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人类总是崇敬知识，但并非崇敬所有知识，不少人曾问出过那个振聋发聩的问题：“高数有什么用?买菜用得上吗?”面对高数态度如此，更复杂的算法知识就更不用说了。不过，一位清华毕业计算机教授在美国的经历证明了，算法或许不能在买菜时帮你省几个小钱，但可以在遇到重大事件时，帮你赚回1台车钱。

 千万别惹计算机教授 

最近，圣母大学计算机系终身副教授，博士生导师，并兼任电子系终身副教授史弋宇经历了一件惊心动魄的事：

12月中下旬的周末，史教授原本计划开车带一家人由芝加哥O’Hare经纽约前往百慕大的度假旅行，在途中一座加油站停车检查车胎时，遇到了两名持枪劫匪。劫匪抢走了史教授的钱包和Mazda CX-9汽车，让这次旅行泡汤。

转折的地方在于，史教授利用马自达的手机发动应用程序（Mazda Mobile Start，MMS），成功定位到车辆的相对位置，并用计算机算法中最直接的greedy approach（贪心算法），将车辆位置搜寻了出来。最终，在被抢不到24小时，史教授成功把车追回。

连现场的警察都感叹：

 “They shouldn’t have messed up with computer science professors!” 

 被抢：两个劫匪持枪，抢走所有行李！ 

按原计划，史教授一家人开车从印第安纳的South Bend出发，大约中部时间12:00 到达芝加哥中国城，当时发现Mazda CX-9提示胎压异常，因此史教授决定午饭后开车前往中国城附近的一家Shell加油站给轮胎充气。

当时加油站里的车并不少，而且也有些人在店里买东西，没有任何危险的征兆。

由于加油站的气泵非常简陋，需要投币4个quarter才能使用，而且并没有提供胎压读数，于是史教授决定换个加油站试试，但上车后他想起来似乎右前轮的气门帽并没有拧紧，打算下车拧紧。

刚下车，有两个身材不高大约20来岁的黑人从后面的一辆车上下来并靠近史教授，其中一个直接用一把枪指着他低声说“See the gun? Give me your wallet. Give me your key.” 并且反复重复说，神情紧张。另一个劫匪则钻进了驾驶室让所有人下车。

史教授考虑到车里还有孕妇和小孩，为了安全起见，就很配合的把钱包递给了劫匪，劫匪打开后从里面拿出了所有的现金。

劫匪随后把钱包还给史教授，又让他赶紧把车钥匙交给劫匪。与此同时，车里的另一个劫匪继续催促所有人下车。

“我发现他并没有关上驾驶座的门，就趁此机会把我的手机扔到了门上的夹袋里，希望对后续追踪有所帮助。”

在大家都下车后，劫匪一溜烟的就把车开跑了，而史教授一家所有的行李，包括护照、绿卡等等，都还在车尾箱里。

 报警：三次才打通911，警察把车型都搞错了 

劫匪并没有抢走史教授太太的手机，她的手机就成了史教授一家人的唯一通讯工具。

被抢之后史教授首先拨打911，第一次大约等了十几秒并没有被接通。于是第二次再打，还是没有成功（所以关键时候911也不一定靠谱) 第三次再打，终于通了。

但911接线员却告知：无法查询到史教授的车牌信息（I cannot find your license plate number sir）。

“我被劫匪持枪抢了车，打911报警，居然还得自己去警察局做笔录，估计等我搞完，车都已经被chop shop大卸八块了。”

于是他继续拨打911。这一次接线员好了一些，在史教授又一次描述了案情后，接线员帮转到了芝加哥中央警察局，对方的接线员又问了一遍情况，说这个你应该打给911啊（This is a true emergency and you should call 911 directly.）

“我都想骂人了，忍住气继续说我打了，但是是他们把我转过来的。”于是，接线员又帮转回了911，最后的接线员终于说派警察过来，此时离抢劫发生已经过去了大约十分钟。

又等了大约十分钟，和史教授想象中大量警车闪着警灯蜂拥而至的场景不同，只来了一辆警车。车上下来了两个警察，仔细的询问了案发的经过，包括有没有看清劫匪的长相、年龄等。

