Взламываем код "Энигмы" из фильма "Игры в имитацию"

В один скучный воскресный день я лениво сидел за компьютером, прокручивая проекты на профи.ру в поисках чего-то интересного. Вдруг мой взгляд зацепило задание, выпрыгнувшее из стандартной рутины. Заголовок: "Написать программу для распределения слов по числам". Сначала мне показалось, что это шутка, но, углубившись в описание, я понял, что имеет дело с чем-то гораздо более серьезным.

Задача звучала как загадка, которая приглашала к решению не только математиков, но и программистов:

- Вам предстоит работать с огромным числом длиной до 20 000 цифр.

- Каждая цифра или их последовательность связывается с определёнными буквами, а значит, и словами.

- Задача заключается в распределении 5000 слов из предложенного списка так, чтобы максимально покрыть все цифры числа.

- И да, часть цифр можно оставить "пустыми", но не больше 100.

Что особенно поразило — автор задания вдохновлялся фильмом "Игры в имитацию". Как в фильме, где необходимо было взломать загадочный код "Энигмы", так и здесь нужна была креативность для создания алгоритма, который точно распределит слова по числам.

Когда я вспомнил фильм, воображение сразу нарисовало картину. Я стал Аланом Тьюрингом, разрабатывающим математические алгоритмы для разгадок. Но вместо шифров я имел дело с цифрами и словами. Подобно Тьюрингу, я приступил к делу:

**Шаг 1:** Составил соответствие букв и цифр (например, "С" = 0, "Т" = 1 и так далее).

**Шаг 2:** Преобразовал каждое слово из списка в числовую последовательность.

**Шаг 3:** Написал алгоритм, который перебирал последовательности и сопоставлял им слова.

Но быстро я осознал, что это не просто "Энигма", а нечто гораздо более замысловатое. При 20 000 цифрах простой перебор уводил в долгие бесконечные вычисления.

Я вспомнил, что Тьюринг не просто перебирал варианты, а искал логические "якоря" в шифре. Мне тоже нужно было найти свои якоря. Для этого я:

- Оптимизировал с хешированием и предварительной сортировкой слов. Это помогло быстрее находить слова для длинных последовательностей цифр.

- Внедрил эвристики. Алгоритм сначала выбирал слова, покрывающие большее количество цифр, минимизируя пропуски.

Но даже после всех этих улучшений иногда оставались цифры, для которых алгоритм не мог найти подходящее слово. Я решил подключить ИИ. Использовал модуль для вызова Яндекс GPT, который предлагал слова для сложных случаев. Это оказался виртуальный "коллега", помогающий справляться с тупиковыми ситуациями. Результат был впечатляющим: ИИ не только предлагал слова, но и улучшал общее распределение.

Проект был реализован как веб-приложение:

- Backend: Python с Flask.

- Алгоритмы: Комбинация рекурсивного перебора, хеширования и вызовов ИИ.

- Frontend: Простой интерфейс для загрузки файлов и просмотра результатов.

Приложение запускается в Docker-контейнере, что позволяло легко развертывать его на сервере.

Через пару дней работы проект был завершён. Система успешно распределяла слова по цифрам с минимальными пропусками, генерировала отчеты и даже подключала ИИ для сложных случаев. Это было как создать свою собственную "Тьюринг-машину", адаптированную под уникальную задачу.

И знаете что? Я был рад, что скучное воскресенье привело меня к такому необычному заданию, вдохновлённому культовым фильмом.

Если вам интересно увидеть этот проект в действии или есть схожая задача, дайте мне знать. Мне нравятся такие вызовы, и я с удовольствием помогу вам! 🚀