Endlich eine Bewerbung für meine FSM-Bibliothek! Erscheinen des Codes am 11

Dieses „Advent of Code“-Rätsel stellte eine faszinierende Herausforderung dar, die geschickt hinter ihrer scheinbar einfachen Prämisse versteckt war. Meine Lösung untersuchte mehrere Ansätze und verdeutlichte die Kompromisse zwischen Effizienz und der Eleganz des Einsatzes einer Finite State Machine (FSM)-Bibliothek.

Das Rätsel bestand darin, eine Folge von Zahlen zu manipulieren, die Steine ​​darstellen, und dabei drei verschiedene Transformationsregeln anzuwenden, die auf den Eigenschaften der Zahl (Wert, Anzahl der Ziffern) basieren. Zunächst habe ich eine naive Lösung implementiert, die die Regeln direkt in Code übersetzt. Dazu gehörten Funktionen zum Teilen von geraden Zahlen, zum Erhöhen von Nullen und zum Multiplizieren anderer Zahlen bis 2024. Diese Transformationen wurden mit toolz.pipe und itertools.repeat miteinander verkettet, um den „Blink“-Prozess zu simulieren – die wiederholte Anwendung der Transformationen. Die Lösung für Teil 1, der 25 Lidschläge erforderte, war unkompliziert.

Die Beschreibung des Puzzles deutete jedoch subtil auf eine mögliche Optimierung hin. Während beide Teile Wert auf die Wahrung der Steinordnung legten, forderten sie nach dem Blinzeln lediglich die Zählung der Steine ​​an. Diese Beobachtung führte zu einem effizienteren Ansatz. Anstatt einzelne Steine ​​zu verfolgen, habe ich ihre Anzahl mit toolz.merge_with zusammengefasst und die endgültige Steinzahl nach jedem Blinzeln direkt berechnet. Diese zählbasierte Lösung verbesserte die Leistung erheblich, insbesondere für die 75 Blinkvorgänge in Teil 2.

Zur Veranschaulichung (und zum Testen meiner eigenen Bibliothek) habe ich die Lösung auch mithilfe meiner FSM-Bibliothek implementiert, Genstates. Dazu gehörte die Definition von Schutzbedingungen (Funktionen, die jede Transformationsregel prüfen) und Aktionen (die Transformationsfunktionen selbst). Genstates ermöglichte die Modellierung der Steintransformationen als Zustandsübergänge. Obwohl dieser Ansatz eine saubere Darstellung der Problemlogik lieferte, erwies er sich aufgrund des Bibliotheksdesigns, das keine Kurzschlüsse von Bedingungsprüfungen zulässt, als weniger effizient als die zählbasierte Methode. Die umfassende Prüfung aller Bedingungen in jedem Schritt wirkte sich auf die Leistung aus.

Der Vergleich zwischen den naiven, zählbasierten und FSM-basierten Lösungen verdeutlichte, wie wichtig es ist, den richtigen Algorithmus und die richtigen Datenstrukturen für eine optimale Leistung auszuwählen. Der zählbasierte Ansatz übertraf die anderen deutlich, insbesondere bei einer großen Anzahl von Iterationen. Die FSM-Implementierung war zwar elegant, diente aber hauptsächlich als Demonstration der Genstates'-Fähigkeiten.

Die subtile Fehlleitung des Puzzles in Bezug auf die Steinreihenfolge fügte eine interessante Ebene der Komplexität hinzu und regte zum Nachdenken darüber an, wie wichtig es ist, alle Aspekte der Beschreibung eines Problems sorgfältig zu berücksichtigen.

Eine sehr kryptische Illustration, erstellt von Microsoft Copilot

Zustandsmaschinendiagramm zur Veranschaulichung der Steintransformationen.

Der Autor schließt mit der Erwähnung der durch Bewerbungen auferlegten Zeitbeschränkungen und hebt den realen Druck hervor, der häufig die Codierungspraktiken und Projektentscheidungen beeinflusst.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEndlich eine Bewerbung für meine FSM-Bibliothek! Erscheinen des Codes am 11. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!