V primeru, da marsovske invazije ne bomo ustavili v zraku, se bo treba pripraviti na kopenske akcije. Večina funkcij, ki jih boste morali napisati, prejema dva argumenta:
[("Piran", "Koper"), ("Koper", "Postojna"), ("Postojna", "Logatec")]
.
Vrstni red elementov ni pomemben; je možno iti iz Pirana v Koper in iz
Kopra v Piran;Nasvet: napiši si pomožno funkcijo, ki prejme seznam povezav in vrne
slovar, katerega imena so kraji, vrednosti pa vsi kraji, povezani s tem
krajem, npr.
{"Piran": {"Koper"}, "Koper": {"Piran", "Postojna"}, "Postojna": {"Koper", "Logatec"}, "Logatec": {"Postojna"}}
.
Prav ti bo prišla pri dveh ali treh funkcijah.
= {'Piran': 23, 'Koper': 4, 'Ilirska Bistrica': 440, 'Postojna': 555, 'Gorica': 93,
visine 'Ajdovščina': 106, 'Idrija': 340, 'Logatec': 481, 'Cerknica': 559, 'Vrhnika': 293,
'Žiri': 481, 'Ljubljana': 295, 'Ribnica': 492, 'Kočevje': 465, 'Grosuplje': 338,
'Litija': 241, 'Kranj': 386, 'Kamnik': 382, 'Škofja Loka': 354, 'Trbovlje': 307,
'Novo mesto': 189, 'Krško': 162, 'Celje': 238, 'Maribor': 275, 'Velenje': 400,
'Slovenska Bistrica': 271, 'Murska Sobota': 189, 'Ptuj': 229, 'Ormož': 216,
'Ljutomer': 174, 'Gornja Radgona': 209, 'Bled': 507, 'Jesenice': 585}
= [("Piran", "Koper"),
povezave "Koper", "Postojna"),
("Ilirska Bistrica", "Postojna"),
("Postojna", "Logatec"), ("Postojna", "Cerknica"),
("Gorica", "Ajdovščina"), ("Gorica", "Bled"), ("Gorica", "Jesenice"),
("Ajdovščina", "Postojna"),
("Idrija", "Logatec"), ("Idrija", "Žiri"),
("Logatec", "Žiri"), ("Logatec", "Vrhnika"), ("Logatec", "Cerknica"),
("Cerknica", "Ribnica"),
("Vrhnika", "Ljubljana"),
("Žiri", "Škofja Loka"),
("Ljubljana", "Škofja Loka"), ("Ljubljana", "Kamnik"),
("Ljubljana", "Celje"), ("Ljubljana", "Litija"),
("Ljubljana", "Grosuplje"), ("Ljubljana", "Kranj"),
("Ribnica", "Grosuplje"), ("Ribnica", "Kočevje"),
("Kočevje", "Novo mesto"),
("Grosuplje", "Novo mesto"),
("Litija", "Trbovlje"),
("Kranj", "Bled"), ("Kranj", "Škofja Loka"), ("Kranj", "Kamnik"),
("Kamnik", "Velenje"), ("Kamnik", "Celje"), ("Kamnik", "Škofja Loka"),
("Trbovlje", "Celje"), ("Trbovlje", "Krško"),
("Novo mesto", "Krško"),
("Krško", "Ptuj"),
("Celje", "Velenje"), ("Celje", "Slovenska Bistrica"),
("Maribor", "Slovenska Bistrica"), ("Maribor", "Ptuj"),
("Maribor", "Murska Sobota"), ("Maribor", "Ljutomer"),
("Velenje", "Slovenska Bistrica"),
("Slovenska Bistrica", "Ptuj"),
("Murska Sobota", "Gornja Radgona"), ("Murska Sobota", "Ljutomer"),
("Ptuj", "Ormož"),
("Ljutomer", "Ormož"),
("Bled", "Jesenice")] (
V spodnjih rešitvah bom predpostavil, da ste ubogali nasvet in si napisali pomožno funkcijo. Brez nje so rešitve pač nekoliko daljše.
