吃… 拉面 的 问题
我在万圣节的晚上饿着肚子来计算一个关于拉面的问题真是杯具啊
一乐拉面馆, 一共有4种口味的拉面, 老板每天会选1种供应, 鸣人每天只去吃1次拉面, 问平均多少天鸣人才能尝遍所有4种拉面呢?
一个数学化的描述: 假设第N天吃到了第4种拉面, 求E(N),
下忍级解法:
显然的最少需要4天
需要4天:
所有可能数 4^4
符合要求的可能数 4*3*2*1
P(N=4)= 4*3*2*1 / 4^4
需要5天:
所有可能数 4^5
符合要求的可能数: 4*(3^4 – 3 – 3*(2^4 -2))
P(N=5)= 4*(3^4 – 3 – 3*(2^4 -2)) / 4^5
首先从4个中选择一个做”第4种”, 剩下3种, 前面4天总的可能有 3^4 种, 去掉只吃了1种拉面的情况 3 种, 去掉只吃了2种拉面的情况: 从3种拉面中选择这2种, 4天中吃2种拉面的可能为2^4 -2 (总可能2^4 去掉只有1种拉面的2种)
…
需要n天:
所有可能数 4^n
符合要求的可能数: 4*(3^(n-1) – 3 – 3*(2^(n-1) -2))
P(N=n)= 4*(3^(n-1) – 3 – 3*(2^(n-1) -2)) / 4^n
最后整理得到的求和公式为
瞄一眼发现第无穷项貌似是0, 这个级数有可能收敛, 但是我饿了, 所以直接丢Mathematica里, 解得答案25/3
影级别的解法:
如果某一事件发生的概率为p, 那么平均1/p天发生一次
第一天吃第1种面, 其后
其后吃到第2种拉面概率为3/4, 那么平均4/3天吃到第2种拉面
其后吃到第3种拉面概率为2/4, 那么平均2天吃到第3种拉面
其后吃到第4种拉面概率为1/4, 那么平均4天吃到第4种拉面
1 + 4/3 + 2 + 4 = 25/3
德·梅齐里亚克的砝码问题
碎碎念 关于睡前看实分析有助于睡眠一事的确合理 尤其是窝在被窝里 但是 隔壁的老外如果叫得很基情的话 就… 很难想象3个男人在一起为什么会发出那种声音哦 于是我起床 于是我更新blog
关于这个梅氏砝码的问题, 貌似出自1624年出版的Problèmes plaisants et délectabled qui se font par les nombres一书, 作者是法国数学家G·B·德·梅齐里亚克(Gaspard Bachet de Méziriac,1581 – 1655)
问题描述如下
一个商人有一个40磅的砝码,由于跌落在地而碎成4块。后来,称得每块碎片的重量都是整磅数,而且可以用天平和这4块来称从1至40磅之间的任意整数磅的重物。
问这4块砝码片各重多少?
