「我吃的盐比你吃的米还多」，这真的有可能吗？

图片：onefox / CC0

KellyWeaver，公共卫生 / 营养风行病学

太长不看版总结：若是按照【重量】算，只要你像个正常人那样吃米吃到小学结业，那么整个地球上就不成能还有人有资格跟你说这句话了。若是按照【颗数】算，只要你像个正常人那样吃米吃到小学结业，那么在你家长吃的盐比你吃的米多的同时，你吃的盐也比你家长吃的米多！

我们都知道，鄙谚是不克不及较真的。

但问题的关头是，我从小到大，每次我爹妈说不外我，他们就用这句话敷衍我！这让我一向忿忿不服！！

于是我仍是一向胡想能有一天，我可以算出来他们到底是不是吃的盐比我吃的米还多，然后把成果拍他们脸上辩驳归去。

然鹅，限于小学初中高中的我常识有限，我一向拿不出一个能令我爹妈信服的谜底。

二十多年曩昔了，此刻的我，已经在新中国的红旗下顺遂当作长当作为了一个营养风行病学研究生。而巧合的是，我这门专业日常平凡干的工作里，就有一部门是包罗估量人们都吃些啥工具，每样工具都吃了几多。

是以！今朝的我！终于具备这个常识储蓄和手艺实力！对这个无聊的问题睁开科学论证了!

界说一些前提前提

会商任何问题，若是要想获得一个清楚的结论，我们都得要先界说清晰问题是什么。

“爸妈吃的盐到底有没有比我吃的米多”，这句话里有 4 个物体需要清楚界说：

“爸妈”是什么？

为了简化问题的会商，我们这里直接界说：这个问题下面，“爸妈”就以已经为我的沙雕脑洞献身第 N 次的中国籍 30 岁轻体力勾当男人，群众演员小张教员作为代表。

但鉴于后面顿时他鹅几也会进场，我决议后面都叫他老张。

“吃的盐”是什么？

大师熟悉的盐，就是做饭的时辰用勺子从盐袋子里舀进去的精制盐粒。但其实，若是论食盐的素质，也就是氯化钠，那来历可就多了去了。好比说，酱油里面就有氯化钠，豆瓣酱里面也有氯化钠，老干妈里面也有氯化钠；甚至除了这些调味品之外，几乎每一种食材，好比肉、菜、蛋等等，里面都含有钠离子和氯离子^[1]。

为了避免爸妈后面一输了就抵赖说是没算上这些盐导致的，我们后面的计较就直接经由过程算总钠摄入量来反推氯化钠摄入量，这样能包管任何能举动当作“盐”的工具全都被算作盐。

让他们输个心服口服！

“我”是什么？

为了简化问题的会商，我们这里直接界说：这个问题下面，“我”就是我们的群众演员老张的 6 岁鹅几，中国好少年小张。

“吃的米”是什么？

凡是意义下，“米”指的是精白米。可是这里我们有一个问题：海说神聊方的小孩们吃米比力少，吃面比力多。若是只算米，海说神聊方的孩子们不是亏死？再好比，若是只算米面，那人家本家儿吃高粱的家里咋整？本家儿吃小米的又咋整？

不外，细心想想得话，鄙谚里面用了米，很可能是因为发现这条鄙谚的那位家长是个糊口在南边吃米区的人。若是这条鄙谚是海说神聊方家长发现的，那么他为了实现同样的反差，很可能就会说“我吃的盐比你吃的面还多”。同理，若是他家本家儿食是小米，他必定也会说“我吃的盐比你吃的小米还多”。

所以，在这个问题下，我把“吃的米”界说当作：吃谷类食物^[1]的重量，也就是包含大米、小米、大麦、小麦、玉米等等一切粮谷类和用它们建造当作的米饭、面条、米粉之类的加工品。这样一来，结论就能对南边海说神聊方都合用了！

脱手开算！

老张活到三十岁，吃了几多盐

即即是开脑洞，我们也得遵守根基法，应该赐与我们两位自愿介入研究的被试以今朝学术界研究获得的最抱负最健康的看待。

在真空中的球形鸡式的抱负环境下，为了果断响应中华人平易近共和国卫生健康委员会的号召，积极介入“健康中国步履”，我们应该让老张的钠摄入（也就是我们要拿来反推氯化钠 / 食盐摄入量的那个指标），一毫克不差地严酷遵守 2013 版《中国居平易近炊事营养素参考摄入量》^[2]傍边对每日（平均）钠摄入的建议量要求。

