辨識臥底這樣的情境有點像是進行遊戲或模擬情境，程式碼可能會使用類似於機器學習的技術，但在現實生活中，有效辨識臥底可能會涉及情境感知、行為分析和情緒辨識等多方面的因素。這樣的情況可能超出了程式碼所能涵蓋的範疇。 不過，如果我們想像一個簡單的情境，假設有一個群體，有些人是臥底，而其他人則是忠實的成員。我們可以設計一個簡單的程式碼，在不同的回合中觀察參與者的行為模式來辨識臥底。 以下是一個簡單的Python範例，假設有10個人，其中有3個臥底。這個程式碼每回合會詢問每個人的行動，並記錄每個人每回合的行動。通過觀察行動模式，程式碼會試圖判斷哪些人可能是臥底。 python Copy code import random # 10人中有3個臥底 total_players = 10 spies = 3 non_spies = total_players - spies # 創建玩家列表，假設臥底以"S"表示 players = ["S" if i < spies else "N" for i in range(total_players)] # 回合數 rounds = 5 # 紀錄每個玩家的行動 player_actions = {i: [] for i in range(total_players)} # 模擬遊戲 for r in range(rounds): print(f"Round {r + 1}") for i in range(total_players): action = random.choice(["A", "B", "C"]) # 假設有三種行動 player_actions[i].append(action) print(f"Player {i + 1} action: {action}") print() # 分析行動模式 for i in range(total_players): spy_actions = player_actions[i] print(f"Player {i + 1} actions: {spy_actions}") # 在這裡你可以添加分析行動的邏輯，觀察是否有可疑的行動模式或頻率 這只是一個簡單的示例，實際辨識臥底可能需要更複雜的分析和演算法，可能需要考慮更多的因素和數據。在現實情況下，辨識臥底可能需要更多的情報、心理學知識和對人類行為的深入理解，這超出了單純的程式碼範例。 -- AMD Ryzen 3700x / ROG X470I NCASE M1 V6 / CORSAIR SF750 NOCTUA FN-A12x15 FN-A9 PWN G.SKILL Trident Z RGB (2x16GB) Plexter M9PeGN 512G M.2 / Intel 760P 1T M.2 DELL 3219Q / EVGA 3070 Ti -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(www.ptt-website.tw), 來自: 114.36.217.138 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt-website.tw/Gossiping/M.1700892227.A.623

推 railman: 你的時間複雜度跟空間複雜度是多少？223.140.179.122 11/25 14:05