这个问题我所能理解的最为简单的解法如下: 对于每一个砝码, 都有3种状态, 即 放在天平左盘 放在天平右盘 不放在天平上, 那么这个问题就可以被理解为 找到一个三进制的计数系统, 那么每个砝码的重量必须是3的n次幂, n=0, 1, 2, 3 可知 砝码重量为1 3 9 27 和恰好是40且可以组成1~40所有的数
当然上述答案是比较难想的(精妙的解答往往在于此, 想出来很难, 理解起来却容易), 下面有一个比较容易想到的解法, 摘自100 Great Problems of Elementary Mathematics:Their History and Solution
天平的两个秤盘可区别为砝码盘和称量盘,在砝码盘上只放砝码,而在称量盘上放重物外还可附加砝码。若想设法用最少块数的砝码去称量,就要把砝码也放到称量盘上。
假如任意取出几块砝码放在盘上,例如,在一个盘上放 5 磅砝码和 10 磅砝码各一块,另一个盘上放 1 磅、3 磅、4 磅的各一块,那么这些砝码便使前一个秤盘偏重 7 磅。
我们只考虑重物和砝码均为整数,也就是说,重物和砝码的重量均为整数磅。
假如有一系列砝码 A ,B ,C,…,把它们适当地分放在两个盘上,就能称出从 1 到 n 的所有整数磅的重物。如果有一块新砝码P ,它的重量p 超过原有砝码的重量总和n,超过 量为原有砝码重量的总和加 1:
p – n = n + 1,
或者
p = 2n + 1,
那么,把砝码P 加入砝码组A 、B 、C、…之后就能称出从 1 至p + n = 3n + 1 的所有整数磅的重物。
事实上,原有砝码组足以称出所有从 1 至n 磅的重物,为了称出 1 个p + x 或p – x 磅的重物,这里x 表示从 1 到n 的任一个数,把砝码P 放在砝码盘上,再把砝码A ,B ,C,… 分别放在两个盘上,使砝码盘或称量盘上的重量偏重x 磅。
此法成立后,这个题目就容易解答了。
为了使两个砝码A 和B 能称出最多重量,A 必须是 1 磅,B 必须是3 磅,这两个砝码能称出 1,2,3,4 磅的重物。
如果选第三块砝码 C,使它的重量
c = 2 × 4 + 1 = 9 (磅), 那么用A ,B ,C 三块砝码就能称出从 1 至c + 4 = 9 + 4 = 13 磅的所有重物。
最后,如果选第四块砝码D ,使它的重量
d = 2 × 13 + 1 = 27 (磅),
那么,这四块砝码A ,B ,C,D 便能称出从 1 至27 + 13 = 40 磅的所有重物。
结论:这个砝码的四块碎片的重量分别为 1,3,9,27 磅。
基情貌似结束了 我去睡觉了 困啊…
Westminster Abbey
不是我不想更新部落格啦我现在面临的问题是如果我要写一篇关于课程的东西都会很长很长如果我要碎碎念一下生活又觉得没必要因为我有推特
但是呢为了避免长时间不更新导致更长的时间不更新就像今天我买了夹子和签子整理好这一个月的笔记以免积累的太多以后直接不可整理了一样
我更新一篇吧关于游记的如标题所言我周一去西敏寺拜会了一下牛顿同学后来去看了一下木乃伊总之就是阴气很重的旅游
但是我不想扯牛顿有关的话题当然也不想说那个大白胡子达尔文因为那天我只能远远的看他
今天的主题是莎士比亚我在西敏寺的诗人角看到莎士比亚的纪念碑他指着一本卷轴上面写着一些我不认识的文字
那些不是古英文而是拉丁语出自莎士比亚最后一部戏剧作品被称作莎翁诗的遗嘱
因为解说并没有告诉我这些文字具体是什么所以我今天咕咕了一下发现其出自暴风雨的第四幕第一场
The Cloud capt Tow’rs, The Gorgeous Palaces, The Solemn Temples,
The Great Globe itself, Yea all which it Inherit, Shall Dissolve;
And like the baseless Fabrick of a Vision, Leave not a wreck behind.
入云的楼阁, 瑰伟的宫殿, 庄严的庙堂
甚至地球自身, 以及地球上所有的一切, 都将同样消散
就像这一场幻景, 连一点烟云的影子都不曾留下
这部戏剧最后的收场诗同样有名
Now my charms are all o’erthrown,
And what strength I have’s mine own,
Which is most faint: now, ’tis true,
I must be here confined by you,
Or sent to Naples. Let me not,
Since I have my dukedom got
And pardon’d the deceiver, dwell
In this bare island by your spell;
But release me from my bands
With the help of your good hands:
Gentle breath of yours my sails
Must fill, or else my project fails,
Which was to please. Now I want
Spirits to enforce, art to enchant,
And my ending is despair,
Unless I be relieved by prayer,
Which pierces so that it assaults
Mercy itself and frees all faults.
As you from crimes would pardon’d be,
Let your indulgence set me free.
