22 日目: モンキー マーケット
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今日のパズルはかなり単純明快だったのでとても楽しかったです。実行する必要のあることの多くは、整數(shù)の操作と単純な合計(jì) (少なくともパート 1 では) などの手順にありました。
パート 1
コードは非常に単純です。ループを 2,000 回実行し、そのたびに新しい秘密番號を保存するので、最後にそれらを合計(jì)できます。
パート 2
わかりました。これにはもう少し頭脳が必要ですが、やはり多くのロジックが説明書にありました。
最大の違いの 1 つは、calc_price_changes() 関數(shù)です。この関數(shù)は一連の數(shù)値を処理し、パターンを識別するために「価格の変化」を計(jì)算するだけです。
もっと詳しく見てみましょう:
calc_price_changes 関數(shù):
「生成されたシークレット」のリストを処理します。
「価格」(各シークレットの最後の桁) の変化を計(jì)算します。
4 つの連続した変更の一意のパターンを識別します。
4.これらのパターンに基づいてスコアを集計(jì)します。
これには 2 つの引數(shù)が必要です:
數(shù)値のリスト (生成されたシークレットを表す) と、一意のパターンのスコアを保存および集計(jì)するための辭書のようなオブジェクト (defaultdictcr)。
defaultdict は非常に便利なツールです。通常の辭書と同じように機(jī)能しますが、重要な利點(diǎn)があります。辭書內(nèi)でキーが見つからない場合は、キーの作成と、渡された型のデフォルト値の割り當(dāng)てを処理します。
4 の配列変化を見つける
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)
上記のコードは、スライディング ウィンドウ 4 を使用して、4 つの連続する (変更、価格) タプルのグループを抽出します。
例:price_change_sequence が [(1, 5), (2, 7), (-1, 6), (3, 9)] の場合、1 つの「チャンク」は [(1, 5), (2, 7)、(-1、6)、(3、9)].
次に、4 タプルから変更値のみを抽出します (例: -2、-1、1 など)。パターンがまだシーケンス內(nèi)にない場合、それは新しいパターンなので、最後の価格を追加できます (changes[ 3][1]) を sequence_sum[パターン] に変換します。キーをシーケンス セットに追加して、キーを処理済みとしてマークします。
関數(shù)の最後:
sequence_sum には、一意の (セットを使用したように) 4 つの変更パターンとその集計(jì)スコア (各シーケンスの最終価格に基づく) のマッピングが含まれています。
例: {(1, 2, -1, 3): 9, (-2, 0, 1, -1): 6}.
ウォークスルー
の入力があるとします。
generated_secrets = [45, 46, 50, 53, 58, 61] sequence_sum = defaultdict(int) calc_price_changes(generated_secrets, sequence_sum)
手順:
1.価格変動の計(jì)算:
価格: [5、6、0、3、8、1] (最後の數(shù)字)。
変更: [(1, 6), (-6, 0), (3, 3), (5, 8), (-7, 1)]
- 4 つの変更パターンを抽出: (1, -6, 3, 5) → sequence_sum に 8 (パターンの最後の価格) を追加します。 (-6, 3, 5, -7) → sequence_sum に 1 を加算します。
出力:
{(1, -6, 3, 5): 8, (-6, 3, 5, -7): 1}
まとめ
すべてがどのようにまとめられたかは次のとおりです:
入力処理: 入力を読み取り、秘密番號のリストに変換しました。
シーケンスの生成: 各シークレットについて、2000 世代にわたって繰り返し進(jìn)化させて、一連の派生値を生成しました。
価格変動分析: シーケンス內(nèi)の連続する価格 (最後の桁) 間の差異を計(jì)算し、固有の 4 つの変動パターンを特定し、それらのパターンのスコアを集計(jì)しました。
結(jié)果の抽出: 最後に、最も高い集計(jì)スコアを持つパターンを見つけて、最も影響力のあるパターンを決定しました。
問題を明確なモジュール化されたステップに分割することで、データを効率的に処理し、パターンを追跡し、パズルを解決しました。
いつものように、これがお役に立てば幸いです。私の解決策から何かを?qū)Wんでいただけたでしょうか。お?dú)葺Xにフォローするか、Twitter にご連絡(luò)ください
以上がコードデー モンキー マーケットの到來の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 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)造を簡素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開発における異なる文字の共通の動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のリストスライスとは何ですか？