“我说你们能不能先帮我去追一下车子，这些信息我慢慢给你提供。但警察说，别担心，一旦获得了所需的所有信息，就会将史教授的车牌信息输入系统并发布给执行的警察。

最后，当警察处理完时，离史教授的车被劫走已经过了整整半个小时。

接着，警察发现加油站里布满了监控摄像头，于是进到店里要看监控。但不一会儿那个警察就出来了，问另一个警察：我不知道怎么上传这些视频，你会吗？另一个警察回答：我也不会啊。他们于是告诉史教授：没关系，会有侦探会来料理这个视频， 我们的事情就办到这里啦！

于是他们打算开车离去。

但刚上车又下来问史教授：

“你的Mazda CX-9 是台两门的对吧?”

这时史教授已经完全无语了：

“长官，是个四门的SUV。”

“OMG. It’s an SUV? F*ck”

Mazda CX-9（图据马自达官网）

然后警察立刻冲回车里拿起对讲机说：

It is not a small car. It’s a four-door SUV.

这时候离史教授的车被抢已经过去了四十多分钟，在这个时候史教授想起了一个关键问题：他把手机留在了车里！

警察顿时一脸兴奋：是iPhone手机吗？有没有开追踪功能？

“不，是台华为手机”

“什么手机？”

“华为，H-U-A-W-E-I”

“没听说过华为，它能追踪吗？”

“能，但是得花点时间。你们不能直接追踪手机信号吗？”

“不能，那都是电影里的情节，通过手机信号根本不能追踪手机。”

听到这里，史教授又想骂人了，如果不能追踪，那Sprint’s Family Locator 和 AT&T's FamilyMap的功能都是骗人的吗？明明三角追踪是很容易的。

最后，史教授一家人打了个Uber之后，就回家了。

 转折：手机发动应用程序成为关键，史教授决定靠自己寻车 

折腾了一天，回到家里很快史教授就睡觉了。故事本来也应该到此结束，但是他做了个梦，于是凌晨五点醒来时事情有了新的转机。

史教授梦到留在家里的那把车钥匙上有个远程遥控，摁一下车子就自己开回来了，而且所有行李都还在车上。

“在意识到这是个梦的同时，我也想到了一件事：当时在买车的时候，讨价还价了很久，到最后价格实在压不下来时，就让他们给免费装了一个Mazda Mobile Start (MMS)，可以利用手机远程发动汽车引擎，给车辆上锁和开锁。”

其实装完后史教授就没怎么用过这个功能，但没想到它最终成了能找回车子的关键。

“我的判断是既然能用手机远程控制车子，那在安装这个MMS的时候也一定启动了 GPS定位的功能。”

史教授马上打开电脑搜了一下，发现果然MMS还有一个附带功能，就是帮助你找到停车地点。于是他立刻在手机上登录这个app，但发现密码始终不正确。重设了密码，依然提示密码错误。最后实在不行，去网上找了MMS的说明，仔细阅读后发现了另一种可能性：没有续租MMS服务，因此它被停用了。

史教授尝试着在网上续租了一年的服务，然后就很顺利的登录进了app。“不得不说，马自达的IT实在是太烂了。从软件工程角度来说，没有续租导致的无法登录居然显示密码错误，这是UI设计的反面典型。只是这样也就算了，当我在app里找到CarFinder的界面，他的显示就是一个红点和一个大圈，红点代表车的位置，大圈代表车的范围，然后右上角有距离显示81.8英里和相对误差+/- 22 英尺。没有地图，没有提供GPS坐标。”

所以，史教授除了能知道他和车的直接距离和相对位置，别的什么都不知道（后来发现其实那个相对位置也只有距离车很近的时候才会比较准，距离远的时候完全可能是错的）。他还顺便看了一下引擎的状态，是OFF的，说明车子被停在了某个地方。