现在我已把我的魔法尽行抛弃,
剩余微弱的力量都属于我自己;
横在我面前的分明有两条道路,
不是终身被符箓把我在此幽锢,
便是凭藉你们的力量重返故郭。
既然我现今已把我的旧权重握,
饶恕了迫害我的仇人,请再不要
把我永远锢闭在这寂寞的荒岛!
求你们解脱了我灵魂上的系锁,
赖着你们善意殷勤的鼓掌相助;
再烦你们为我吹嘘出一口和风,
好让我们的船只一齐鼓满帆篷。
否则我的计划便落空。我再没有
魔法迷人,再没有精灵为我奔走;
我的结局将要变成不幸的绝望,
除非依托着万能的祈祷的力量,
它能把慈悲的神明的中心刺彻,
赦免了可怜的下民的一切过失。
你们有罪过希望别人不再追究,
愿你们也格外宽大,给我以自由!
SAS & R
“喏, 这便是行业头号软件SAS了, 24万淫民币, 一个子都不能少”
“…”
关于对比 I
安装文件 SAS 3G R 30MB
核心代码 SAS JAVA R C
价格 SAS 24万 R Free
那我为什么要用SAS呢? 答曰: 看上去比较专业 吐槽曰: R看上去更加阴霸
关于对比 II
导入CSV文件 显示数据 显示二维图 进行线性回归计算
SAS代码
proc import datafile="d:\doc\data.csv" out=mydata dbms=csv replace;
getnames=no;
proc print data=mydata;
proc plot data=mydata;
plot VAR2 * VAR1;
proc reg data=mydata;
model VAR2 = VAR1;
run;
R代码
mydata = read.csv("d:\ \doc\ \data.csv", header=FALSE)
mydata
plot(mydata)
mylm = lm(V2~V1, data=mydata)
summary(mylm)
我恨分号我恨分号我恨分号, R更加UNIX, 大小写敏感, 在win下需要双斜线, 很莫名其妙的一点, 如果csv文件的结尾不是一个空行的话, R会有一个warning说最后一行不完全, 但不影响数据获取, SAS则没有这个问题
关于对比 III
折磨一下吧
数据量10 million, CSV文件体积244 MB(其实我开始生成的是100 million条, 2.38 GB的庞然大物, 结果发现我电脑吃不消), 这些数据大概是一个y=0.123456789x+987.654321的回归线, 每个值的误差在[-13,13]内
SAS的表现是7s读取完后瞬间算出y=0.12346x+987.65698
而R在吃掉800MB读了N分钟后读完数据然后计算, 内存占用瞬间飙升1.X G然后提示超过最大可用内存, 罢工了, 杯具啊
CUDA & Monte Carlo Method
当年在选笔记本的时候, 一定要买NV卡的原因就是NV有CUDA, 而我的陈旧的GeForce 7300并不支持这个功能
简单的说, CUDA是一个C/C++语言的编译器, 由她编译出来的程序可以利用GPU强大的浮点运算能力, 提高运行效率
目前比较常见民用级的应用主要集中于视频压缩
当然, 在金融计算这样的领域, 它的价值应该得到更好的体现, 一堆GPU连起来起来比N堆CPU连起来还要强N多的样子
在Windows 7平台下搭建CUDA开发运行环境还是非常简单的(相对于Linux), 首先在NV CONTROL PANEL -> SYSTEM INFORMATION -> COMPONENTS 下看看CUDA的Driver版本号是多少, 我的是显卡是Geforce GT 240M, 目前可以用的驱动带的CUDA Driver版本是2.2, 好像多数桌面显卡都有2.3驱动支持, 在确认有CUDA支持的驱动装好后, 依次安装对应版本的CUDA Toolkit 和 CUDA SDK (http://www.nvidia.com/object/cuda_get.html), 然后安装Visual Studio, 需要注意的是, 虽然Visual C++ Express可以支持CUDA, 但是由于其默认不支持64bit编译, 所以需要下载安装.Net Framework和替换, 所以还是推荐安装Visual Studio, 我安装的版本是2008 Pro, 安装的时候务必选择Full安装, 以保证64bit compiler装上, 安装完后安装CUDA VS Wizard (http://sourceforge.net/projects/cudavswizard/), 这样可以在New Project里面看到CUDAWinApp, 至于代码高亮, 发现目前只支持VS 2005, 反正我一般都是在Notepad++里写代码, 然后扔VS里调试编译.
