ルビー-約700のゴルフ。変数とメソッドに1文字の名前を付けたゴルフバージョンを開始しましたが、しばらくしてから、ゴルフよりもアルゴリズムに興味を持つようになったため、コード長を最適化しようとはしませんでした。入力文字列を取得することも心配しませんでした。私の努力は以下です。
仕組みを理解しやすくするために、特定の文字列(u = "2 1 4 3 0 3 4 4 3 5 0 3")の操作方法を示すコメントを記載しました。飛び乗ることができる「ストリーム内のロック」の組み合わせを列挙します。これらはバイナリ文字列で表されます。コメントで例0b0101101010を示し、それがどのように使用されるかを示します。1は、最初の旅行で利用可能な岩の位置に対応しています。復路の0 そのような割り当てごとに、動的プログラミングを使用して、各方向に必要な最小ホップ数を決定します。また、いくつかの単純な最適化を実行して、いくつかの組み合わせを早期に排除します。
私は他の答えで与えられた文字列でそれを実行し、同じ結果を得ました。ここに私が得た他の結果があります:
"2 1 4 3 0 3 4 4 3 5 0 3" # => 8
"3 4 3 5 6 4 7 4 3 1 5 6 4 3 1 4" # => 7
"2 3 2 4 5 3 6 3 2 0 4 5 3 2 0 3" # => 10
"3 4 3 0 4 3 4 4 5 3 5 3 0 4 3 3 0 3" # => 11
"2 3 2 4 5 3 6 3 2 0 4 5 3 2 0 3 4 1 6 3 8 2 0 5 2 3" # => 14
他の人がこれらの文字列に対して同じ結果を得るかどうかを聞いてみたいです。パフォーマンスは妥当です。たとえば、この文字列の解決策を得るのに1分もかかりませんでした。
「3 4 3 0 4 3 4 4 5 3 5 3 0 4 3 3 0 3 4 5 3 2 0 3 4 1 6 3 2 0 4 5 3 2 0 3 4 1 6 3 0 4 3 4 4 5 0 1」
コードは次のとおりです。
I=99 # infinity - unlikely we'll attempt to solve problems with more than 48 rocks to step on
def leap!(u)
p = u.split.map(&:to_i) # p = [2,1,4,3,0,3,4,4,3,5,0,3]
s = p.shift # s=2, p = [1,4,3,0,3,4,4,3,5,0,3] # start
f = p.pop # f=3, p = [1,4,3,0,3,4,4,3,5,0] # finish
q = p.reverse # q = [0,5,3,4,4,3,0,3,4,1] # reverse order
# No path if cannot get to a non-zero rock from s or f
return -1 if t(p,s) || t(q,f)
@n=p.size # 10 rocks in the stream
r = 2**@n # 10000000000 - 11 binary digits
j = s > @n ? 0 : 2**(@n-s) # 100000000 for s = 2 (cannot leave start if combo number is smaller than j)
k=r-1 # 1111111111 - 10 binary digits
b=I # best number of hops so far (s->f + f->s), initialized to infinity
(j..k).each do |c|
# Representative combo: 0b0101101010, convert to array
c += r # 0b10 1 0 1 1 0 1 0 1 0
c = c.to_s(2).split('').map(&:to_i)
# [1,0,1,0,1,1,0,1,0,1,0]
c.shift # [0,1,0,1,1,0,1,0,1,0] s->f: rock offsets available: 1,3,4,6,8
d = c.map {|e|1-e}.reverse # [1,0,1,0,1,0,0,1,0,1] f->s: rock offsets available: 0,2,5,7,9
c = z(c,p) # [0,4,0,0,3,0,4,0,5,0] s->f: max hops by offset for combo c
d = z(d,q) # [0,0,3,0,4,0,0,3,0,1] f->s: max hops by offset for combo c
# Skip combo if cannot get from to a rock from f, or can't
# get to the end (can always get to a rock from s if s > 0).
next if [s,f,l(c),l(d)].max < @n && t(d,f)
# Compute sum of smallest number of hops from s to f and back to s,
# for combo c, and save it if it is the best solution so far.
b = [b, m([s]+c) + m([f]+d)].min
end
b < I ? b : -1 # return result
end
# t(w,n) returns true if can conclude cannot get from sourch n to destination
def t(w,n) n==0 || (w[0,n].max==0 && n < @n) end
def l(w) w.map.with_index {|e,i|i+e}.max end
def z(c,p) c.zip(p).map {|x,y| x*y} end
def m(p)
# for s->f: p = [2,0,4,0,0,3,0,4,0,5,0] - can be on rock offsets 2,5,7,9
# for f->s: p = [3,0,0,3,0,4,0,0,3,0,1] - can be on rock offsets 3,5,8,10
a=[{d: 0,i: @n+1}]
(0..@n).each do |j|
i=@n-j
v=p[i]
if v > 0
b=[I]
a.each{|h| i+v < h[:i] ? break : b << (1 + h[:d])}
m = b.min
a.unshift({d: m,i: i}) if m < I
end
end
h = a.shift
return h[:i]>0 ? I : h[:d]
end
Thus, it should be clear that one can always jump from the last position.
-1 0
反例ではありませんか?