14日目：ロボット要塞
ソリューションへのリンク
パート 1: ロボットの動(dòng)作のシミュレーションと安全率の計(jì)算
ロボットの動(dòng)きのシミュレーション:
シミュレーションは、ロボットの初期位置と速度を含むロボット データを解析することから始まります。各ロボットのデータは、x 軸と y 軸に沿った位置と速度の要素であるタプル (p_x、p_y、v_x、v_y) として表されます。
シミュレート機(jī)能は、次の式を使用して t 秒後のロボットの新しい位置を計(jì)算します。
p_x = (p_x + t * v_x) % width p_y = (p_y + t * v_y) % height
この式はロボットの動(dòng)きを考慮し、タイム ステップごとに位置を更新し、ロボットがエッジを越えた場(chǎng)合はグリッドを包み込みます (モジュロ演算により)。その後、ロボットは更新された位置でグリッドに戻されます。
象限カウンティング:
t = 100 でロボットをシミュレーションした後、コードはグリッドの 4 つの象限のそれぞれにあるロボットの數(shù)をカウントします。グリッドは、それぞれグリッドの幅と高さの半分として計(jì)算される middle_row_gap と middle_column_gap に基づいて四分円に分割されます。
100 秒後の各ロボットの位置 (x, y) について、プログラムはロボットがどの象限を占めているかをチェックします。
- 象限 0: 左上
- 象限 1: 右上
- 象限 2: 右下
- 象限 3: 左下
その後、Math.prod() 関數(shù)を使用して 4 象限の合計(jì)の積を取得します。
パート 2: クリスマス ツリーのパターンの検出
私はこのタスクに関していくつかの仮定を立てました。たとえば、形成される畫(huà)像は中央/中央に配置されるでしょう。形を作るとき、ロボットはすべて一緒に凝縮され、ツリーを形成する必要があります。
ロボットは予測(cè)可能な方法で移動(dòng)し、時(shí)間の経過(guò)とともにその位置が特定の形狀を形成する可能性があります。 「クリスマス ツリー」パターンを検出するために、プログラムはロボットが木の形に似た密集したフォーメーションを形成する時(shí)間を探します。このアプローチは、ロボットがグリッドの特定の領(lǐng)域にいつ集まるかを見(jiàn)つけることに焦點(diǎn)を當(dāng)てています。
プログラムは、すべてのロボットの周?chē)欷舜螭示辰绁堀氓工蚨xすることから始まります。このボックスのサイズは時(shí)間の経過(guò)とともに徐々に小さくなります。このアイデアは、時(shí)間の経過(guò)とともに、ロボットがより小さな領(lǐng)域にグループ化されるというものです。
各時(shí)間ステップ (ロボットの各位置) について、プログラムはこの縮小ボックス內(nèi)にロボットが何臺(tái)いるかを計(jì)算します。これは、ボックス內(nèi)のロボットの數(shù)をボックスの面積で割った密度を測(cè)定します。ボックス內(nèi)のロボットの數(shù)が増えるほど、密度は高くなります。
プログラムは密度が最も高い時(shí)間を追跡します。密度が最大のとき、ロボットは最も密に詰め込まれており、これはロボットが認(rèn)識(shí)可能な形狀 (クリスマス ツリー) を形成しているときと考えられます。
なぜこれが機(jī)能するのでしょうか?
