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5.6 KiB
Python
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#!/usr/bin/env python3
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# -*- coding: utf-8 -*-
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# IMPORTS
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# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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from local.maths import *;
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from local.typing import *;
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from code.core.log import *;
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from code.algorithms.methods import *;
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# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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# GLOBAL VARIABLES/CONSTANTS
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# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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#
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# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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# CHECKS
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# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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def preChecks(L: List[int], **_):
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# TODO
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return;
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def postChecks(L: List[int], indexes: List[int], **_):
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if sum(L) > 0:
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assert [ k for k in range(len(L)) if L[k] == True ] == indexes, 'Der Algorithmus hat die vergifteten Getränke nicht erfolgreich bestimmt.';
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else:
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assert len(indexes) == 0, 'Der Algorithmus sollte erkennen, dass Gift nicht vorhanden ist.';
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return;
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# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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# ALGORITHM find poison
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# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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@algorithmInfos(name='Giftsuche (O(n) Vorkoster)', outputnames='indexes', checks=True, metrics=True, preChecks=preChecks, postChecks=postChecks)
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def FindPoison(L: List[bool]) -> List[int]:
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Inputs: L = Liste von Getränken: durch boolesche Werte wird dargestellt, ob ein Getränk vergiftet ist.
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Outputs: Die Liste aller Indexes i mit L[i] == true, was den vergifteten Getränken entspricht.
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NOTE: Zeitkosten hier messen nur die Anzahl der Vorkoster.
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logDebug('Bereite Vorkoster vor');
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n = len(L);
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testers = [];
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for i in range(n):
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AddToCounter();
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logDebug('Füge Vorkoster hinzu, der nur Getränk {i} testet.'.format(i=i))
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testers.append([i]);
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logDebug('Warte auf Effekte');
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effects = waitForEffect(L, testers);
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logDebug('Effekte auswerten, um vergiftete Getränke zu lokalisieren.');
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poisened = evaluateEffects(testers, effects);
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return poisened;
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# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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# ALGORITHM find poison fast
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# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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@algorithmInfos(name='Giftsuche (O(log(n)) Vorkoster)', outputnames='indexes', checks=True, metrics=True, preChecks=preChecks, postChecks=postChecks)
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def FindPoisonFast(L: List[bool]) -> List[int]:
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'''
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Inputs: L = Liste von Getränken: durch boolesche Werte wird dargestellt, ob ein Getränk vergiftet ist.
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Outputs: Die Liste aller Indexes i mit L[i] == true, was den vergifteten Getränken entspricht.
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NOTE: Zeitkosten hier messen nur die Anzahl der Vorkoster.
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'''
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logDebug('Bereite Vorkoster vor');
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n = len(L);
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p = math.floor(math.log2(n));
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testers = [];
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## Für jedes Bit i=0 bis p ...
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for i in range(p+1):
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AddToCounter(2);
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logDebug('Füge Vorkoster hinzu, der alle Getränke k testet mit {i}. Bit = 1.'.format(i=i))
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testers.append([ k for k in range(n) if nthBit(number=k, digit=i) == 1 ]);
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logDebug('Füge Vorkoster hinzu, der alle Getränke k testet mit {i}. Bit = 0.'.format(i=i))
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testers.append([ k for k in range(n) if nthBit(number=k, digit=i) == 0 ]);
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logDebug('Warte auf Effekte');
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effects = waitForEffect(L, testers);
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logDebug('Effekte auswerten, um vergiftete Getränke zu lokalisieren.');
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poisened = evaluateEffects(testers, effects);
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return poisened;
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# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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# AUXILIARY METHOD wait for effects, evaluate effects
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# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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def waitForEffect(L: List[bool], testers: List[List[int]]) -> List[int]:
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Inputs:
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- L = Liste von Getränken: durch boolesche Werte wird dargestellt, ob ein Getränk vergiftet ist.
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- testers = Liste von Vorkostern. Jeder Vorkoster kostet eine 'Teilliste' der Getränke.
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Outputs: effects = eine Liste, die jedem Vorkoster zuordnet, wie viele vergiftete Getränke er konsumiert hat.
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m = len(testers);
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effects = [];
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for i in range(m):
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effect = sum([L[k] for k in testers[i]]);
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effects.append(effect);
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return effects;
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def evaluateEffects(testers: List[List[int]], effects: List[int]) -> List[int]:
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'''
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Inputs:
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- testers = Liste von Vorkostern. Jeder Vorkoster kostet eine 'Teilliste' der Getränke.
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- effects = eine Liste, die jedem Vorkoster zuordnet, wie viele vergiftete Getränke er konsumiert hat.
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Annahmen: Vorkoster wurden so angewiesen, dass es garantiert ist, vergiftete Getränke zu finden, wenn es die gibt.
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Outputs: Liste der Indexes aller vergifteten Getränke.
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## Werte Effekte aus, um Gift zu lokalisieren:
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search = set([]);
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## Zuerst die Indexes der Getränke bei allen vergifteten Tester zusammenführen:
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for i in range(len(testers)):
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if effects[i] > 0:
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search = search.union(testers[i]);
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## jetzt eliminieren wir alle Getränke, die von nicht vergifteten Testern konsumiert wurden:
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for i in range(len(testers)):
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if effects[i] == 0:
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search = search.difference(testers[i]);
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return list(search);
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# AUXILIARY METHOD n. Bit der binären Darstellung einer Zahl
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def nthBit(number: int, digit: int) -> int:
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number_binary = bin(number)[2:][::-1];
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if digit < len(number_binary):
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return int(number_binary[digit]);
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return 0;
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