Один злоумышленник решил украсть деньги с кредиток у трёх человек, выдав себя по телефону за сотрудника банка. Для этого он несколько дней майнил бигдату и намайнил несвязанные между собой массивы данных: фото, сообщения, комментарии и друзей. Вот что он узнал за это время про Николая, Ивана и Захара:
- У них у всех разные профессии, но конкретной привязки человека к профессии у нас нет.
- Анализ групп, в которых они состоят, показал, что всем трём одинаково подходят три профессии: продавец, менеджер и автослесарь. Каждый из троих может быть кем угодно.
- Николай и Иван каждый день вдвоём играют в шахматы.
- Иван и Захар вместе ходят в бар по пятницам, чтобы выпить после рабочей недели, и выкладывают оттуда много фотографий.
- Менеджер собирает коллекцию монет, автослесарь — модели машин, а продавец — фигурки из World of Warcraft.
- Менеджер — трезвенник и за ЗОЖ.
- Захар никогда не слышал о компании Blizzard.
- Николай любит смотреть в окно и любоваться закатом.
Единственное, чего не хватало злоумышленнику — это сопоставить имена и профессии, чтобы его ложь была правдоподобнее. Но узнав всё то, что описано выше, он без труда это вычислил. Как он это сделал?
Все подобные задачи решаются одинаково — сопоставляем разные факты, и методом исключения получаем нужный ответ.
Из 1 и 2 следует, что один из них менеджер, второй — продавец, а третий — автослесарь.
Берём 4 и 6 → если Иван и Захар ходят в бар по пятницам, а менеджер — трезвенник, то он точно не ходит в бар, а значит менеджер — Николай.
Берём 5 и 7 → каждый, кто увлекается игрой World of Warcraft (а тем более собирает фигурки), знает, что эту игру сделала компания Blizzard Entertainment. Захар про неё никогда не слышал, а значит, он точно не собирает фигурки, поэтому он не продавец. А раз менеджер — Николай, то Захару остаётся быть только автослесарем.
Если Николай — менеджер, а Захар — автослесарь, то методом исключения Ивану остаётся только профессия продавца. Всё просто.
Кто-то может заметить, что мы не использовали пункты 3 и 8 — но для решения они и не нужны. Так часто бывает при сборе данных — не все из них оказываются полезны, некоторые просто отнимают время.