この方法が機(jī)能するのは、「クリスマス ツリー」パターンによりロボットがグリッドの特定の領(lǐng)域に集まるためです。境界ボックスを縮小し、その領(lǐng)域內(nèi)のロボットの密度を計(jì)算することで、プログラムはロボットがいつこのコンパクトな形狀を形成するかを識(shí)別できます。密度が最も高いということは、ロボットが最も緊密にグループ化されていることを示しており、これはクリスマス ツリーの形成に対応します。
したがって、密度が最も高いタイム ステップは、ロボットがクリスマス ツリーのパターンを作成するときです。
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以上がコードデーの到來(lái) : トイレ要塞の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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Pythonクラスの多型
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書(shū)き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK（）方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw（）メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡(jiǎn)素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開(kāi)発における異なる文字の共通の動(dòng)作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります：親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書(shū)きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます
Pythonジェネレーターと反復(fù)器を説明します。
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
イテレータは、__iter __（）および__next __（）メソッドを?qū)g裝するオブジェクトです。ジェネレーターは、単純化されたバージョンのイテレーターです。これは、収量キーワードを介してこれらのメソッドを自動(dòng)的に実裝しています。 1. Iteratorは、次の（）を呼び出すたびに要素を返し、要素がなくなると停止例外をスローします。 2。ジェネレーターは関數(shù)定義を使用して、オンデマンドでデータを生成し、メモリを保存し、無(wú)限シーケンスをサポートします。 3。既存のセットを処理するときに反復(fù)器を使用すると、大きなファイルを読み取るときに行ごとにロードするなど、ビッグデータや怠zyな評(píng)価を動(dòng)的に生成するときにジェネレーターを使用します。注：リストなどの反復(fù)オブジェクトは反復(fù)因子ではありません。イテレーターがその端に達(dá)した後、それらは再作成する必要があり、発電機(jī)はそれを一度しか通過(guò)できません。
PythonでAPI認(rèn)証を処理する方法
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
API認(rèn)証を扱うための鍵は、認(rèn)証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認(rèn)証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動(dòng)的に更新できます。要するに、文書(shū)に従って適切な方法を選択し、重要な情報(bào)を安全に保存することが重要です。
Pythonの主張を説明します。
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Assertは、Pythonでデバッグに使用されるアサーションツールであり、條件が満たされないときにアサーションエラーを投げます。その構(gòu)文は、アサート條件とオプションのエラー情報(bào)であり、パラメーターチェック、ステータス確認(rèn)などの內(nèi)部ロジック検証に適していますが、セキュリティまたはユーザーの入力チェックには使用できず、明確な迅速な情報(bào)と組み合わせて使用??する必要があります。例外処理を置き換えるのではなく、開(kāi)発段階での補(bǔ)助デバッグにのみ利用できます。
一度に2つのリストを繰り返す方法Python
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Pythonで2つのリストを同時(shí)にトラバースする一般的な方法は、Zip（）関數(shù)を使用することです。これは、複數(shù)のリストを順?lè)衰讠ⅴ辚螗挨贰⒆疃踏摔胜辘蓼?。リストの長(zhǎng)さが一貫していない場(chǎng)合は、itertools.zip_longest（）を使用して最長(zhǎng)になり、欠損値を入力できます。 enumerate（）と組み合わせて、同時(shí)にインデックスを取得できます。 1.Zip（）は簡(jiǎn)潔で実用的で、ペアのデータ反復(fù)に適しています。 2.zip_longest（）は、一貫性のない長(zhǎng)さを扱うときにデフォルト値を入力できます。 3. Enumerate（Zip（））は、トラバーサル中にインデックスを取得し、さまざまな複雑なシナリオのニーズを満たすことができます。
Python Iteratorsとは何ですか？
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
inpython、iteratoratorSareObjectsthatallopingthroughcollectionsbyimplementing __（）and__next __（）
Pythonタイプのヒントとは何ですか？
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
タイプヒントシンパソコンの問(wèn)題と、ポテンシャルを使用して、dynamivitytedcodedededevelowingdeexpecifeedtypes.theyenhanceReadeadability、inableearlybugdetection、およびrequrovetoolingsusingsupport.typehintsareadddeduneadddedusingolon（:)
Python Fastapiチュートリアル
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Pythonを使用して最新の効率的なAPIを作成するには、Fastapiをお?jiǎng)幛幛筏蓼?。?biāo)準(zhǔn)のPythonタイプのプロンプトに基づいており、優(yōu)れたパフォーマンスでドキュメントを自動(dòng)的に生成できます。 FastAPIおよびASGIサーバーUVICORNをインストールした後、インターフェイスコードを記述できます。ルートを定義し、処理機(jī)能を作成し、データを返すことにより、APIをすばやく構(gòu)築できます。 Fastapiは、さまざまなHTTPメソッドをサポートし、自動(dòng)的に生成されたSwaggeruiおよびRedocドキュメントシステムを提供します。 URLパラメーターはパス定義を介してキャプチャできますが、クエリパラメーターは、関數(shù)パラメーターのデフォルト値を設(shè)定することで実裝できます。 Pydanticモデルの合理的な使用は、開(kāi)発の効率と精度を改善するのに役立ちます。
