CJam, 94 92 82 octets
Ceci est la version de 92 octets. La version de 82 octets suit.
l~1$,:L,:)m*{1bL=},\e!\m*{~W<{/(\e_}%}%{::+)-!},{{_,,\f<1fb}%2ew{:&,(},!}={{(2*'_*'[\']}/N}/
Cela sépare les briques de toutes les manières possibles et n'utilise que celui qui est valide. Force assez brute pour le moment mais exécute toujours le dernier scénario de test en environ 10 secondes sur l' interpréteur Java sur ma machine.
Explication :
Le code est divisé en 5 parties:
1) Étant donné un tableau de longueur L, comment pouvons-nous tous le partitionner en plusieurs Hparties?
l~1$,:L,:)m*{1bL=},
l~ e# Read the input as string and evaluate it.
`$,:L e# Copy the array and take its length. Store that in L
,:) e# Get an array of 1 to L
m* e# Cartesian power of array 1 to L of size H (height of wall)
{1bL=}, e# Take only those parts whose sum is L
Après cela, nous avons tous les moyens possibles de diviser notre tableau d’entrée en couches H de briques.
2) Obtenez toutes les permutations du tableau d'entrée, puis toutes les partitions pour toutes les permutations
\e!\m*{~W<{/(\e_}%}%
\e! e# Put the input array on top of stack and get all its permutations
\m* e# Put the all possible partition array on top and to cartesian
e# product of the two permutations. At this point, every
e# permutation of the input array is linked up with every
e# permutation of splitting L sized array into H parts
{ }% e# Run each permutation pair through this
~W< e# Unwrap and remove the last part from the partition permutation
{ }% e# For each part of parts permutation array
/ e# Split the input array permutation into size of that part
(\ e# Take out the first part and put the rest of the parts on top
e_ e# Flatten the rest of the parts so that in next loop, they can be
e# split into next part length
Après cela, nous avons toutes les dispositions possibles des briques d’entrée dans un Hmur de briques en couches.
3) Filtrez uniquement les dispositions dont les longueurs de briques sont identiques
{::+)-!},
{ }, e# Filter all brick layouts on this condition
::+ e# Add up brick sizes in each layer
)-! e# This checks if the array contains all same lengths.
Après la fin de ce filtre, toutes les dispositions restantes seraient des rectangles parfaits.
4) Sortez la première disposition de briques qui correspond aux critères de stabilité
{{_,,\f<1fb}%2ew{:&,(},!}=
{ }= e# Choose the first array element that leaves truthy on stack
{ }% e# For each brick layer
_,, e# Create an array of 0 to layer length - 1
\f< e# Get all sublists starting at 0 and ending at 0
e# through length - 1
1fb e# Get sum of each sub list. This gives us the cumulative
e# length of each brick crack except for the last one
2ew e# Pair up crack lengths for every adjacent layer
{ }, e# Filter layer pairs
:& e# See if any cumulative crack length is same in any two
e# adjacent layers. This means that the layout is unstable
,( e# make sure that length of union'd crack lengths is greater
e# than 1. 1 because 0 will always be there.
! e# If any layer is filtered through this filter,
e# it means that the layer is unstable. Thus negation
Après cette étape, nous devons simplement imprimer la mise en page
5) Imprimer la mise en page
{{(2*'_*'[\']}/N}/
{ }/ e# For each brick layer
{ }/ e# For each brick
(2*'_* e# Get the (brick size - 1) * 2 underscores
'[\'] e# Surround with []
N e# Newline after each layer
Essayez-le en ligne ici
82 octets
l~:H;{e_mrH({H-X$,+(mr)/(\e_}%_::+)-X${_,,\f<1fb}%2ew{:&,(},+,}g{{(2*'_*'[\']}/N}/
Ceci est presque similaire à la version à 92 octets, sauf qu’elle a une touche d’aléatoire. Si vous avez lu l'explication de la version à 92 octets, dans la version à 82 octets, les parties 3, 4 et 5 sont exactement identiques, alors qu'au lieu d'itérer toutes les permutations des parties 1 et 2, cette version génère simplement de manière aléatoire l'une des permutation à la fois, la teste en utilisant les parties 3 et 4, puis relance le processus si les tests des parties 3 et 4 échouent.
Ceci imprime les résultats très rapidement pour les 3 premiers cas de test. La hauteur = 5 cas de test est encore à donner une sortie sur mon ordinateur.
Explication de la différence
l~:H;{e_mrH({H-X$,+(mr)/(\e_}%_::+)-X${_,,\f<1fb}%2ew{:&,(},+,}g
l~:H; e# Eval the input and store the height in H
{ ... }g e# A do-while loop to iterate until a solution is found
e_mr e# Flatten the array and shuffle it.
H({ }% e# This is the random partition generation loop
e# Run the loop height - 1 times to get height parts
H-X$,+( e# While generating a random size of this partition, we
e# have to make sure that the remaining parts get at least
e# 1 brick. Thus, this calculation
mr) e# Get a random size. Make sure its at least 1
/(\e_ e# Similar to 92's part 2. Split, pop, swap and flatten
_::+)- e# 92's part 3. Copy and see if all elements are same
X${_,,\f<1fb}%2ew{:&,(}, e# 92's part 4. Copy and see if layers are stable
+, e# Both part 3 and 4 return empty array if
e# the layout is desirable. join the two arrays and
e# take length. If length is 0, stop the do-while
L'idée de cette version a été donnée par randomra (Get it?)
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