코드 2021 Python 솔루션의 출현: Day 9

첫 번째 부분은 크랙하기가 그다지 어렵지 않았지만 여전히 많은 시간이 걸렸습니다. 그러나 두 번째 부분은 까다 롭습니다.

1 부

import numpy as np
data,data1 = get_data(day=9)

dl = len(data1[0])
dt = np.array([int(d) for dt in data1 for d in dt])
dt = dt.reshape(-1, dl)

nums = []
pos = []
dc = len(dt[0])
dr = len(dt)
for r in range(len(dt)):
    for c in range(len(dt[0])):
        if r==0:
            if c==0:
                if dt[r,c]<dt[r+1, c] and dt[r,c]<dt[r, c+1]:
                    nums.append(dt[r,c])
                    pos.append((r,c))
            elif c==dc-1:
                if dt[r,c]<dt[r+1, c] and dt[r,c]<dt[r, c-1]:
                    nums.append(dt[r,c])
                    pos.append((r,c))
            else:
                if dt[r,c]<dt[r+1, c] and dt[r,c]<dt[r, c+1] and dt[r,c]<dt[r, c-1]:
                    nums.append(dt[r,c])
                    pos.append((r,c))
        elif r==dr-1:
            if c==0:
                if dt[r,c]<dt[r-1, c] and dt[r,c]<dt[r, c+1]:
                    nums.append(dt[r,c])
                    pos.append((r,c))
            elif c==dc-1:
                if dt[r,c]<dt[r-1, c] and dt[r,c]<dt[r, c-1]:
                    nums.append(dt[r,c])
                    pos.append((r,c))
            else:
                if dt[r,c]<dt[r-1, c] and dt[r,c]<dt[r, c+1] and dt[r,c]<dt[r, c-1]:
                    nums.append(dt[r,c])
                    pos.append((r,c))
        else:
            if c==0:
                if dt[r,c]<dt[r-1, c] and dt[r,c]<dt[r, c+1] and dt[r,c]<dt[r+1, c]:
                    nums.append(dt[r,c])
                    pos.append((r,c))
            elif c==dc-1:
                if dt[r,c]<dt[r-1, c] and dt[r,c]<dt[r, c-1] and dt[r,c]<dt[r+1, c]:
                    nums.append(dt[r,c])
                    pos.append((r,c))
            else:
                if dt[r,c]<dt[r-1, c] and dt[r,c]<dt[r, c+1] and dt[r,c]<dt[r, c-1] and dt[r,c]<dt[r+1, c]:
                    nums.append(dt[r,c])
                    pos.append((r,c))


nums

2 부

DFS 또는 BFS와 같은 일종의 검색 알고리즘을 사용해야 한다고 생각했지만 NumPy를 사용하여 StackOverflow에서 솔루션을 찾았습니다.

from scipy import ndimage

label, num_label = ndimage.label(dt < 9)
size = np.bincount(label.ravel())

top3 = sorted(size[1:], reverse=True)[:3]
print(np.prod(top3))