明菜さんの考察

リボンズ、もう一回やってみたら当たりました。すげえ…

たった20回のy/n分岐なのに、と思ったんですが、よく考えてみれば
2^20=1,048,576
I don't knowが分岐として確立されてるとすると、
3^20=3,486,784,401
35億弱か…なんかいけそうな気がしてきた。

鍵は質問の選択。と、どれくらい沢山、適切な特徴をセットされた候補を入れられるかどうか。1人増やすだけでも面倒そうだよねーどうやってるんだろ。

ちょっとだけやってみて特徴解析
1. 最初にされる質問も割とランダム。ただしマイナーな質問はされないはず。
2. 質問の回答を1,2回間違ってても、正しい結果が出る可能性がある。

分岐って言ってるけど、本当に消去法でやると、間違った答えを入力された時の計算時間がかかり過ぎる気がするね…それ以前に、｢多分y/n｣の処理が面倒くさいんじゃなかろうか。3択扱いで質問にマークつければ大丈夫かな。
とりあえずポイント制で考えてみる。

1. 男/女やリアル/フィクションなど、大体2択に分かれるような質問の中から、ランダムで1つ選択し、プレイヤーに質問する。

2. 質問と回答を保存して、回答と一致する候補に一定のポイントを付加。y/n=2,多分y/n=1とか、質問の比重を変えるとより精度が増すかも。｢I don't know｣は｢分からない｣なのか｢判別できない｣なのかで重さが変わるから、変数を別に用意するか、質問にマークを付けて後でその分のポイントを調節できるようにするか。

3. 一番(と二番目)ポイントの高い候補が、丁度y/n半々(またはdk含めた1/3ずつ)に分かれるような質問を選択。
※選択された質問が既に使われているものの場合、次のうちどれかを実行。
①気にしない　　②回答・ポイントを上書き　　③その次に適切な質問を使う

4. 2へ戻る。20回質問してたら5へ。

5. 最もポイントの高かった候補を出力。

問題点：最初から最後まで、候補全てに対して処理を行う→重い。
本当に意味無い質問するかもしれない。
あれ…これ本当にちゃんと動くか心配になってきました。いくらなんでもこの処理は雑かもしれない。
消去法のほうがいいかな…。

ぐちゃぐちゃ考えたけど、ぶっちゃけこのゲームの精度を握っているのは、候補が持つ特徴の量だと思います。

あ、素人考えだからあんまり信用しない方がいいですよ？