from collections import defaultdict
def sosedi(povezave):
= defaultdict(set)
sosedi for kraj1, kraj2 in povezave:
sosedi[kraj1].add(kraj2)
sosedi[kraj2].add(kraj1)return sosedi
Napiši funkcijo ogrozena(povezave)
, ki vrne množico
ogroženih mest, ki so povezana z enim samim mestom. Za primer z
zemljevida vrne
{"Piran", "Ilirska Bistrica", "Gornja Radgona"}
. Ker bomo v
zemljevid morda vključili vsa slovenska naselja, mora funkcija delovati
tudi, če krajev zelo veliko.
Vzamemo slovar, ki ga vrne funkcija sosedi
in v množico
zložimo vse ključe, pri katerih ima množica sosedov le en element.
def ogrozena(povezave):
= set()
osamelci for kraj, soss in sosedi(povezave).items():
if len(soss) == 1:
osamelci.add(kraj)return osamelci
ogrozena(povezave)
{'Gornja Radgona', 'Ilirska Bistrica', 'Piran'}
Ali pa kar:
def ogrozena(povezave):
return {kraj for kraj, soss in sosedi(povezave).items() if len(soss) == 1}
Napiši funkcijo varna(povezave)
, ki vrne seznam varnih
mest. Mesto je varno, če nastopa v trikotniku med sabo povezanih mest.
Primera takih trikotnikov sta Logatec, Idrija in Žiri ter Ljubljana,
Kamnik in Kranj.
To nalogo je možno rešiti na kup načinov - od raznih trojnih zank do
česa bolj zvitega. Pokažimo le najlepšo rešitev: gremo čez vse povezave.
Pogledamo vse skupne sosede teh dveh krajev: oba kraja in še (vsak)
sosed tvorijo trikotnik, torej so varni. Skupni sosedi pa so preprosto
preseki množic, ki jih sestavlja funkcija sosedi
.
def varna(povezave):
= sosedi(povezave)
sosednji = set()
varna_mesta for kraj1, kraj2 in povezave:
for kraj3 in sosednji[kraj1] & sosednji[kraj2]:
varna_mesta.add(kraj1)
varna_mesta.add(kraj2)
varna_mesta.add(kraj3)return varna_mesta
varna(povezave)
{'Bled',
'Celje',
'Cerknica',
'Gorica',
'Idrija',
'Jesenice',
'Kamnik',
'Kranj',
'Ljubljana',
'Ljutomer',
'Logatec',
'Maribor',
'Murska Sobota',
'Postojna',
'Ptuj',
'Slovenska Bistrica',
'Velenje',
'Škofja Loka',
'Žiri'}
Ker je gravitacija na Marsu nižja, ugibamo, da marsovska pehota ne bo mogla iz kraja z nižjo v kraj z višjo nadmorsko višino. Iz Cerknice lahko gredo na morje (Cerknica – Postojna – Koper), ne pa na Ptuj, ker ne obstaja pot iz Cerknice do Ptuja, na kateri se ne bi nekje povzpeli. (Vmesne klance zanemarimo; med Postojno in Koprom se tudi dvignemo, a na zemljevidu tega ni.)
Napiši funkcijo mozna_pot(odkod, kam, povezave, visine)
,
ki vrne True
, če obstaja nenaraščajoča pot odkod kam in
False
, če je ni.
To nalogo je preprosto rešiti rekurzivno. Pod odkod
kam
obstaja, če gre za isti kraj ali pa je
odkod
povezan z nekim krajem, ki leži nižje in od koder
obstaja pot kam
.
def mozna_pot(odkod, kam, povezave, visine):
if odkod == kam:
return True
for kraj1, kraj2 in povezave:
if kraj1 == odkod and visine[kraj2] < visine[odkod] and mozna_pot(kraj2, kam, povezave, visine):
return True
if kraj2 == odkod and visine[kraj1] < visine[odkod] and mozna_pot(kraj1, kam, povezave, visine):
return True
return False
"Cerknica", "Koper", povezave, visine) mozna_pot(
True
"Cerknica", "Ptuj", povezave, visine) mozna_pot(
False
Zoprno je, da je potrebno pregledovati povezave v obe smeri. To smo
naredili z ločenima if
-oma; lahko bi ju združili v enega in
vmes dali or
. Posebne koristi ne bi bilo; morda je tako,
kot je, celo pregledneje.
