코드데이의 출현 : 화장실 리다우트

14일차: 로봇 리다우트

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1부: 로봇 움직임 시뮬레이션 및 안전계수 계산

로봇 움직임 시뮬레이션:
시뮬레이션은 로봇의 초기 위치와 속도를 포함하는 로봇 데이터를 구문 분석하는 것으로 시작됩니다. 각 로봇의 데이터는 튜플(p_x, p_y, v_x, v_y)(x 및 y축을 따른 위치 및 속도 구성요소)로 표시됩니다.

시뮬레이트 기능은 다음 공식을 사용하여 t초 후에 로봇의 새 위치를 계산합니다.

   p_x = (p_x + t * v_x) % width
   p_y = (p_y + t * v_y) % height

이 공식은 로봇의 움직임을 설명하며, 각 시간 단계에서 위치를 업데이트하고 (모듈로 연산으로 인해) 가장자리를 벗어나면 그리드를 둘러쌉니다. 그런 다음 로봇은 업데이트된 위치의 그리드에 다시 배치됩니다.

사분면 계산:
t = 100에서 로봇을 시뮬레이션한 후 코드는 그리드의 4개 사분면 각각에서 로봇 수를 계산합니다. 그리드는 각각 그리드 너비와 높이의 절반으로 계산되는 middle_row_gap과 middle_column_gap을 기준으로 사분면으로 나뉩니다.

100초 후 각 로봇의 위치(x, y)에 대해 프로그램은 로봇이 차지하는 사분면을 확인합니다.

• 사분면 0: 왼쪽 위
• 사분면 1: 오른쪽 상단
• 2사분면: 오른쪽 하단
• 사분면 3: 왼쪽 하단

그런 다음 Math.prod() 함수를 사용하여 4사분면의 합계를 구합니다.

2부: 크리스마스 트리 패턴 감지

이 작업에 대해 몇 가지 가정을 했습니다. 예를 들어 형성된 이미지는 중앙에 있을 것입니다. 모양을 만들 때 로봇은 모두 함께 응축되어 나무를 형성해야 합니다.

로봇은 예측 가능한 방식으로 움직이며, 로봇의 위치는 시간이 지남에 따라 특정 모양을 형성할 수 있습니다. "크리스마스 트리" 패턴을 감지하기 위해 프로그램은 로봇이 나무 모양과 유사한 촘촘한 형태로 클러스터링되는 시간을 찾습니다. 그리드의 특정 영역에 로봇이 모이는 시점을 찾는 데 초점을 맞춘 접근 방식입니다.

프로그램은 모든 로봇 주위에 큰 경계 상자를 정의하는 것으로 시작됩니다. 이 상자는 시간이 지남에 따라 크기가 점진적으로 줄어듭니다. 시간이 지남에 따라 로봇이 더 작은 영역으로 그룹화된다는 아이디어입니다.

각 시간 단계(로봇의 각 위치)에 대해 프로그램은 이 축소되는 상자 안에 몇 개의 로봇이 있는지 계산합니다. 밀도는 상자 안의 로봇 수를 상자 면적으로 나눈 값입니다. 상자 안에 로봇이 많을수록 밀도가 높아집니다.

밀도가 가장 높은 시간을 추적하는 프로그램입니다. 밀도가 최대일 때 로봇은 가장 촘촘하게 채워져 있어 알아볼 수 있는 모양(크리스마스 트리)을 형성할 가능성이 높습니다.

이것이 작동하는 이유는 무엇입니까?

이 방법은 "크리스마스 트리" 패턴으로 인해 로봇이 그리드의 특정 영역에 클러스터되기 때문에 효과적입니다. 경계 상자를 축소하고 해당 영역의 로봇 밀도를 계산함으로써 프로그램은 로봇이 언제 이 컴팩트한 모양을 형성하는지 식별할 수 있습니다. 밀도가 가장 높다는 것은 로봇이 가장 촘촘하게 그룹화되어 있음을 의미하며 이는 크리스마스 트리 형성에 해당합니다.

따라서 밀도가 가장 높은 시간 단계는 로봇이 크리스마스 트리 패턴을 만드는 때입니다.

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