Jun 29, 2025 am 02:15 AM
listslicinginpythonextractsoristusingindices.1.itusesthesyntaxlist [start：end：step]、wherestartisinclusive、endisexclusive、andstepdefinestheinterval.2.ifstartorerendareomitte、pythondefaultStotheBeginedoftothemonist.3.commonuseScludette
python `@classmethod`デコレーターが説明しました
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
クラスメソッドは、@ClassMethodデコレーターを介してPythonで定義されるメソッドです。最初のパラメーターはクラス自體（CLS）で、クラス?fàn)顟B(tài)へのアクセスまたは変更に使用されます。特定のインスタンスではなく、クラス全體に影響を與えるクラスまたはインスタンスを通じて呼び出すことができます。たとえば、Personクラスでは、show_count（）メソッドは作成されたオブジェクトの數(shù)を數(shù)えます。クラスメソッドを定義するときは、@ClassMethodデコレータを使用して、Change_Var（new_Value）メソッドなどの最初のパラメーターCLSに名前を付けてクラス変數(shù)を変更する必要があります。クラス方法は、インスタンスメソッド（自己パラメーター）および靜的メソッド（自動パラメーターなし）とは異なり、工場の方法、代替コンストラクター、およびクラス変數(shù)の管理に適しています。一般的な用途には以下が含まれます。
Python関數(shù)引數(shù)とパラメーター
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
パラメーターは関數(shù)を定義するときはプレースホルダーであり、引數(shù)は呼び出し時(shí)に特定の値が渡されます。 1。位置パラメーターを順番に渡す必要があり、順序が正しくない場合は結(jié)果のエラーにつながります。 2。キーワードパラメーターはパラメーター名で指定されており、順序を変更して読みやすさを向上させることができます。 3.デフォルトのパラメーター値は、複製コードを避けるために定義されたときに割り當(dāng)てられますが、変數(shù)オブジェクトはデフォルト値として避ける必要があります。 4. Argsおよび *Kwargsは、不確実な數(shù)のパラメーターを処理でき、一般的なインターフェイスまたはデコレータに適していますが、読みやすさを維持するためには注意して使用する必要があります。
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な評価を動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できません。
Pythonの2つのリストを組み合わせる方法は？
Jun 30, 2025 am 02:04 AM
2つのリストをマージするには多くの方法があり、正しい方法を選択すると効率を改善できます。 1。List1 List2などの新しいリストを生成するには、番號スプライシングを使用します。 2。使用= list1 = list2などの元のリストを変更します。 3。list1.extend（list2）などの元のリストで操作するには、extend（）メソッドを使用します。 4. [List1、*List2]など、複數(shù)のリストの柔軟な組み合わせや要素の追加をサポートする[List1、*List2]など、[Python3.5]を解き、マージする（python3.5）を使用してマージします。さまざまな方法がさまざまなシナリオに適しているため、元のリストとPythonバージョンを変更するかどうかに基づいて選択する必要があります。
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、トークンを自動的に更新できます。要するに、文書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 Magic MethodsまたはDunder Methodとは何ですか？
Jul 04, 2025 am 03:20 AM
PythonのMagicMethods（またはDunder Methods）は、オブジェクトの動作を定義するために使用される特別な方法であり、二重のアンダースコアで始まり、終了します。 1.オブジェクトは、追加、比較、文字列表現(xiàn)などの組み込み操作に応答できるようにします。 2.一般的なユースケースには、オブジェクトの初期化と表現(xiàn)（__init__、__Repr__、__str__）、算術(shù)操作（__ add__、__sub__、__mul__）、および比較操作（__eq__、___lt__）が含まれます。 3。それを使用するときは、彼らの行動が期待を満たしていることを確認(rèn)してください。たとえば、__Repr__はリファクタリング可能なオブジェクトの式を返す必要があり、算術(shù)メソッドは新しいインスタンスを返す必要があります。 4.過剰使用または混亂を招くことは避ける必要があります。
