Plutonische Kieselsteine

Advent of Code 2024, Tag 11: Pebble Proliferation

Teil 1: Kartierung von Kieselzyklen

Bei diesem Problem geht es darum, die Entwicklung von Kieselsteinen durch eine Reihe von Transformationen zu verfolgen. Der anfängliche Ansatz, der 25 Iterationen simulierte, erwies sich für Teil 1 als machbar. Das exponentielle Wachstum der Kieselsteine ​​deutet jedoch darauf hin, dass für Teil 2 eine andere Strategie erforderlich sein wird, wo weitaus mehr Iterationen erforderlich sind. Der Schlüssel liegt darin, die Regeln zur Kieselsteintransformation zu verstehen und zu verstehen, wie sie sich auf die Gesamtzahl der Kieselsteine ​​auswirken.

Kieseltransformationsregeln:

Regel 1: Ein Kieselstein mit dem Wert 0 verwandelt sich in einen Kieselstein mit dem Wert 1.

Regel 2: Kieselsteine ​​mit gerader Länge werden in zwei neue Kieselsteine ​​geteilt, von denen jeder halb so lang ist wie die ursprüngliche Zahl.

Regel 3: Kieselsteine ​​mit ungerader Länge multiplizieren ihren Wert mit 2024.

Implementierung und Tests:

Die Funktion blink() implementiert die Transformationsregeln:

<code class="language-javascript">function blink(num) {
    let str = String(num);
    if (num === 0) {
        return 1;
    } else if (str.length % 2 === 0) {
        return [+(str.slice(0, str.length / 2)), +(str.slice(str.length / 2))];
    } else {
        return num * 2024;
    }
}</code>

Beachten Sie die Verwendung von , um String-Slices wieder in Zahlen umzuwandeln. Erste Tests mit Beispieleingaben bestätigten die Genauigkeit der Funktion. Die iterative Verarbeitung mit flatMap bewältigt das Spalten von Kieselsteinen effizient. Die Lösung hat 25 Iterationen für die Rätseleingabe erfolgreich verarbeitet und die richtige Antwort erhalten.

Teil 2: Exponentielles Wachstum meistern

Teil 2 stellt eine erhebliche Rechenherausforderung dar, da die Anzahl der Kieselsteine ​​schnell zunimmt. Mein ursprünglicher Ansatz der direkten Simulation erwies sich rechnerisch als nicht durchführbar. Die Anzahl der Kieselsteine ​​explodiert bereits nach wenigen Dutzend Iterationen über ein überschaubares Maß hinaus.

Optimierungsstrategien erkunden:

Um dieses Problem anzugehen, habe ich verschiedene Strategien untersucht:

1. Zykluserkennung: Ich habe die Möglichkeit untersucht, sich wiederholende Muster in Kieselwerten zu erkennen, um redundante Berechnungen zu vermeiden. Während einige Zahlen begrenzte, endliche Mengen generierter Werte aufwiesen, war dieses Muster nicht universell anwendbar, sodass dieser Ansatz unzureichend war.

2. Kieselkatalog: Ich habe versucht, einen Katalog von Kieselsteinwerten und ihren nachfolgenden Transformationen zu erstellen. Ziel war es, vorberechnete Ergebnisse wiederzuverwenden, um den Prozess zu beschleunigen. Während der Katalog die Berechnung für einige Kieselsteine ​​reduzierte, war die Gesamtverbesserung nicht signifikant genug, um den Maßstab von Teil 2 zu bewältigen.

Störung und Reflexion:

Trotz der Erforschung dieser Optimierungstechniken konnte ich in Teil 2 keine Lösung finden, die das exponentielle Wachstum von Kieselsteinen effizient bewältigt. Die rechnerische Komplexität des Problems in Kombination mit dem Fehlen leicht identifizierbarer Muster erwies sich innerhalb der Einschränkungen von als unüberwindbar mein aktueller Ansatz. Die Herausforderung verdeutlichte, wie wichtig es ist, die Rechenkomplexität beim Entwurf von Algorithmen für Probleme mit potenziell explosionsartigem Wachstum zu berücksichtigen. Während ich Teil 1 erfolgreich gelöst habe, bleibt Teil 2 ungelöst.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPlutonische Kieselsteine. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!