代码日猴子市场的到来

wufei123 2025-01-05 阅读:8 评论:0
第22天:猴子市场 GitHub 仓库 今天的挑战相当简单直接。大部分工作都体现在问题描述中:一些整数运算,最后再进行简单的求和(至少第一部分是这样)。 第一部分 代码非常简洁,我们循环2000次,每次生成一个新的秘密数字并存储起来,以便...

代码日猴子市场的到来

第22天:猴子市场

GitHub 仓库

今天的挑战相当简单直接。大部分工作都体现在问题描述中:一些整数运算,最后再进行简单的求和(至少第一部分是这样)。

第一部分

代码非常简洁,我们循环2000次,每次生成一个新的秘密数字并存储起来,以便最后进行求和。

第二部分

这部分需要更多思考,但大部分逻辑也已在描述中给出。

calc_price_changes() 函数是主要区别之一。此函数处理一系列数字,仅计算“价格变化”以识别模式。

让我们深入了解一下:

calc_price_changes 函数:

  1. 处理生成的秘密数字列表。
  2. 计算价格变化(每个秘密数字的最后一位)。
  3. 识别四个连续变化的独特模式。
  4. 根据这些模式累加分数。

它需要两个参数:一个数字列表(代表生成的秘密数字)和一个类似字典的对象 (defaultdict(int)),用于存储和累加独特的模式分数。

defaultdict 是一个非常有用的工具。它与普通字典类似,但有一个关键优势:如果字典中找不到键,它会自动创建该键并为其分配传入类型的默认值。

寻找四个连续变化的序列

for p in range(len(price_change_sequence) - 4 + 1):
    changes = price_change_sequence[p: p + 4]
    key = tuple((changes[0][0], changes[1][0], changes[2][0], changes[3][0]))
    if key not in sequences:
        sequence_sum[key] += changes[3][1]
        sequences.add(key)

这段代码使用大小为4的滑动窗口提取四个连续的(变化,价格)元组。

例如:如果 price_change_sequence 为 [(1, 5), (2, 7), (-1, 6), (3, 9)],则一个“块”为 [(1, 5), (2, 7), (-1, 6), (3, 9)]。

然后,我们只提取四个元组中的变化值,例如 -2, -1, 1 等。如果该模式尚未被处理,则它是一个新模式,因此我们将最后一个价格(changes[3][1])添加到 sequence_sum[模式]。通过将键添加到 sequences 集合中,将其标记为已处理。

函数结束后:

sequence_sum 包含唯一(因为我们使用了集合)的四个变化模式及其累加分数的映射(基于每个序列中的最终价格)。

例如:{(1, 2, -1, 3): 9, (-2, 0, 1, -1): 6}.

演练

假设我们有一个输入:

generated_secrets = [45, 46, 50, 53, 58, 61]
sequence_sum = defaultdict(int)
calc_price_changes(generated_secrets, sequence_sum)

步骤:

  1. 计算价格变化: 价格:[5, 6, 0, 3, 8, 1](最后一位数字)。 变化:[(1, 6), (-6, 0), (3, 3), (5, 8), (-7, 1)]

  2. 提取四个变化模式:(1, -6, 3, 5) → 将 8(模式中的最后一个价格)添加到 sequence_sum。(-6, 3, 5, -7) → 将 1 添加到 sequence_sum。

输出:

{(1, -6, 3, 5): 8, (-6, 3, 5, -7): 1}

总结

所有这些是如何结合在一起的:

输入处理:我们读取输入并将其转换为秘密数字列表。

序列生成:对于每个秘密数字,我们迭代2000代,生成一系列派生值。

价格变化分析:我们计算序列中连续价格(最后一位数字)之间的差异,识别独特的四个变化模式及其累加分数。

结果提取:最后,我们找到总分最高的模式,确定最有影响力的模式。

通过将问题分解成清晰的模块化步骤,我们有效地处理了数据、跟踪了模式并解决了难题。

希望这对你有所帮助,并且你从我的解答中学到了一些东西。欢迎关注或在 Twitter 上联系。

以上就是代码日猴子市场的到来的详细内容,更多请关注知识资源分享宝库其它相关文章!

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