Če nam za preglednost ni toliko mar, pa lahko zložimo vse skupaj v eno vrstico.
def mozna_pot(odkod, kam, povezave, visine):
return odkod == kam or any(
== odkod and visine[kraj2] < visine[odkod] and mozna_pot(kraj2, kam, povezave, visine)
kraj1 or kraj2 == odkod and visine[kraj1] < visine[odkod] and mozna_pot(kraj1, kam, povezave, visine)
for kraj1, kraj2 in povezave)
Obe rešitvi sta dokaj počasni, saj za vsako povezavo pregledata ves
seznam povezav. Če bi bil zemljevid večji ... to ne bi bilo dobro. Tu
nam lahko precej pomaga funkcija sosedi
, ki smo jo napisali
prejle. Lepše bi bilo, če bi mozna_pot
dobila seznam
sosedov. Če pa že dobi seznam povezav, napišimo drugo rekurzivno
funkcijo, mozna_pot0
, ki prejme sosede;
mozna_pot
bo potem poklicala to funkcijo.
def mozna_pot(odkod, kam, povezave, visine):
return mozna_pot0(odkod, kam, sosedi(povezave), visine)
def mozna_pot0(odkod, kam, sosedi, visine):
if odkod == kam:
return True
for sosed in sosedi[odkod]:
if visine[sosed] < visine[odkod] and mozna_pot0(sosed, kam, sosedi, visine):
return True
return False
def mozna_pot(odkod, kam, povezave, visine):
return mozna_pot0(odkod, kam, sosedi(povezave), visine)
def mozna_pot0(odkod, kam, sosedi, visine):
return odkod == kam \
or any(visine[sosed] < visine[odkod] and mozna_pot0(sosed, kam, sosedi, visine)
for sosed in sosedi[odkod])
Naloga je nekoliko podobna nalogi, v kateri smo preverjali, ali rodbina vsebuje določeno ime: "otroci" vsakega kraja so tisti kraji, ki so povezani z njim in ležijo nižje od njega. Razlika je sicer v tem, da ima vsak otrok lahko več staršev, a to ne bo motilo.
Nalogo lahko rešimo tudi brez rekurzije:
def mozna_pot(odkod, kam, povezave, visine):
= sosedi(povezave)
sosednji = [odkod]
pregledati while pregledati:
= pregledati.pop()
kraj if kraj == kam:
return True
+= (sosed for sosed in sosednji[kraj] if visine[sosed] < visine[kraj])
pregledati return False
pregledati
je seznam krajev, ki jih je potrebno
pregledati. V vsakem koraku pregledamo en kraj. Če je to ciljni kraj,
smo zmagali. Če ni, dodamo med kraje, ki jih je potrebno pregledati, vse
sosede, ki so nižji od njega. Če zmanjka krajev, ki jih je potrebno
pregledati, pot ne obstaja.
Takoj, ko marsovska enota prehodi neko povezavo, postavimo nanjo zasedo, ki bo ustavila vse naslednje enote, ki bi hotele uporabiti isto pot. Zato lahko Marsovci vsako pot uporabijo le enkrat. Recimo, da pošljejo tri enote z načrti:
= [["Postojna", "Logatec", "Idrija", "Bled", "Kranj"],
poti "Jesenice", "Bled", "Kranj", "Kamnik"],
["Celje", "Kamnik", "Kranj", "Ljubljana"]] [
Enote gredo na pot ena za drugo, ne hkrati. Na cilj bo prišla le druga. Prva se ustavila v Idriji, ker ni povezave med Idrijo in Bledom, tretja pa v Kamniku, ker je povezavo Kamnik – Kranj (sicer v nasprotni smeri) uporabila že druga enota. Druga pride na cilj, ker, ne spreglej, sme iti po poti Bled – Kranj, ker prva ni šla po njej, saj se je ustavila v Idriji.