不管怎么样，总算有车的线索了。史教授立刻打911，结果接线员说这事儿不紧急啊，你直接联系芝加哥中央警察局吧，我们不管。

史教授耐着性子和他说：这个事情不太好拖吧，是不是越早越好？对方说：那行吧，你把GPS坐标给我，我们派人去看看。

但是汽车没有坐标，只能看到车子和用户的距离以及相对的方向。听到这话，对方说警力有限，不能帮着你满大街找车。

警察靠不住就只能靠自己了。

 波折：路上疑似被跟踪，离马自达只有不到5英尺 

史教授把驾驶任务交给了小王，而他则开始在车上进行一些信息搜集和准备工作。

首先大概搜索了一下，发现按照MMS提示的直线距离，大概目标位置会是在芝加哥的南郊，一个以暴乱和枪击闻名的地区。

其次是安全距离。劫匪手里有枪，按照史教授当时目测的口径应该不超过9mm，史教授还查了一下大概有效射程是100米左右。 这样的话，只要保持车辆始终在移动状态下，没有经过专业射击训练的枪手是很难击中车里的人的。而且，只要始终警惕100米范围内是否有人靠近就可以了。（此案为个例，请勿效仿）

查完这些，史教授心里稍微安定了一些。

回过头来再看，史教授发现MMS相对位置提示有问题，主要是因为他们出发的时候MMS提示车子位于正北方，而芝加哥位于正西方，他判断劫匪肯定还把车留在芝加哥，因此决定忽略方位提示而直接前往芝加哥。结果上了高速就很明显看到直线距离在快速减小，说明方向是正确的。

在快到芝加哥南郊I-94 130th st出口时，距离减小到了2英里 。于是史教授从该出口下去以后转了一圈，发现周围都是公园，而且距离也没有继续减小，于是又开回I-94, 继续前行，距离又开始减小，到了Roseland区域时，降到了1英里以下，但偏偏I-94在这里分叉了另一支高速 I-57 West，于是又只好转到了I-57并在下一个出口 Halsted St下了高速。此时距离提示又增加到了2英里。

最终，史教授把车辆位置确定在了图中红色的区域里。

以下是该区域的放大地图：

下了高速以后，很快就进入了这片小区，并一度发现有一辆白色的小车一直跟在史教授后面。过了好几个街区以后，那辆车才消失不见。

史教授再次和学生约定：不管发生什么情况，尽量不要停车，如果一定要停车，一定要让车辆保持在D档随时准备开动。

接着，整个事件中最有技术含量的部分来了：

因为相对方位并不靠谱，史教授选择了计算机算法中最直接的greedy approach，也就是沿着一个方向开，直到距离不再明显变小（这是说明我们前进的方向已经几乎垂直于我们和目标之间连线），就转到垂直方向的街道再继续搜寻。

就这样在一片破败的小区中兜了一段时间以后，终于在S Eberhart Ave在101st St和102nd St之间某个位置直接距离显示为200英尺，说明离目标已经很近了。

但奇怪的是，他们并没有在路边看到被抢的Mazda，在周围其他街道上时提示距离也大于200英尺，史教授完全没有办法让距离进一步减小了。

转来转去，最后发现，其实在S Vernon Ave和S Eberhart Ave之间还有一条小路，这条路并没有名字，在谷歌地图上甚至没有显示，但在上面这张卫星图里面可以看到这条路的存在（红色标记左侧的第一条路）。于是他们从101st St上转入了这条小路，入口是这样的。

当时时间大概是早上八点多一点，周围一个人都没有，史教授他们保持缓慢的速度进入了小路。

一进入就发现MMS里提示的距离又开始明显下降，直到开过倒数第三间车库的时候，车库门是关着的，但距离显示小于5英尺，MMS发出提示音：

车子就在里面！

 扑空：打草惊蛇，劫匪把车子开走了 

他们二人没有敢多停留，在转到102nd St上后，史教授立刻拨打911，告诉接线员找到了被劫车辆。接线员问清了位置和所在的车辆信息后，让他们在原地等待，警察很快会到。

就在他们紧张的在路边等待的时候，小王提醒说，看看现在我们和被劫车辆的距离。史教授看了一下，大吃一惊：此时距离已经变成了1.5英里，而且引擎已经启动，说明车辆正在行驶中！

打草惊蛇了。

于是史教授一边懊悔应该把车停到一个能看得到那个车库的位置，一边立刻决定要跟上马自达。但不幸的是，MMS并不是设计用来追踪行驶状态下的车辆的，因此车的位置和距离更新不是实时的。

于是二人漫无目的的在路上行驶，希望有机会能看到这辆马自达。就这样找了十多分钟后，两个警察来了，史教授向他们简单描述了如何寻找到被劫车辆的位置，并且告诉他们劫匪又跑了。