简单安装流程:
1.安装最新显卡驱动并查看CUDA DRIVER驱动版本
2.下载对应的CUDA Toolkit 和 CUDA SDK
3.Full安装Visual Studio
4.安装CUDA VS Wizard
注: 安装好CUDA SDK后可以运行C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIA CUDA SDK\bin\win64\Release中的程序以测试是否安装了正确的驱动和Toolkit
搭建好CUDA的平台后自然要测试一下, 刚好拿最近在看得Monte Carlo Method试试, 几乎所有的Monte Carlo Method入门介绍都会提到用这种方法计算pi, 其C语言的核心代码非常简单
int i, pi=0;
double x, y, area;
for (i=1; i<=1000000; i++){
x= rand()/16384.0-1;
y= rand()/16384.0-1;
if ((x*x + y*y)<1) pi++;
}
area=4.0*(double) pi/(double) i;
printf("%f \n", area);
CUDA是支持标准的C语句的, 但是它有一些自己的.h文件, 比如cutil_math.h (对应math.h)
进行100万次循环, 纯C和CUDA运行时间分别为56ms和51ms
貌似没有明显差别, 下次打算拿更复杂一些的代码来测试一下, HOHO~
Centum
其实… 我还有2个draft, 2个坑没填
这是这里的第100篇Post了
想说些什么, 但是懒得打字
放几首歌, 在整理的我库时发现, 自己能不用打开就知道旋律的英文歌, 原来这么少…
Breaking The Habit – Linkin Park
Numb – Linkin Park
Tender Sugar – Akira Yamaoka
Falling Down – Oasis
God is a girl – Groove Coverage
B What U Wanna B – Darin Zanyar
I Wanna Go To A Place – Rie fu
Life is like a boat – Rie fu
It’s only the a fairy tale – Miyamura Yuko
Ringo Biyori ~ The Wolf Whistling Song – ROCKY CHACK
Why, or why not – Rekka Katakiri
一直很喜欢的一个MV, 送给自己
Lucky & Happy
作詞/作曲:岡崎律子 歌:林原めぐみ
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きっと始まったわかりね
千里の道も一歩から 最初は誰でも初めて 怖れないことそれが一番ね 好きな道選んでよかった ありがとう神様 今のLucky 大切にしてHappy 続けてゆこう さあ 勢いにのってBang!Bang!Bang! そうよLucky 今がその時Happy チャンスはつかんだ けんめいに生きよう 今が一番いい時だって 大人たちはみんな言うのね そう私明るいからね でも人知れず苦労もしてます 私らしく歩いて行こう 軽やかに強く もしつまずいたら思い出そう 今のこの気持ち 今のLucky 大切にしてHappy 続けて行こう さあ 勢いにのってBang!Bang!Bang! そうよLucky 今がその時Happy チャンスはつかんだ けんめいに生きよう そうよLucky みんなのために Happy 私のためにね けんめいに生きよう 終わった |
现在才刚刚开始而已
千里之行也是要始于足下 每个人都会有第一次 最重要的是不要退缩畏惧 能够选择我喜欢的道路 感谢神的保佑 如今的幸运 我一定会珍惜 如今的欢乐 我一定会继续 趁着年轻的气势 向前冲吧 Lucky 现在正是时机 Happy 我已抓住机遇 我要努力继续我的人生 现在正是最美好的时光 大人们都这样对我说 是 虽然在人前我是如此开朗 其实背地里 我也在拼命努力 用轻盈坚定的步伐 我要走出属于我的精彩 跌倒的时候 只要回想起 此时此刻的心情 如今的幸运 我一定会珍惜 如今的欢乐 我一定会继续 趁着年轻的气势 向前冲吧 Lucky 现在正是时机 Happy 我已抓住机遇 我要努力继续我的人生 Lucky 为了身边的朋友 Happy 也为了我自己 我要努力继续我的人生 End |
[Puzzle]Names in Boxes
地球上的某日:
我: 唉, 今天忘记带眼镜了, 看不到PPT
桶: 啊, 你眼镜多少度的呀
我: 250(事实)
桶: 不会这么低吧?