（我知道你们要说中国人现实上吃盐超标的多，不妨，后面的彩蛋阐发有考虑了这个的，往下翻完！）

于是，按照此表，我们利用编程说话 R，成立一个钠摄入计较的参考数据表：

#salt intake data
sodium.intake= c(170,350,700,900,1200,1400,1600,1500,1400,1400,1300)
age.low.Na= c(0, 0.5,1, 4, 7, 11, 14, 18, 50, 65, 80)
age.high.Na=c(age.low.Na[-1],NA)
salt.intake=sodium.intake*(23+35.5)/23/1000
Na.trait=data.frame(cbind(age.low.Na,age.high.Na,salt.intake,sodium.intake))

运行以上代码，可以获得这样一张包含了各春秋段该吃几多盐的数据表：

按照这个数据表，我们可以写一个函数计较老张截至肆意年数时的总钠摄入量：

#function:generic aggregated food intake calculation

calc=function(obs.age,food.trait){
 total.intake=numeric(length = length(obs.age))
 age=numeric(length = length(obs.age))
 age=obs.age

 #calculate fixed aggregated result for each age strata
 food.trait$strata.intake=rep(0,nrow(food.trait))
 for (i in 1:nrow(food.trait)) {
 food.trait$strata.intake[i]=(food.trait[i,2]-food.trait[i,1])*food.trait[i,3]*365.25
 }
 
 #calculate total intake
 for (i in 1:nrow(food.trait)) {
 total.intake[age>=food.trait[i,1] & age<food.trait[i,2]]=sum(food.trait$strata.intake[0:(i-1)])+(age[age>=food.trait[i,1] & age<food.trait[i,2]]-food.trait[i,1])*food.trait[i,3]*365.25
 }
 return(total.intake)
}

领会 R 编程的列位必然注重到了，原本这个过程是一个小学算术就能搞心猿意马的事，但这个函数写得很是通用（也是以看起来复杂了良多），可以基于肆意参考值表计较出肆意春秋下的肆意食物摄入量。

这么写，是但愿后面算小张的米的时辰可以或许再次挪用，以及……一个彩蛋阐发。（哼我就是不在这说是啥！这么想知道的话就直接拉到最后！）

那么此刻，我们经由过程告诉 R 老张有 30 岁，而且挪用算盐的参考值表，来用方才写好的函数计较老张吃了几多盐。

calc(30,Na.trait)

R 的运行成果如下：

所以，老张活了 30 岁到此刻，若是一向服从党和国度的号召，对峙健康饮食，那么这三十年来他理论上一共吃了 35729.55 g 食盐。

解决了老张的盐，我们再来看小张的米。

对于小张吃了几多米这个问题，相似地，在真空中的球形鸡式的抱负状况下，为了响应中华人平易近共和国卫生健康委员会的“健康中国步履”，我们也应该严酷按照中国营养学会的《中国居平易近炊事指南》^[3]傍边的相关要求，给我们生在新中国长在红旗下的中国好少先队员小张同窗以最健康的饮食放置。

因为 0 到 6 个月的婴儿该当对峙母乳喂养，是以严酷遵守炊事指南的小张 0 到 6 个月时代没有吃过米。

7 到 24 个月的婴幼儿，按照中国营养学会的 7-24 月龄炊事浮图，天天应该摄入 20-75g（7-12 月龄）、50-100g（13-24 月龄）的谷类。

其实照理说，这个时辰的婴儿还只能吃碾碎的米糊，可是米碾当作糊也是米！所以仍是算作小张吃米了！

那么，因为婴儿添加辅食是一个慢慢过渡的过程，不克不及一来就给他怼上 75g，所以我们假设小张整个 7-24 月龄阶段平均下来谷类食用量线性增加，天天吃 20g 谷类和 75g 谷类的中心值，47.5g 谷类。

而 2 岁以上的小张，就可以起头合用中国营养学会的《中国居平易近炊事指南》^[3]中谷类部门的保举量了：

同样地，对这张内外面的摄入规模，我们都假设小张教员吃的是取平均的中心值。那么，我们可以把前面的这些摄入参考量用这样的代码写进 R：

#rice intake data
crop.intake=c(0,(20+75)/2,(50+100)/2,(85+100)/2,(100+150)/2,(150+200)/2,(225+250)/2,(250+300)/2,(200+300)/2,(200+250)/2)
age.low.crop=c(0,0.5,1,2,4,7,11,14,18,65)
age.high.crop=c(age.low.crop[-1],NA)
rice.intake=crop.intake
rice.trait=data.frame(cbind(age.low.crop,age.high.crop,rice.intake,crop.intake))

运行上述代码，可以获得这样一张包含各春秋阶段该吃几多米的参考数值表：

接下来，我们要像算老张的盐那样，用这张表的信息算小张到今天满六岁为止一共吃了几多谷类。

我们直接挪用前面写好的函数，将“小张的岁数是 6 岁”和“他吃的是米”这两个信息告诉我方才写的那个复合的函数：

calc(6,rice.trait)