警察从史教授手里借走了手机，让他们在路边等待，警察会去追踪。这时史教授告诉了警察如何使用MMS定位，并再三强调只能相信距离，不要去看相对位置。

警察留了手机之后，很快就开走了。但史教授决定还是继续在附近寻找，而不是在路边等待，一方面是碰碰运气，另一方面则是出于安全考虑，不想要停留在一个地方。

史教授拿回手机，更新一下状态，发现引擎已经处于了停止状态，说明车子又被停在了某个地方，距离显示是4.3英里。

于是史教授和小王又开始重复早上那套简单但行之有效的greedy search方案。很快，他们就在位于2801 W 87th St的Citgo加油站里看到了被劫车辆。车子就停在图中左边那辆白色汽车左边的位置，打着双闪，无法看清车内是否有人。

汲取之前的教训，这次他们把车也开进了加油站，停到了图里黑色汽车所在的位置，确保能看到被劫车辆，随后再次拨打了911。

这次史教授直接告诉接线员：我看到了被劫车辆，就在我不远处，车里好像有人，他们还有枪。

“我知道不把情况说的严重一些，他们是不会认真严肃对待的”。

果然，这次过了不到五分钟，第一辆警车就到了。在随后的几分钟里，呼啦啦来了七八辆警车把加油站围了个水泄不通，下来的警察都穿着防弹背心，手放在腰间的枪上。一群警察小心翼翼的靠近那辆马自达，很快就确定了车里并没有人。

于是史教授也走了过去，打开后尾箱，发现里面有自己的书包，装着单反和几个镜头的相机包，史教授太太的包，以及不知道是谁的一双崭新的Nike boots。

丢失的东西包括多个证件，并且车里还弥漫着一股大麻的味道，后座上还留了劫匪们吃剩下的一些食物的袋子和可乐罐。

好在，全部重要证件和大部分财物都在，甚至还追回了一部分并不是史教授的“赃物”。劫匪完全没有来的及清理车里的大量证物，这让警方可以提取DNA和指纹。

最后连警察们都被史教授能够如此迅速解决此事而惊叹：“They shouldn’t have messed up with computer science professors!” 

 史教授：出身清华，“贪心算法”成了关键一招 

看完这个故事，有必要介绍一下史教授的背景。

史弋宇

史弋宇（博士）现任圣母大学计算机系终身副教授，博士生导师，并兼任电子系终身副教授, 该校美国国家科学基金委新型可持续人工智能产学研究中心主任。之前任密苏里大学罗拉分校助理教授，博士生导师，美国国家科学基金委基于网络的软件系统产学研究中心副主任。

史教授2005年在清华大学电子工程系获得学士学位，2009年在美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）电子工程系获得博士学位，2009－2010在卡内基梅隆大学进行博士后研究工作。

史教授目前的研究方向主要是人工智能的硬件实现和在医疗等领域的应用。他曾获得美国国家自然基金委CAREER奖，IEEE Region 5 个人成就奖，卡尔圣路易科学院发明奖等；多次在领域内顶级国际会议上获得最佳论文提名。他获得美国发明专利5项(其中一项于2009年获得IBM专利奖，一项获得台北国际博览会金奖）；在国际重要研究期刊和会议上发表学术论文100余篇。他现任IEEE VLSI Circuits and System Letter的deputy Editor-in-Chief，IEEE Trans. on CAD, ACM JETC, VLSI Integration等期刊的Associate Editor, 以及ACM SIGDA的Education Chair。

关于定位车辆的关键技术“计算机算法中最直接的greedy approach”，史教授说，其实就是一个螺旋搜索，确保他们始终在沿着距离下降的方向单调搜索一定可以收敛的。

贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。

百度北京大数据实验室主任浣军教授认为，史教授用greedy approach是个凸优化问题，他始终能测距离。

“设想平面内有个点x0，你的目标函数是f(x,x0）f 是euclidian distance between x and x0，欧式距离是个凸函数，全局最优解存在切唯一，x0。”

史教授的算法简而言之是每一步都减少距离，所以是贪心算法。

所以啊，不要惹会算法的人！

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编辑 ∑ Gemini

来源：新智元

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