法。

諸君若有更好的求解思路,可以來找他玩耍~

作者介紹

[[390164]]

作者Huang Lingdong,在發(fā)布文言文編程語言時(shí)還在卡耐基梅隆大學(xué)上本科?,F(xiàn)在已畢業(yè),在母校的Studio for Creative Inquiry做研究助理,為博物館和學(xué)校等組織開發(fā)交互媒體項(xiàng)目。

這位小哥熱愛編程和傳統(tǒng)文化,還開發(fā)過寫詩IDE,能自動(dòng)檢查平仄等格律規(guī)則,內(nèi)置韻書和康熙字典做參考。

還能通過機(jī)器學(xué)習(xí)分析用戶作品,并與《全唐詩》中的詩句做比對(duì),看你寫的詩像哪位詩人的風(fēng)格。

除了詩詞古文,他對(duì)傳統(tǒng)美術(shù)也頗有研究,開發(fā)過無限生成隨機(jī)山水畫的工具,和多款中文字體。

就是不知道為什么山水畫里有個(gè)電線桿

項(xiàng)目地址:
https://github.com/LingDong-/magic-square-poems

Huang Lingdong主頁:
https://lingdong.works/


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