単語を最も認識されない形式にスクランブルする

私の目標は、プレーヤーにスクランブルされた単語を提示し、それを元の形式に並べ直す必要があることです。

OELHL->ハロー

任意の単語（3文字または4文字以上、スペースが含まれる場合もある）を受け取り、認識されにくい形式に変換するスクランブルアルゴリズムが必要です。

すべての文字をランダムに移動することは確かに機能しますが、すべてのシャッフルが等しいわけではなく、一部のシャッフルは他のシャッフルよりも認識しやすいことがわかりました。誰かが、おそらく最も認識できない形式を保証するより良いアルゴリズム（おそらく言語学に基づいている）を知っている場合に、この質問を投稿しています。

"Cmairbgde Uirenvtisy"の義務は大したことではありませんでした。これはtmoicの研究でした。

Tihs sduty sowws taht arpapent lteter szie pyals a rloe。wpckelgraihs attmeptsを使用して、letretsの beewten stestの関係を説明し、wrodで人間を解き放ち、関係を明らかにします。

それでは、アルゴリズムを使用しないようにする方法は？私はshee baisc stspeです。

1. ecah leettrへのszie vlaueの登録
2. gievn wdroの場合：
   1. ecah leettr posioitnのSzie vauleのRembmeer。
   2. 次の制限事項を含む文字をラニオンズします。
   3. tehir retpecsive potisionでレミアンにリストとlsat leettrを教えないでください
   4. planicg lertetsをaiovdしようとすると、smae szieの「ソルト」になります。

テヘレはあなたがエンプロイできる他のスタレットです。

• oiigrnalとmodefiid wrodの間のLeveishtenn ditsanceをmaxzmiieするためのAptemtt。Tihs coludは、ロッドをreczgnioingするためのdiuficfltyを最大化します。（ペラップはSeeuqnce Alimngentを使用します）
• scramilbngの後ろにあるltteersのオドラーを逆にします。（Mbyaeがスクランブルされたbacwkards wrodはmroe diffuciltですか？）

翻訳が必要ですか？

人気のある「Cmabrigde Uinervtisy」研究はデマだった可能性が高いですが、このトピックに関する研究がいくつかあります。

この研究は、見かけの文字サイズが役割を果たしていることを示しています。wickelgraphsの使用は、単語が理解されるポイントを理解するために文字のセット間の関係を説明しようとします。

では、これをアルゴリズムにどのように開発するのでしょうか？基本的な手順がいくつかあると思います。

1. 各文字にサイズ値を割り当てます
2. 特定の単語に対して：
   1. 各文字位置のサイズ値を覚えておいてください。
   2. 次の制限で文字をランダム化します。
   3. 最初と最後の文字がそれぞれの位置にとどまることを許可しない
   4. 同じサイズの「スロット」に文字を入れないようにしてください。

あなたが採用できる他の戦略がありますが、私は次のことをバックアップする研究はありませんが、私の考えです：

• 元の単語と変更された単語の間のレーベンシュタイン距離を最大化しようとします。これにより、単語を認識しにくくなります。（おそらくSequence Alignmentを使用します）
• スクランブルする前に文字の順序を逆にしてから、各文字を元の位置から数スペースだけ移動します。（たぶん後方にスクランブルされた単語はもっと難しいですか？）

これは普遍的な解決策ではありませんが、多くの場合、スクランブルではなくアナグラムである単語がある場合、元の単語を見つけるのが難しくなります。脳が元の単語に固定されると、その単語を頭から出すのは困難です。

すなわち、法令->後退は、エクディア->後退よりも難しいかもしれません。

もう1つのポイント（それを実装する方法はわかりませんが）は、一般的な文字のペアを削除することです。アナグラムの回答に「q」と「u」が含まれている場合は、質問でそれらを分離する必要があります。他の例としては、「th」、「ing」などがあります。逆に、文字「t」と「h」が答えの中にあるが互いに隣り合っていない場合、それらを一緒に質問に入れると難しくなります。あなたの脳は自動的に「th」を含む単語を考えます。