Gra życia i zmęczenia

10

Gra życia i zmęczenia Stewiego jest bardzo podobna do bardziej znanej gry życia Conwaya .


Wszechświat Stewie's Game of Life and Fatigue (GoLF) to nieskończona dwuwymiarowa ortogonalna siatka kwadratowych komórek, z których każda jest w jednym z trzech możliwych stanów: żywym, martwym lub zmęczonym. Każda komórka wchodzi w interakcje z ośmioma sąsiadami, które są komórkami sąsiadującymi poziomo, pionowo lub po przekątnej. Na każdym etapie występują następujące przejścia:

  • Każda żywa komórka z mniej niż dwoma żywymi sąsiadami umiera, jakby była spowodowana niedostateczną liczbą ludności.
  • Każda żywa komórka z dwoma lub trzema żyjącymi sąsiadami żyje w następnym pokoleniu.
  • Każda żywa komórka z więcej niż trzema żywymi sąsiadami umiera, jakby przeludnienie.
  • Każda martwa komórka z dokładnie trzema żywymi sąsiadami staje się żywą komórką, jakby przez rozmnażanie.
  • Każda komórka, która żyje przez dwa kolejne pokolenia, umiera, jakby ze zmęczenia. Nie może obudzić się do następnego życia
  • Każda komórka znajdująca się poza granicą siatki wejściowej jest martwa, jakby spadła z klifu.

Wyzwanie:

Twoim zadaniem jest wziąć siatkę wymiarów n-by-m reprezentującą początkowy stan GoLF i liczbę całkowitą p , i wyprowadzić stan gry po p pokoleniach.

Zasady:

  • Formaty wejściowe i wyjściowe są opcjonalne, ale siatki wejściowe / wyjściowe powinny mieć taką samą reprezentację
  • Możesz wybrać dowolne symbole do wydrukowania reprezentujące żywe i martwe komórki (użyję 1dla żywych komórek i 0martwych komórek).
  • Możesz wybrać, czy masz 0 lub 1 indeksowany. W przykładach p=1oznacza stan po jednym kroku.
  • Wygrywa najkrótszy kod w każdym języku
  • Wbudowane funkcje automatyzacji komórkowej są dozwolone

Przypadki testowe:

W przykładach dołączyłem tylko siatkę wejściową, a nie p . Podałem dane wyjściowe dla różnych wartości p . Wyprowadzasz tylko siatkę, która idzie z danym wejściem p .

Input:
0   0   0   0   0
0   0   1   0   0
0   0   1   0   0
0   0   1   0   0
0   0   0   0   0

--- Output ---
p = 1
0   0   0   0   0
0   0   0   0   0
0   1   1   1   0
0   0   0   0   0
0   0   0   0   0

p = 2
0   0   0   0   0
0   0   1   0   0
0   0   0   0   0
0   0   1   0   0
0   0   0   0   0

p = 3 -> All dead
---

Input:
0   1   0   0   0   0
0   0   1   0   0   0
1   1   1   0   0   0
0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0

--- Output ---
p = 1
0   0   0   0   0   0
1   0   1   0   0   0
0   1   1   0   0   0
0   1   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0

p = 2
0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0
1   0   0   0   0   0
0   1   1   0   0   0
0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0

p = 3
0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0
0   1   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0

p = 4 -> All dead
Input
0   1   1   0   1   1   0
1   1   0   1   1   1   1
0   1   0   0   0   1   0
0   0   0   1   1   0   1
1   0   0   1   0   1   1
0   0   1   1   0   1   1
1   1   0   0   0   0   1

--- Output ---
p = 1
1   1   1   0   0   0   1
1   0   0   1   0   0   1
1   1   0   0   0   0   0
0   0   1   1   0   0   1
0   0   0   0   0   0   0
1   0   1   1   0   0   0
0   1   1   0   0   1   1

p = 2
1   0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0   0
1   0   0   1   0   0   0
0   1   1   0   0   0   0
0   1   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0   0
0   0   1   1   0   0   0   

p = 3
0   0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0   0
0   1   1   0   0   0   0
1   1   0   0   0   0   0
0   1   1   0   0   0   0
0   0   1   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0   0

p = 4
0   0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0   0
1   1   1   0   0   0   0
1   0   0   0   0   0   0
1   0   1   0   0   0   0
0   1   1   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0   0

p = 5
0   0   0   0   0   0   0
0   1   0   0   0   0   0
1   0   0   0   0   0   0
0   0   1   0   0   0   0
1   0   0   0   0   0   0
0   1   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0   0

p = 6
0   0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0   0
0   1   0   0   0   0   0
0   1   0   0   0   0   0
0   1   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0   0

p = 7
0   0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0   0
1   1   1   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0   0

p = 8
0   0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0   0
0   1   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0   0
0   1   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0   0

p = 9 -> All dead

Tak, wiem, że wszystkie początkowe nasiona nie kończą się martwymi komórkami.