我: 我真的是250(干脆滴)
众: 扑哧~~~(笑…)
——————-正文滴分割线———————–
有一个监狱有100个囚犯, 他们的名字被写在一张纸上, 放在外形相同的盒子中, 这些盒子有1~100的编号, 它们被整齐在摆在一个房间里, 现在这些囚犯一个一个地进入这个房间, 进入房间后他们可以打开至多50个箱子, 如果其中有自己的名字, 则表示他”成功”了. 只有所有囚犯都”成功”了, 他们才可以被全部释放, 否则则会被人道毁灭.
1. 所有的囚犯依次进入房间且不可在打开箱子之后和其他囚犯进行任何交流
2. 对于盒子只有打开是允许的, 不能移动他们, 不能拿走里面写有名字的纸
问是否有一种策略, 使他们有30%以上的机会可以被释放呢?
直观上这的确是很难的, 按照最普通的方法, 每个人随机取50个箱子, 拿到自己的那个的概率是50/100=1/2, 他们能被释放的概率只有(1/2)^100, 无疑远小于30%, 但是利用如下的策略却可以达到30%的概率:
制作一个表, 把囚犯的名字随机编号1~100, 每个囚犯带着这张表, 他们中的某个人进入房间之后, 首先打开编号为自己名字对应的编号的那个箱子, 如果箱子里写的不是自己的名字, 则按照这个名字, 找到表上对应的编号, 然后再去打开此编号的箱子, 以此类推, 直到找到自己的名字或者已经打开了50个箱子为止.
解释
一般化: 取n=50
2n个名字可以组成的排列有(2n)!个, 假设这些囚犯需要打开k(k>n)次才能找到各自的名字, 这种情况下可以组成的排列如下:
从2n个名字中取k个, 有(2n)!/(k! * (2n-k)!)种可能, 这些排列中有一个(即囚犯自己的名字)位置是确定的, 剩下的(k-1)个名字可以自由排列有(k-1)!个, 剩下的(2n-k)个也可以自由排列, 又有(2n-k)!个, 把这个3个数相乘是(2n)!/k, 占所有可能性(2n)!的1/k
那么囚犯至多需要n次就可以找到各自名字的概率
1-1/(n+1)-1/(n+2)-……-1/(2n) = 1 -(ln 2n – ln n) = 1 – ln2 = 0.31
写给 从来没有Blog写给他们的那些人
标题出自 罗伊·索罗森 的 <悖论简史> 这本书从BNU分店的图书馆翻过之后就一直以电子书的形式躺在我的硬盘中, 今天把它翻出来看一下, 看到第一页”献给 从来没有书献给他们的那些人”发现这书果然不愧是写悖论的
先扯一下一些琐事简单讲就是我早晨被叫醒之后雕匆匆煎蛋我匆匆洗碗我们匆匆去学校发现自己提前2小时参加一个和我们没有任何关系的活动之后, 我们前往伦敦华人街中国淫行丢给他们15个胖子之后被把我的汇票换成10 20元不等的1万块现金, 各种原因解释N次开支票未遂等一系列悲剧相继发生, 然后我们买米买面买刀买厨具就是忘了买带在手上的套, 再感叹完接近100块淫民币的香菇很贵之后各自花了100+块吃了一顿丰盛到爆的广式茶点, 为钱包稍稍默哀之后去看眼 钟 桥以及某不知名宫殿期间遇到各种有趣的卖艺NPC若干后打道回府, 注册开地址证明如腹泻般顺畅但是回来发现我的account还是disabled说要等到明天因为今天刚刚更新莫名其妙的规矩?下面还大言不惭地写到这个过程是自动的不可跳过鄙视之 在MSN上和某北京友人吹水伦敦建筑之破和跑车之豪华, 顺便在 哔 ~ 下线之前聊上几句