R 的运行成果如下：

于是我们知道了，截至小张 6 岁生日那天，小张吃了 194952.2g 谷类。

快要 400 斤！！！

老张可怜兮兮的七十来斤盐摄入量，在这复杂的优势面前，根，本，不，堪，一，击。

于是我们可以获得结论了：若是老张在他 30 岁那年的时辰告诉 6 岁的小张说“我吃的盐比你吃过的米要多”，那么他是在乱说。

以上。

哈哈哈哈哈哈怎么可能才到这就以上了呢！

从小到大，我们都频频地被数学教员教育，不要一天到晚为了几个特别值算出来的数字沾沾自喜，我们要的是通解！

说到通解，有没有想起来我前面写的那个函数？

是的，我之所以把它写当作了面标的目的标的目的量的函数，就是因为要许可 R 用它作一个区间内的持续的函数图像呀！

啊哈哈哈哈哈哈，噫嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻，噢嚯嚯嚯活活活活~~~~

让我们用这些咒语（划失落）号令 R 里面把父子俩的盐摄入量和谷类摄入量画个图出来……

curve(calc(son.age.trans,rice.trait),xname = "son.age.trans",from=0,to=6,xlab = "son's age (father's age minus 24)",ylab = "aggregated intake",lty="solid",col="#0084ff",lwd=2)
curve(calc(dad.age+24,Na.trait),xname = "dad.age",from=0,to=6,add = T,lty="solid",lwd=2,col="#8590a6")
legend("topleft", legend = c("father's salt intake", "son's rice intake"),col = c("#8590a6", "#0084ff"), lty = 1:1, cex = 0.8)

R 收到号令之后，画出了这样的一张图：

在这张图里，蓝线是小张的谷类摄入总量，灰线是老张的盐摄入总量。横轴是小张的春秋，同时也是老张的春秋减去 24 的数值。

是以，这张图表现的是：自小张降生以来，老张小张父子俩吃盐和吃谷类的龟兔竞走的及时战况！

可以看到，固然老张在 24 岁迎接小张的时辰堆集了高达两万七的先发优势……

但因为小张吃谷类的速度是如斯的快……

他那点先发优势，在小张还没长到两岁的时辰，就已经被追平了。

并且，因为小张天天吃谷类的速度远快于老张吃盐的速度，2 岁一过，老张吃的这点盐的量，就被小张的谷类甩得从头至尾灯都看不见了。

儿子不到两岁就不克不及用这招了，这是啥概念？这意味着，在你儿子能听懂你这句话啥意思之前，你就已经不克不及这么说了！

可是，家长代表老张仍然标的目的我暗示了他的不服。

“你放置我 24 岁就生小张，这也太早了点吧！如果我 42 岁老来得子，多堆集十八年优势，怎么也能再在我儿子面前多装几年逼吧？”

嗯，既然你非要这么说的话，那就让我们按照你的要求再来比一次……

R 代码略作小修，管上：

curve(calc(son.age.trans,rice.trait),xname = "son.age.trans",from=0,to=6,xlab = "son's age (father's age minus 24)",ylab = "aggregated intake",lty="solid",col="#0084ff",lwd=2)
curve(calc(dad.age+42,Na.trait),xname = "dad.age",from=0,to=6,add = T,lty="solid",lwd=2,col="#8590a6")
legend("topleft", legend = c("father's salt intake", "son's rice intake"),col = c("#8590a6", "#0084ff"), lty = 1:1, cex = 0.8)

作图的成果是这样的：

抱负是夸姣的，实际是残酷的。

老张辛辛劳苦忍着不生鹅几，一向忍到 42 岁，18 年啦！攒了整整五万多克的先发优势！！！

成果！也在鹅几两岁半的时辰就消逝了……

这意味着，老张晚生 18 年攒起来的五万克盐的优势，也只能让他在儿子小张面前多装不到一年大从头至尾巴狼……

老张仍是不服气：

“健康饮食”限制了我的吃盐能力！！我要吃到中国人今朝的天天 10g 平均程度！！

须知，日均 10g 盐摄入（也就是大要 3900mg 钠摄入）的程度，已经算高的了。就今朝而言，随便去翻本顶级医学杂志，那上面城市有一堆研究告诉你，吃这么多盐已经可能对健康有风险了^[4]。

可是，既然老张想在儿子面前连结权势巨子的表情孔殷，我们就违反一次受试者福利的要求，为他这么干一次吧。

我们再抛却要“健康饮食”这个假设，直接把老张的食盐量乘以 2.5，达到今朝文献中报道的可能对健康有害的中国当作年人人均 10g 盐程度：

Na.deadly.trait=data.frame(cbind(age.low.Na,age.high.Na,salt.intake))
Na.deadly.trait$salt.intake=Na.deadly.trait$salt.intake*2.7