Stewie Griffin
źródło
Być może powinieneś wyjaśnić, że element przejściowy 5 jest stosowany „w tym samym czasie” co punkty 1--4, to znaczy, że jest oparty na stanie przed zastosowaniem 1--4
Luis Mendo
2
komórki, z których każdy jest w jednym z dwóch możliwych stanów, żywy lub martwy ” wydaje się celowo przewrotną definicją, biorąc pod uwagę, że reguła późniejszego zmęczenia może być wyrażona tylko w standardowym skończonym automacie poprzez spowodowanie, że każda komórka ma trzy stany (martwe, nowo powstałe żywy, żywy przez dwa kolejne pokolenia)
Peter Taylor
1
Mam do tego zasadę Golly'ego, jeśli ktoś tego chce.
CalculatorFeline
6
Grasz w GoD, co?
Adám

Odpowiedzi:

3

MATL , 34 30 25 bajtów

Usunięto 5 bajtów dzięki sugestii @CalculatorFeline !

0ii:"wy*~wt3Y6QZ+5:7mb*]&

Wypróbuj online!

Dane wejściowe to macierz i liczba. Macierz używa ;jako separatora wierszy. Macierze dla trzech przypadków testowych są wprowadzane jako

[0 0 0 0 0; 0 0 1 0 0; 0 0 1 0 0; 0 0 1 0 0;0 0 0 0 0]
[0 1 0 0 0 0; 0 0 1 0 0 0; 1 1 1 0 0 0; 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0]
[0 1 1 0 1 1 0; 1 1 0 1 1 1 1; 0 1 0 0 0 1 0; 0 0 0 1 1 0 1; 1 0 0 1 0 1 1; 0 0 1 1 0 1 1; 1 1 0 0 0 0 1]

Wyjaśnienie

0     % Push 0. This represents the generation previous to the input one. Actually
      % This should be an array of zeros, but thanks to broadcasting it is
      % equivalent (and saves bytes)
i     % Input: array with starting generation
i     % Input: number of iterations, p.
      % STACK (bottom to top): 0, array with initial generation, p
:"    % Do the following p times
      %   STACK: previous gen, current gen
  wy  %   Swap, duplicate from below
      %   STACK: current gen, previous gen, current gen
  *~  %   Multiply element-wise, negate. This creates a mask of cells that do not 
      %   die of fatigue (they were 0 in the current or in the previous generation)
      %   STACK: current gen, fatigue mask
  wt  %   Swap, duplicate
      %   STACK: Fatigue mask, current gen, current gen
  3Y6 %   Push predefined literal: 8-neighbourhood: [1 1 1; 1 0 1; 1 1 1]
      %   STACK: Fatigue mask, current gen, current gen, 8-neighbourhood
  Q   %   Add 1 element-wise. This gives [2 2 2; 2 1 2; 2 2 2], which will be
      %   used as convolution kernel. Active cells with 2 neighbours will give 5;
      %   inactive cells with 3 neighbours will give 6; and active cells with 3
      %   neighbours will give 7
      %   STACK: Fatigue mask, current gen, current gen, convolution kernel
  Z+  %   2D convolution, keeping size
      %   STACK: Fatigue mask, current gen, convolution result
  5:7 %   Push array [5 6 7]
  m   %   Ismember, element-wise. Cells that give true will survive, unless fatigued
      %   STACK: Fatigue mask, current gen, cells that can survive
  b   %   Bubble up
      %   STACK: Current gen, cells that can survive, fatigue mask
  *   %   Multiply element-wise. This tells which cells survive considering fatigue.
      %   The result is the new generation
      %   STACK: "Current" gen which now becomes old, "new" gen which now becomes
      %   current
]     % End 
&     % Specify that implicit display will show only top of the stack
Luis Mendo
źródło
1
Czy możesz wyjaśnić 3Y6bardziej szczegółowo? Ponadto, jeśli środkowym elementem jądra było .5, możesz sprawdzić CGOL za pomocą just 2<value<4. Może pomóc.
CalculatorFeline
@CalculatorFeline To bardzo dobra sugestia, dzięki! Doprowadziło to do zaoszczędzenia 5 bajtów, użycia podwójnej maski, a następnie jej przetestowania 5<=value<=7. Jeśli chodzi o 3Y6to, to po prostu predefiniowany dosłowność. Jest też 1Y64 dzielnica
Luis Mendo
1
Huh To faktycznie działało. Schludny.
CalculatorFeline
3

