还记得《生活大爆炸》或者《摩登家庭》又或者别的什么美国影视剧里提到的《寻找沃尔多》这个考验眼力的游戏吗？《Where’s Waldo》是美国著名的纸面游戏，人们需要尽快在纷乱的画面中寻找到身穿红白格子衫的沃尔多。

 

然而这是一个纯靠眼力和运气的游戏吗？科学家给出的答案是：不。

 

 

之前已经有学者对《寻找沃尔多》进行过科学分析，Ben Blatt曾在Slate杂志上发表过一篇文章。在文章中他把官方画师Martin Handford创作的七册《寻找沃尔多》里所有沃尔多出现的位置汇总，归纳出沃尔多最常出现的点位，一共68个，然后在这些点位里创造出两条横线，玩游戏的人只需要沿着这两条横线扫视两遍，就能破解大部分游戏，如果沃尔多不在这两条横线上，再去其余地方寻找他就好了。

 

沃尔多出现的68个点位

 

Ben Blatt的两条横纹找法

 

 

然而Blatt的方法虽然便利，却称不上尽善尽美，最近来自密歇根州立大学高性能计算中心的研究生Randy Olson，因为大雪延误了汽车，被困在了车站，闲来无事，他便研究起《寻找沃尔多》的最佳解法 ，别说，还真被他摸出了门道。

 

Randy认为之前的办法虽然便利，但远非最优结果，他利用了Blatt整理的68个点位数据，指出我们只需要找到一条最优线路，把68个点位串联成一条线，沿着这条线的走向去寻找沃尔多，就能得到最快的解法。

 

Randy Olson同样参考了68个沃尔多点位

 

然而这种方法听起来容易，做起来倒不是这么简单的。因为要在68个点位里安排一条线路，会有2.48 x 10⁹⁶种可能，这甚至和宇宙中一共拥有的原子数差不多了（听起来不可思议？可以看这篇论文），或者换句话说，如果寻找沃尔多成了世界第一大难题，世界人民齐心协力要解决这68个点的连线问题，那么需要把世界上10台最厉害的超级电脑集中起来运算9.53 x 10⁷⁷年才行，这个时间会比估计的宇宙存在时间更长得多。

 

既然真正意义上确定最佳路线是不可能的，那么应该如何择优呢？计算中心出身的Randy启用了“遗传算法”（Genetic Algorithm），这是一种模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，通过模拟自然进化过程搜索最优解。通过这种估值计算，最终得到了一个相对最优的路线：

 

Randy最终确认的最优路线

 

 

根据Randy Olson的答案，寻找沃尔多的路线应该是这样的：

 

1:首先从最左下角找起（圆圈），如果沃尔多没有出现在左下角，那么他有很大可能根本不在左半边的页面；

 

2:其次去右半边页面的上层四分之一里看看（绿色线区），这是沃尔多非常喜欢藏匿的区域；

 

3:如果还没看到沃尔多，就去右半边页面的右下方找（红色线区）；

 

4:这都看不到沃尔多，就去之前没有提过的地方寻找（其它颜色的线区），但记得最后再去右半边页面的左下方（橙色线底边没有覆盖的空白区域），那是沃尔多最厌恶出现的区域，只在非常非常稀有的图画中才在那里。

 

虽然得到的结果看起来很简单，无非是一条线路和几个热区，但是其中包含的科学道理却不容忽视，Randy也为其付出了很大的心血，具体可以参考他的个人博客（点我查看）。

 

下面心痒难耐的同学不妨用一张图片来测试一下自己：

 

点击图片可以放大

 

看起来，被大雪困在车站也能激发人的灵感呢~下面，我们是不是应该忘掉沃尔多，去寻找神偷卡门了（另一个类似沃尔多的游戏人物，同样善于隐藏，很难找到）？