代码日猴子市场的到来

第 22 天：猴子市场

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今天的谜题非常有趣，因为它相当简单。很多需要做的事情都在说明中，即一些整数操作，然后是一个简单的求和（至少对于第 1 部分）。

第 1 部分

代码非常简单，我们执行循环 2,000 次，每次都存储新的秘密数字，因此我们可以在最后对它们进行求和。

第2部分

好吧，这个需要更多的脑力，但是很多逻辑都在说明中。

最大的区别之一是 calc_price_changes() 函数。该函数处理一系列数字，仅计算“价格变化”以识别模式。

让我们仔细看看：

calc_price_changes 函数：

1. 处理“生成的秘密”列表。

2. 计算“价格”的变化（每个秘密的最后一位数字）。

3. 识别 4 个连续变化的独特模式。

4.根据这些模式聚合分数。

它需要两个参数：
数字列表（代表生成的秘密）以及类似字典的对象 (defaultdictcr)，用于存储和聚合独特模式的分数。

defaultdict 是一个非常有用的工具。它的工作原理与普通词典类似，但具有一个关键优势。如果它在字典中找不到该键，它将处理创建该键并为其分配传入类型的默认值。

找出 4 的序列变化

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)

上面的代码使用滑动窗口 4 来提取 4 个连续（变化、价格）元组的组。

示例：如果 Price_change_sequence 为 [(1, 5), (2, 7), (-1, 6), (3, 9)]，则一个“块”为 [(1, 5), (2, 7), (-1, 6), (3, 9)].

然后，我们仅从 4 元组中提取变化值，例如 -2,-1,1 等。如果该模式尚未按顺序排列，则它是一个新模式，因此可以添加最后的价格（变化[ 3][1]) 到sequence_sum[模式]。通过将密钥添加到序列集中将其标记为已处理。

函数结束时：

sequence_sum 包含唯一（如我们使用的 Set）4 变化模式到其聚合分数的映射（基于每个序列中的最终价格）。

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

演练

假设我们有一个输入

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

步骤：
1.计算价格变化：
价格：[5, 6, 0, 3, 8, 1]（最后一位数字）。
变化：[(1, 6), (-6, 0), (3, 3), (5, 8), (-7, 1)]

1. 提取 4 种变化模式： (1, -6, 3, 5) → 将 8（模式中的最后一个价格）添加到equence_sum。 (-6, 3, 5, -7) → 在sequence_sum上加1。

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

总结

这一切是如何结合在一起的：

输入处理：我们读取输入并将其转换为秘密数字列表。

序列生成：对于每个秘密，我们迭代进化了 2000 代，以产生一系列派生值。

价格变化分析：我们计算序列中连续价格（最后一位数字）之间的差异，识别独特的 4 变化模式，以及这些模式的聚合分数。

结果提取：最后，我们通过找到总分最高的模式来确定最有影响力的模式。

通过将问题分解为清晰的模块化步骤，我们有效地处理了数据、跟踪了模式并解决了难题。

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