APL (Dyalog Classic 16.0) , 59 bajtów

⌊{((3∊⌊{⍵,⍵-c}+/,⍵)∧.1>1|c)×(.1×c)+1c2 2⌷⍵}⎕U233A 3 3⍣⎕⊢⎕

Wypróbuj online! (emulowany na Classic 15.0)


APL (Dyalog Unicode 16.0) , 85 bajtów

⌊{((3∊⌊{⍵,⍵-c}+/,⍵)∧.1>1|c)×(.1×c)+1c2 2⌷⍵}⌺3 3⍣⎕⊢⎕

Wypróbuj online! (emulowany w Unicode 15.0)


Monity o siatkę, a następnie o p . Drukuje nową siatkę po generacjach p .

Zauważ, że wykorzystuje to nowy prymityw (szablon), który nie jest zawarty w klasycznym zestawie znaków, stąd krótsza wersja i mniej bajtowa wersja.

Wyjaśnienie do naśladowania…

Adám
źródło
Format wyświetlania APL jest fajny :-)
Luis Mendo
@LuisMendo W rzeczywistości nie jest to „APL”, ale interpreter wywołuje funkcję zwrotną do tej funkcji APL, gdy chce wyprowadzać. Następnie funkcja analizuje to, co chcemy wygenerować, i odpowiednio ją modyfikuje. Objaśnienie displayfunkcji znajduje się tutaj .
Adám
3

Golly RuleLoader, 295 bajtów

@RULE Y
@TABLE
n_states:3
neighborhood:Moore
symmetries:permute
var z={1,2}
var y=z
var x=z
var w=z
var u=z
var a={0,z}
var b=a
var c=a
var d=a 
var e=a
var f=a
var g=a 
var h=a
0,z,y,x,0,0,0,0,0,1
z,a,0,0,0,0,0,0,0,0
z,y,x,w,u,a,b,c,d,0
2,a,b,c,d,e,f,g,h,0
1,a,b,c,d,e,f,g,h,2
@COLORS
2 255 0 0

Siatkę wejściową należy wkleić, granice są w nazwie reguły (np. 5* 3Jest Y:P5,3), naciśnij spację, aby przejść dalej.

CalculatorFeline
źródło
2

Java 8, 333 bajty

int[][]G(int p,int[][]s){for(int h=s.length,w=s[0].length,y,x,n,a,b,t[][]=new int[h][w],i=0;i++<2*p;)for(y=0;y<h;++y)for(x=0;x<w;++x)if(i%2>0){for(n=0,a=y-2;++a<y+2;)for(b=x-2;++b<x+2;)n+=a>=0&a<h&b>=0&b<w&(a!=y|b!=x)&&s[a][b]>0?1:0;t[y][x]=s[y][x]<1?n==3?1:0:n<2|n>3|s[y][x]>1?0:2;}else s[y][x]=i==2*p&t[y][x]>1?1:t[y][x];return s;}

Wyjaśnienie:

int[][]G(int p,int[][]s){
    for(int h=s.length,w=s[0].length,y,x,n,a,b,t[][]=new int[h][w],       //height, width, vars, temp array
            i=0;i++<2*p;)                                                 //for 2*generations: 1. calculate in temporary t, 2. copying to s
        for(y=0;y<h;++y)                                                  //for each row
            for(x=0;x<w;++x)                                              //for each column
                if(i%2>0){                                                //1. calculate
                    for(n=0,a=y-2;++a<y+2;)                               //n = number of alive cells around [y][x]. row above, at and below y
                        for(b=y-2;++b<y+2;)                               //column left, at and right of x
                            n+=a>=0&a<h&b>=0&b<w&(a!=y|b!=x)&&s[a][b]>0?1:0;    //if within bounds and not the cell itself, add 1 if alive.
                    t[y][x]=s[y][x]<1?n==3?1:0:n<2|n>3|s[y][x]>1?0:2;     //save next state in temporary, depending on rules. alive cells become 2.
                }
                else                                                      //2. copy temporary t to s
                    s[y][x]=i==2*p&t[y][x]>1?1:t[y][x];                   //if last generation, replace 2 by 1
    return s;
}
Sebastian Matschke
źródło