在这种环境下，豁出命来也要装大从头至尾巴狼的 42 岁的老张，可以在儿子面前说他吃的盐比他儿子吃的米更多，一向到……

……也只能一向说到儿砸上小学之前。

看到这个成果，老张仍是不对劲：

此刻的成果里面，我儿子吃什么杂七杂八的都算到谷类里边！如果只算吃的大米，我必定能一向教育他到大学当作年！！

对于他这样的设法，我们也不说多了，就直接把小张吃的谷类砍一半算作大米食量吧：

rice.unfair.trait=data.frame(cbind(age.low.crop,age.high.crop,rice.intake))
rice.unfair.trait$rice.intake=rice.unfair.trait$rice.intake*0.5

在这样壮大的作弊前提下，42 岁、不要命地天天齁死本身也要多吃盐的老张，只算儿子吃的大米，终于能再多说一段时候这句话……

……但，也只能一向说到鹅几八岁多的时辰，也就是小学三年级的时辰。

趁便，老张，再给你补一刀：

我搜了一下，Google 告诉我说地球上的长命记实今朝是 122 岁。

固然你根基不成能活到 122 岁，但我在这给你把挂开足了，让你以开挂吃盐的不健康糊口体例强行活到 122 岁，这个时辰你一共吃的盐的重量是：414022.4g。

而，你鹅几只需要长到 10 岁，他吃的米的重量就能达到 432364.7g 了，跨越你活了一百二十二年天天齁死本身吃的盐了：

所以，综上所述：列位小伴侣们，只要你小学一结业，长到了可以跟你爸妈打骂的年数了！那么不要思疑！你爸妈吃过的盐必定没你吃过的米多了！把这篇回覆拍他们脸上吧！你们的姐姐我，此刻也不成能回头去跟爹妈打骂了，只能写个谜底帮你们到这了。。。

——19.07.19 15:24（GMT+1 时区，夏令时）更新——

良多不雅众伴侣都在呼吁用粒数再算一遍。

作为一个研究营养风行病学的硕士生，我的学术练习告诉我，学术意义上，好的做法应该是本身称一堆米和盐，然后数粒数除下来获得单粒重量。

可是！因为我的厨房秤没电了（辣鸡德国制造！！待机时长还不如我在中国用的 made in China 条目），并且这也只是个知乎谜底而不是写论文，所以我决议：

盐粒重量经由过程密度、长宽高档数据理论推算；
米粒重量直接引用之前知乎上另一个回覆（）中评论区网友声称本身称过获得的数据。

Google 告诉我，盐的密度是 2.16g/cm³。按照典型的盐粒大要 0.5mm³见方的尺寸，一粒盐的重量大约是 0.00027g。

而按照知友 @宽始的手动测量，100 粒米是 2.1g，于是 1 粒米就是 0.021g。

于是，我们把两个系数除下去，用最起头不作弊的 24 岁老张 + 健康饮食的假设写 R 代码如下：

curve(calc(son.age.trans,rice.trait)/0.021,xname = "son.age.trans",from=0,to=2,add=T,xlab = "son's age (father's age minus 24)",ylab = "granules",lty="solid",col="#0084ff",lwd=2)
curve(calc(dad.age+24,Na.trait)/wt.salt.granule,xname = "dad.age",from=0,to=2,add = F,xlab = "son's age (father's age minus 24)",ylab = "granules",lty="solid",lwd=2,col="#8590a6")
legend("topleft", legend = c("father's salt granules", "son's rice granules"),col = c("#8590a6", "#0084ff"), lty = 1:1, cex = 0.8)

获得新的图：

为啥这图里没有代表小孩米摄入量的蓝线了呢？

因为它太矮了，比灰线的最小值还低了一个数目级，已经低得看不见了。。。

所以，论吃盐的颗粒数，老张的盐颗粒数确实一向高于小张的米颗粒数。

我仿佛已经听到了老张的欢呼声。

但且慢，我们小伴侣阵营还没有输！！！

当 34 岁的老张跟 10 岁的鹅几小张说：“看见没，按照颗粒数，我这辈子吃过的盐都比你吃过的米还多”的时辰，其实小张也可以说：“按照颗粒数的话，我活到十岁吃的盐也比你活了三十四年吃过的米还多啊！你这三十四年又是怎么活的？？”

不是我瞎编，有 R 的函数图像作证。假设仍然不变，只是吃盐的换当作小张，吃米的换当作老张：

curve(calc(son.age,Na.deadly.trait)/wt.salt.granule,xname = "son.age",from=0,to=15,xlab = "son's age (father's age minus 24)",ylab = "granule num.",lty="solid",col="#0084ff",lwd=2)
curve(calc(dad.age+24,rice.unfair.trait)/0.021,xname = "dad.age",from=0,to=15,add = T,lty="solid",lwd=2,col="#8590a6")
legend("topleft", legend = c("father's rice granule", "son's salt granule"),col = c("#8590a6", "#0084ff"), lty = 1:1, cex = 0.8)