代碼日猴子市場的到來

第 22 天：猴子市場

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今天的謎題非常有趣，因為它相當簡單。很多需要做的事情都在說明中，即一些整數操作，然後是一個簡單的求和（至少對於第 1 部分）。

第 1 部分

程式碼非常簡單，我們執行循環 2,000 次，每次都儲存新的秘密數字，因此我們可以在最後對它們進行求和。

第2部分

好吧，這個需要更多的腦力，但是很多邏輯都在說明中。

最大的差異之一是 calc_price_changes() 函數。該函數處理一系列數字，僅計算“價格變化”以識別模式。

讓我們仔細看看：

calc_price_changes 函數：

1. 處理「產生的秘密」清單。

2. 計算「價格」的變化（每個秘密的最後一位數字）。

3. 辨識 4 個連續變化的獨特模式。

4.根據這些模式聚合分數。

它需要兩個參數：
數字清單（代表產生的秘密）以及類似字典的物件 (defaultdictcr)，用於儲存和聚合獨特模式的分數。

defaultdict 是一個非常有用的工具。它的工作原理與普通詞典類似，但具有一個關鍵優勢。如果它在字典中找不到該鍵，它將處理建立該鍵並為其分配傳入類型的預設值。

求出 4 的序列變化

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)

上面的程式碼使用滑動視窗 4 來提取 4 個連續（變化、價格）元組的組。

例：若Price_change_sequence 為[(1, 5), (2, 7), (-1, 6), (3, 9)]，則一個「區塊」為[(1, 5), (2 , 7), (-1, 6), (3, 9)].

然後，我們只從 4 元組中提取變化值，例如 -2,-1,1 等。如果該模式尚未按順序排列，則它是一個新模式，因此可以添加最後的價格（變化[ 3][1]) 到sequence_sum[模式]。透過將密鑰新增至序列集中將其標記為已處理。

函數結束時：

sequence_sum 包含唯一（如我們使用的 Set）4 變化模式到其聚合分數的對應（基於每個序列中的最終價格）。

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

演練

假設我們有一個輸入

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

步驟：
1.計算價格變化：
價格：[5, 6, 0, 3, 8, 1]（最後一位數字）。
變化：[(1, 6), (-6, 0), (3, 3), (5, 8), (-7, 1)]

1. 擷取 4 種變化模式： (1, -6, 3, 5) → 將 8（模式中的最後一個價格）加到equence_sum。 (-6, 3, 5, -7) → 在sequence_sum上加1。

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

總結

這一切是如何結合在一起的：

輸入處理：我們讀取輸入並將其轉換為秘密數字清單。

序列產生：對於每個秘密，我們迭代進化了 2000 代，以產生一系列派生值。

價格變化分析：我們計算序列中連續價格（最後一位數字）之間的差異，識別獨特的 4 變化模式，以及這些模式的聚合分數。

結果提取：最後，我們透過找到總分最高的模式來確定最有影響力的模式。

透過將問題分解為清晰的模組化步驟，我們有效地處理了數據、追蹤了模式並解決了難題。

一如既往，我希望這對您有所幫助，並且您已經從我的解決方案中學到了一些東西。歡迎關注，或在 Twitter 上聯絡

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