回到正题: 那本书, 首先扉页上这段话貌似巨好
我们的理性常常陷入两个著名的迷宫: 一个是关于自由和必然的大问题, 特别是关于恶的产生和起源的问题; 另一个问题关于有连续性和看来是它的要素的不可分的点的争论, 而这问题牵涉到对于无限性的考虑. 前一个问题烦扰着几乎整个人类, 而后一个问题则只是得到哲学家们的注意. — 出自 莱布尼兹 <神正论> 序言 译者: 陈修斋
然后书里提到的悖论貌似我以前都看过, 它并不是讲技术细节的, 基本上是对历史的描述: xx年xx提出xx, 这本书作为通俗读物并没有牵扯到过多的数学符号形式的描述, 而是以文字表达为主, 穿插一些野史趣闻, 读来倒也不错
既然以悖论为题, 那么这里写一个比较不常见的悖论吧(相对于理发师悖论, 全能悖论, 罗素悖论那些而言), 悖论名为Braess’s paradox, 简单讲在某一些特定的大家都想尽快到达目的地的交通网上, 如果修一条近路, 反而会造成通行效率的下降, 以下例子翻译自Wikipedia(En)
考虑右图中的交通网, 有4000辆车打算在其中路上通行. 通过的时间从起点到A是路上车的数量除以100, 而从起点到B是固定的45分钟(另一条路相同). 如果近路不存在(即交通网上只有4条路), 从起点到A到终点需要的时间是, 而从起点到B到终点需要的时间是
. 如果其中某条路的通过时间更短, 是不可以达到纳什均衡的, 因为任何一个理性的司机都回选择更短的路. 因为有4000辆车, 易知 A + B = 4000 可以解得 A = B = 2000 这样每条路的通过时间都是
分钟.
现在假设有了一条近路(通过时间接近于0), 在这种情况下所有的司机都会选择从起点到A到B这条线路, 因为就算所有的车都走这条路, 通过时间也不过40分钟, 小于起点到B的45分钟. 到达A之后, 所有的司机都会选择从用接近0的时间行驶到到B再到终点, 因为就算所有的车都走这条路, 通过时间也不过40分钟, 小于A到终点的45分钟. 这样所有车的通过时间是分钟, 比不存在近道的时候还多了15分钟. 因为没有司机愿意切换到别的路上去, 所以走原先的路线(起点A终点, 起点B终点)的时间都变成了85分钟. 如果大家都约定好不走近路, 那么都可以节约15分钟的时间. 但是, 由于单个的司机总是能从超近道上获益, 所以这种约定是不稳定的, 于是Braess悖论便出现了
From: 布雷斯悖论
有趣的是Google这个东东的时候貌似发现有人将这个悖论类比作:”如果你失恋了, 急需要找男女朋友, 不要以为同时找多个可以提高效率”
兔子 says:
给与你最初的那个阶段精神的慰籍
呵呵
刚到一个地方的开始超级闷
所以
宅,加油噢
我 says:
嗯 所以我拼命写blog
谢谢兔子, 我会拼命适应的, 作为礼物, 给你看一个优雅的证明吧, 别说这个看不懂, 我会崩溃Di…

叔看的不是豆瓣, 是寂寞
今天在SKYPE上看到爸爸妈妈了, 老爸要少喝点酒少抽烟, 听说他回来之后第一件事情就是开电脑看我是否在线, 心里酸酸的
今天在QQ上和表哥一起语音了, 希望他在那个我不怎么喜欢的省会里学业顺利, 家族里第一个博士哦
