您如何捕猎大象……数学家们远征非洲,摈弃所有并非大象的飞禽走兽,在余下的动物中任意捕捉一只,这一战利品自然就非大象莫属。经验丰富的数学家们将在求解问题之初试图证明至少存在唯一一只大象,作为前导性练习。数学教授则只证明至少存在唯一一只大象,而将寻找和捕捉一只大象的任务作为一道习题留给他们的研究生。
物理学家们捕猎大象的方式是将大象处理成一个不稳定的W—Z粒子,并耗费大笔钱财建造一个庞大的粒子加速器,企图在河马与犀牛发生碰撞时发现大象。
计算机科学家们通过执行如下算法A捕猎大象:
- 去非洲。
- 从好望角开始。
- 向北有序前进,交替地东西横贯非洲大陆。
- 在每一趟跋山涉水的横跨非洲大陆的行动中:
- 捕捉每一动物并仔细查看。
- 将捕到的每一动物与一已知大象比较。
- 发现两相匹配即告停止。
工程师们捕猎大象的依据是动物的体重:在非洲随意地捕捉灰色动物,若其体重与一已知大象的体重相差在正负百分之十五之间,即认为所获动物为大象。
经济学家们不捕猎大象,但他们坚信只要付给大象丰厚的报酬,大象将相互捕猎其同类。
统计学家们的捕象要诀是捕捉他们首次发现的与他们见过N次并被称为大象的动物相似的动物。
顾问们不捕猎大象,且他们中的许多人从来就不捕猎任何东西。但只要计时付酬,他们乐意为捕猎大象的人们提供咨询服务。如果说其他人仅能识别大象的话,研究行为科学的顾问们却能辨析帽子的尺寸及子弹的颜色与捕象策略的效率之间的相互关系。
政客们不捕猎大象,但他们将与投票支持他们的人们分享您所捕获的大象。
律师们不捕猎大象,但他们将跟踪兽群,并辩论粪便之主是何种动物。
负责工程研究和开发的副总裁试图努力捕猎大象,但其职员则千方百计从中作梗。当副总裁确实开始着手捕猎大象时,职员们就开始疲于奔命地确保所有可能是大象的动物在副总裁看到它们之前都已成为笼中之物。万一副总裁真的发现了一只漏网的大象,职员们的对策便是:(1)奉承副总裁目光敏锐;(2)谨慎从事,以防类似事件再次发生。
资深经理们基于大象如同地鼠般众多的假设制定周密完备的捕象方针,但宣布时的语调却不那么理直气壮。
质检员们并不关心大象,他们只是搭乘其他猎手们的吉普车,在旁品头论足地对猎手们挑刺。
推销员们不捕猎大象,但他们整日兜售尚未捕获的大象,以便在狩猎开始前两天定下买主。软件推销员将逮住的第一只动物运交买主,并想当然地开出一张大象的销售发票。硬件推销员则逮住兔子并将其装饰成银灰色,然后作为玩具大象销售。
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