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[1] 6wy3ozbly6fe9ev
[2] 9mrrd4siedua2ly8xx
[3] 2znh1zxxvkgzmxvx6m5e

6   w   y
3   o   z
b   l   y
6   f   e
9   e   v

6   w   y
z   o   3
b   l   y
e   f   6
9   e   v

6zbe9wolfey3y6v

9   m   r
r   d   4
s   i   e
d   u   a
2   l   y
8   x   x

9   m   r
d   4   r
e   s   i
d   u   a
l   y   2
x   8   x

9mrd4residualy2x8x

8ams9acceptancec4n5v

8ams9denialc4n5v

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KODAMASMILES: EVERYTHING YOU NEED TO KNOW 9/30/2017

http://investigate.ingress.com/2017/09/29/kodamasmiles-everything-you-need-to-know-9302017/

9月29日的 KODAMASMILES: EVERYTHING YOU NEED TO KNOW 9/30/2017 一文中有3个code

[1] 2p38jecj9roaapoe
[2] JC+yjv+eQo+vR0qy+BA6xiL6+yOUq
[3] x6cqt4rytoe2y4

Code #1

Code：
2p38jecj9roaapoe

特征： 16 个字符，4 个数字

解密：
排成 4×4 的矩阵

2   p   3   8
j   e   c   j
9   r   o   a
a   p   o   e

从右上角的 8 开始向下读

8jae3cooperp2j9a

Code #2

Code：
JC+yjv+eQo+vR0qy+BA6xiL6+yOUq

特征： 大小写字母和数字，不过怎么有这么多 +

解密：
先把加号都去掉看看

JCyjveQovR0qyBA6xiL6yOUq

直接Base64解码没有结果，各种替换也不对。注意一共有5个 +，试试 rot +5

OHdoajVtaW5vdGF1cnQ1dTZv

解码Base64

8whj5minotaurt5u6o

Code #3

Code：
x6cqt4rytoe2y4

特征： 14 个字符串，4 个数字

解密：
每两个字符反转一下

6xqc4tyrot2e4y

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猩猩昨日宣布，随着 5 周年纪念日的接近，他们很希望可以见到你的 Ingress 家人和大家的照片。

• 那些你知道的玩家

• 你第一次去打 Anomaly 的朋友

• 和你一起起8开薯条的基友

猩猩欢迎各位玩家在社交网站上以 #MyIngressFamily 为标签在10月10日前分享你的照片，被选出的部分照片将在得到玩家的准许后用于 5 周年庆典活动。

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做为一名好久没开游戏，偶尔看看群，看看微信的老咸鱼，今天看到了群里有人在问北京启蒙军公众号上的《动态规划解两点多重问题》（下简称《问题》）一文里面的算法有没有实现好的轮子，作为一名好久没写程序的老咸鱼，也难免兴奋地搓手，有些跃跃欲试。但是，为啥记忆化搜索就写的这么简洁，而直接递推却要搞这么复杂呢？如果你急着出去抢 AP 不想看后文，那么这里是概括： field 之间的包含关系是一个偏序关系，所以问题本质是在有向无环图（偏序关系）上的动态规划。《问题》 中按照点到底边的距离排序，本质上是找出了一种此问题下有向无环图的拓扑序。

问题重述: 平面上有点 和 ， 称为底边。又有点集 ， 其中的点两两不重合(  ).

求一个最大的  使得  都有线段 ，  分别不与线段，相交。

很容易看出, 对于一个 ,, 要么 在 里面, 要么 在 外面. 如果我们将 定义为其覆盖的区域的点集,

那么我们可以将问题用包含于（ ）重述为

 (1)

注意, 包含于（）的等号成立时当且仅当.

那么, 当两个点不相同时 () 这种包含关系一定是真包含 ().

我们可以发现，三角形的包含关系是一个偏序关系。下面讨论一下在 上的相对应的偏序关系.

定义

为 上的二元关系。那么，是：

• 自反的：

• 反对称的： ，

• 传递的： ，

因此,  是 上的偏序关系. 下面将 简记为 .

现在我们可以将 (1) 式用偏序关系 重新描述如下:

那么可以看出来,  是 的一条链 (chain). 也是全序的. 所以, 问题就转换成了求一个偏序集上的最长链. 

令 为 中, 以 为结尾的最长链 (即 的满足全序性质的子集, 且 是其中的最大元) 的最大长度. 

 (*)

那么

就是《问题》文中的状态转移方程.

可以看出, 这是一个经典的动态规划问题. 动态规划问题的求解顺序非常关键, 这个问题通常使用记忆化搜索, 或者按照 DAG 图的拓扑序 (对应于偏序关系的线性扩展) 来递推. 很容易证明, 将  中的点, 按照到底边的距离升序排序, 是一个合法的线性扩展 (拓扑序), 这也是《问题》文中方法的正确性的关键.

记 为 到底边 的距离, 那么, 

 (2)

为了证明此命题, 我们证明

为假命题 (这是由于  ). 证明如下:

显然只需证当时,  . 容易知道

 可以有许多种取法, 比如, 分别由 和 向 作垂线 和 , 那么两条垂线要么在一条直线上,要么平行. 当他们在一条直线上时, 可以在上取得. 当他们平行时, 过 做 的平行线交 于. 那么, 可以在 上取得.

所以 

因此, (2) 为真. 

现在, 我们根据 来定义一个二元关系:

简记为 . 那么根据(*), 可以知道

又因为 是从 到 的映射, 所以 是一个全序关系. 因此, 也是 的一个线性扩展 (linear extension). 所以, 使用  来做为动态规划的顺序是正确的. 

由于我几乎所有名字里面带有“数”的课程都是 60 多分飘过, 或者重修过, 所以可能这些本来很简单的东西我却说得非常啰嗦, 或者蕴含了许多 bug, 所以欢迎评论指出错误. 另外, 欢迎在评论区提出新的改进,比如新的线性扩展方法, 或者更简洁的  的取法.

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[1] -1.-2.-1.0.1.1.2.3.2.2.1.2.2.3.2.1.1.2.3.4.5.4.4.=.5.4.3.4.4.3.2.3.4.5.5.6.5.4.5.5.4.3.2.1.2.2.1.0.-1
[2] 5428433353304528343123412750215332
[3] 5lxp6ybe6l2w

-1. -1
-2. -1
-1. 1
0.  1
1.  1
1.  0
2.  1
3.  1
2.  -1
2.  0
1.  -1
2.  1
2.  0
3.  1
2.  -1
1.  -1
1.  0
2.  1
3.  1
4.  1
5.  1
4.  -1
4.  0
=.  =
5.  1
4.  -1
3.  -1
4.  1
4.  0
3.  -1
2.  -1
3.  1
4.  1
5.  1
5.  0
6.  1
5.  -1
4.  -1
5.  1
5.  0
4.  -1
3.  -1
2.  -1
1.  -1
2.  1
2.  0
1.  -1
0.  -1
-1  -1

--... ..- -. .-- ....- .--. --... .--. ----. ---

7UNW4P7P9O

7unw4equalp7p9o

54 28 43 33 53 30 45 28 34 31 23 41 27 50 21 53 32

56 82 67 77 57 70 65 82 76 79 87 69 83 50 89 57 78

8RCM9FARLOWES2Y9N

6myq7zcf7m3x

6myq7calvinf7m3x

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