今天跟 哔~ 在MSN上一起聊天了, 出国之后第一次碰到, 很想她, 希望她在 哔~ 大活得黑皮一些, 还有, 我只是偶尔闷骚
今天依然没法不去超市, 用水冲泡过的肉吃起来果然腥味大大减轻, 我开始习惯于需要关心柴米油盐的生活
今天跟easy小盆友语音, 一方在感叹作业多的同时感叹无聊让我感觉大学生活其实面对的就是无聊的作业
今天看到了JJ, 依旧是小白脸万年受和我一样的修空调大叔装束, 哈哈
今天跟雕说:”叔看的不是豆瓣, 是寂寞” 他回:”锅看的不是土豆, 是红薯”
没开学的日子的确有些忧郁, 今天被邀请去BBQ我说自己感冒了要呆在宿舍, 其实是依然不习惯英国式的开放, 同flat的女生淡定地拿走半瓶伏特加让我有点小小的崇拜, 15胖子2箱子30瓶的百威让我心生邪念
贴一个看到的比较优雅的证明, 算是最近除了雕做的饭之外的赏心悦目的事情吧

明天第二次去China Town, 希望在BoC的Draft相关事情顺利, God Bless
我远方的朋友们, 尽管你们看不到这个BLOG, 我依然在这里写下对你们的祝福
以一种形式活着
不知道为什么 突然脑中冒出这么一句话
隔壁的老外高谈阔论着什么 我宅在自己的房间 奇怪为什么注重隐私的老外们会造隔音效果如此差的房子
我其实有很多可以写的东西 但是积攒的多了 也就忘记要写什么了
猛然想起小学的时候老师会说:”那些不问问题的同学啊, 不是因为学会了, 而是问题太多不知道问哪个了”
与我这个”积攒的太多不知道写哪个了”有点相似啊
暑假的时候我想写一篇大长篇的回忆录, 去回忆我在中国的21年中身边的人们, 这是一个很大很大的坑 我要填很久很久
我现在伦敦 一个缺乏阳光的城市的一个缺乏阳光的寝室中
一楼 6个人的Flat 共用厨房 独立卫生间 只有我一个中国人, 离我最近的国人在二楼
同一宿舍区还有一个女生
提到女生 我很诧异的发现一起来KU的唯一2个女生都是”爷们” 这的确是很囧的一件事情
罗列一下同级的人
雕 奶豪 柯硕 木桶 叶子 舸
雕是熟悉的掉渣的带有脑内GPS的不能喝牛奶的VERY 不 IN DOWN的一个人
奶豪是一起喝过酒的做饭很牛X的抽烟的一个人
柯硕是见面之前只知道名字的长着一张和平主义的脸的经常小悲剧的人
木桶是被称作猴子的周游过世界很多地方的嘴很馋人很长的人
叶子是在想要的时候就可以变成100%纯爷们的读过很多书的有文艺倾向的女人
舸是一个以道教创始人的名字自居且第一个敢于当面指出我猥琐的女人
——————————-老外安静了———————————-
刚才去冰箱取出香蕉和句子的同时发现厨房里放着半瓶伏特加以及冷柜旁诡异的多处一双女鞋
来London的7天导致我人生中的逛街次数翻一番
每天去一次同样的超市看着缩水10倍的价格和17.5%的税和英镑上女王慈祥的微笑
身上揣着数量灭绝人性种类惨绝人寰的硬币
最近去警察局注册失败学校注册失败让我感觉全世界都在和我的英镑作对
BOC伦敦分行一口地道的英国音告诉我周末关闭于是乎我有2天休息结果周六依然逛街一个下午幸亏有校车否则我真怀疑我撑不住了
我之所以不分割是因为我觉得写生活琐事就是要这种风格瞄一眼过去就算漏掉几个事件几个形容词也没有任何损失
就这样 OVER