Predpostavka, da marsovci ne morejo hoditi navkreber, je bila optimistična, zato bomo v tej nalogi višine zanemarili. Napiši funkcijo zasede(poti, povezave), ki dobi seznam poti v takšni obliki in vrne število enot, ki bodo prišle na cilj.
Lahko delamo tako: gremo po poti (zaporedne kraje dobimo z
zip(pot, pot[1:])
in vsako uporabljeno povezavo pobrišemo
iz seznama. (Da smemo to početi, moramo prej narediti kopijo seznama
povezav!) Če se zgodi, da kakšne povezave ni (več), prekinemo zanko
(break
). Če se zanka ne prekine (else
po
zanki), povečamo število uspešnih poti.
def zasede(poti, povezave):
= povezave[:]
povezave = 0
uspesnih for pot in poti:
for odkod, kam in zip(pot, pot[1:]):
if (odkod, kam) in povezave:
povezave.remove((odkod, kam))elif (kam, odkod) in povezave:
povezave.remove((kam, odkod))else:
break
else:
+= 1
uspesnih return uspesnih
zasede(poti, povezave)
1
Druga možnost je, da si shranjujemo množico uporabljenih povezav. Ta bo delovala malo hitrejše, saj je brisanje iz seznama načelno počasno. Veliko boljše pa je takole:
def zasede(poti, povezave):
= set(povezave)
povezave = 0
uspesnih for pot in poti:
for odkod, kam in zip(pot, pot[1:]):
if (odkod, kam) in povezave:
povezave.remove((odkod, kam))elif (kam, odkod) in povezave:
povezave.remove((kam, odkod))else:
break
else:
+= 1
uspesnih return uspesnih
Sprememba je trivialna: povezave = povezave[:]
smo
zamenjali z povezave = set(povezave)
. Namesto seznama
povezav imam zdaj množico. Rezultat tega je, da bo tako preverjanje, ali
povezava obstaja kot njeno odstranjevanje bistveno hitrejše, neodvisno
od števila povezav.
Zemljevid je shranjen v datoteki. Ta vsebuje vrstice z imenom kraja, dvopičjem in nadmorsko višino. Sledi prazna vrstica, nato povezave: ime kraja, dvopičje in kraji, povezani z njim. Kraji so ločeni z vejicami.[image-3.png]
Ilirska Bistrica: 440
Postojna: 555
Nova Gorica: 93
Ribnica: 492
Logatec: 481
Cerknica: 559
Logatec: Cerknica
Cerknica: Ribnica, Postojna Postojna: Nova Gorica, Logatec, Ilirska Bistrica
def zemljevid(ime_datoteke):
= open(ime_datoteke)
f
= {}
visine for vrstica in f:
if not vrstica.strip():
break
= vrstica.split(":")
kraj, visina = int(visina)
visine[kraj]
= []
povezave for vrstica in f:
= vrstica.split(":")
kraj, sosedi for sosed in sosedi.split(","):
povezave.append((kraj, sosed.strip()))return visine, povezave
V prvi zanki beremo višine. Vrstico razbijemo glede na dvopičje, da
dobimo kraj in višino. V slovar pod ključem kraj
vpišemo v
int
pretvorjeno višino.
Prazno vrstico prepoznamo po tem, da je takrat, ko jo odstripamo, ne ostane nič več. Tedaj se prva zanka prekine.
V drugi zanki beremo sosede. Vrstico spet razbijemo glede na
:
, sosede pa še glede na vejico. V povezave nato dodajamo
pare tega kraja in vsakega soseda, od katerega mimogrede še odluščimo
odvečne presledke.
Manjši trik je samo prištevanje k vzpon_
: lahko bi
napisali if
, a smo leni in pokličemo max
. Če
je število negativno, bomo prišteli 0.