机构名称：
¥ 1.0
假设对于给定的集合，已经计算出某些猜测的最小猜测总数。在计算其他猜测的猜测数量时，除非猜测总数小于该时间点的最小猜测总数，否则计算猜测总数是没有意义的。猜测何时提出猜测的猜测总数等于或大于该猜测中获得的子集中预期的猜测总数的总和。因此，如果一个小于总和已经计算的值，我们知道猜测不是最好的猜测。为了进行这种修剪的效果，5040猜测是按要求在猜测时在子集中预期的猜测总数的总和来对其进行排序，并按照降低值搜索分支。对于此分类，我们使用堆排序。为此目的，要提取的元素数量很小，堆排序有效。确定集合的元素数量时，我们可以根据元素数量的猜测总数计算一个下限。例如，当元素n的数量为n≤14时，猜测总数的下限为1 + 2（n -1）= 2 n -1，因为即使在最好的情况下，在一个猜测中只有一个元素被击中，而n -1个元素在两个猜测中受到命中。以良好的精度获得猜测总数的下限是使修剪工作有效的重要点。结果如表1所示。在这种情况下，我们不仅使用了集合中的元素数量，还使用了集合中出现的数字类型（4-10），以获得猜测总数的下限。为了找到此策略，我们已经开发了一个程序，该程序搜索了一种策略，该策略最大化了使用n（4≤n≤10）数字的所有MOO数字的元素一个或多个元素最高至深度为m的节点。对于十种类型的数字，该程序能够通过利用对称性来在大约80秒内以3的深度找到该策略，但是对于九种数字，深度为3的搜索大约需要59个小时。
最佳MOO策略
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