划分水流图

Question

我是Palantir技术公司在接受采访时在互联网上提出的挑战。

一群农民有一些海拔数据，我们将帮助他们了解降雨如何流过农田。我们将土地表示为一个二维的高度阵列，并使用以下模型，基于水下坡的想法:如果一个细胞的四个相邻细胞都有较高的高度，我们称这个细胞为水槽；水聚集在水槽中。否则，水会流向海拔最低的邻近细胞。如果一个单元不是接收器，您可以假设它有一个唯一的最低邻居，并且这个邻居将低于单元格。直接或间接流入同一水槽的细胞据说是同一盆地的一部分。你的挑战是把地图划分成盆地。特别是，给定一个海拔图，您的代码应该将地图划分为盆地，并按降序输出盆地的大小。假设高程图是正方形的。输入将以一个整数开始，S，地图的高度(和宽度)。下一条S线将分别包含一排地图，每一行都带有S整数--这一行中的加高单元格。有些农民有小块地，如下面的例子，而有些人则有较大的地块。然而，在任何情况下，农民都不会拥有超过S= 5000的一块土地。您的代码应该输出一个按降序排列的盆地大小的空格分隔列表。(忽略尾随空格。)下面是几个例子。输入：

3
1 5 2
2 4 7
3 6 9 

输出：7 2用A和B标记的盆地是：

A A B
A A B
A A A 

输入：

1
10

输出：1这里只有一个盆地。输入：

5
1 0 2 5 8
2 3 4 7 9
3 5 7 8 9
1 2 5 4 2
3 3 5 2 1 

输出：11 7 7标有A、B和C‘s的盆地是：

A A A A A
A A A A A
B B A C C
B B B C C
B B C C C 

输入：

4
0 2 1 3
2 1 0 4
3 3 3 3
5 5 2 1 

输出：7 5 4标有A、B和C‘s的盆地是：

A A B B
A B B B
A B B C
A C C C

Answer 1

Ruby，216

r=[]
M=gets('').split.map &:to_i
N=M.shift
g=M.map{1}
M.sort.reverse.map{|w|t=[c=M.index(w),c%N<0?c:c-1,c%N<N-1?c+1:c,c+N,c-N].min_by{|y|M[y]&&y>=0?M[y]:M.max}
M[c]+=1
t!=c ?g[t]+=g[c]:r<<g[c]}
A2gt;<<r.sort.reverse*' '

这是一种稍微不同的方法，只在每个平方上调用"flow“一次(性能取决于Array::index的性能)。它从最高的海拔到最低的高度，一次把一个细胞排空到它的最低邻居，并在它完成时标记完成的单元格(增加1到海拔)。

评论和间隔：

results=[]
ELEVATIONS = gets('').split.map &:to_i  # ELEVATIONS is the input map
MAP_SIZE = ELEVATIONS.shift             # MAP_SIZE is the first line of input
watershed_size = ELEVATIONS.map{1}      # watershed_size is the size of the watershed of each cell

ELEVATIONS.sort.reverse.map { |water_level| 
    # target_index is where the water flows to.  It's the minimum elevation of the (up to) 5 cells:
    target_index = [
        current_index = ELEVATIONS.index(water_level),                              # this cell
        (current_index % MAP_SIZE) < 0           ? current_index : current_index-1, # left if possible
        (current_index % MAP_SIZE) >= MAP_SIZE-1 ? current_index : current_index+1, # right if possible
        current_index + MAP_SIZE,                                                   # below
        current_index - MAP_SIZE                                                    # above
    ].min_by{ |y|
        # if y is out of range, use max. Else, use ELEVATIONS[y]
        (ELEVATIONS[y] && y>=0) ? ELEVATIONS[y] : ELEVATIONS.max
    }
# done with this cell.
# increment the elevation to mark done since it no longer matters
ELEVATIONS[current_index] += 1

# if this is not a sink
(target_index != current_index) ? 
    # add my watershed size to the target's
    watershed_size[target_index] += watershed_size[current_index] 
    # else, push my watershed size onto results
    : results << watershed_size[current_index]}

Changelog:

216 -取消选择场外指数的更好方法

221 -原来"11“在”2“之前.恢复到to_i，但在getses上节省一些空间。

224号-为什么要声明s？和each => map

229-大型高尔夫--首先将高地排序为s (从而删除while子句)，使用min_by而不是sort_by{...}[0]，不要在海拔上费心to_i，使用flat_map和收缩select{}块。

271 -将分水岭大小移动到新的数组中并使用sort_by。

315 -将结果移动到数组中，这提供了各种好处，并缩短了相邻索引列表。在指数lambda中也增加了一个煤焦。

355 -第一次承诺

Answer 2

JavaScript (ECMAScript 6) -226个字符

s=S.split(/\s/);n=s.shift(k=[]);u=k.a;t=s.map((v,i)=>[v,i,1]);t.slice().sort(X=(a,b)=>a[0]-b[0]).reverse().map(v=>{i=v[1];p=[v,i%n?t[i-1]:u,t[i-n],(i+1)%n?t[i+1]:u,t[+n+i]].sort(X)[0];p==v?k.push(v[2]):p[2]+=v[2]});k.join(' ')

解释

s=S.split(/\s/);                  // split S into an array using whitespace as the boundary.
n=s.shift();                      // remove the grid size from s and put it into n.
k=[];                             // an empty array to hold the position of the sinks.
u=k.a;                            // An undefined variable
t=s.map((v,i)=>[v,i,1]);          // map s to an array of:
                                  // - the elevation
                                  // - the position of this grid square
                                  // - the number of grid squares which have flowed into
                                  //      this grid square (initially 1).
X=(a,b)=>a[0]-b[0];               // A comparator function for sorting.
t.slice()                         // Take a copy of t
 .sort(X)                         // Then sort it by ascending elevation
 .reverse()                       // Reverse it to be sorted in descending order
 .map(v=>{                        // For each grid square (starting with highest elevation)
   i=v[1];                        // Get the position within the grid
   p=[v,i%n?t[i-1]:u,t[i-n],(i+1)%n?t[i+1]:u,t[+n+i]]
                                  // Create an array of the grid square and 4 adjacent
                                  //   squares (or undefined if off the edge of the grid)
     .sort(X)                     // Then sort by ascending elevation
     [0];                         // Then get the square with the lowest elevation.
   p==v                           // If the current grid square has the lowest elevation
     ?k.push(v[2])                // Then add the number of grid square which have
                                  //   flowed into it to k
     :p[2]+=v[2]});               // Else flow the current grid square into its lowest
                                  //   neighbour.
k.join(' ')                       // Output the sizes of the block with  space separation.

早期版本-286个字符

s=S.split(/\s/);n=s.shift()*1;k=[];u=k[1];t=s.map((v,i)=>({v:v,p:i,o:[]}));for(i in t){t[p=[t[i],i%n?t[i-1]:u,t[i-n],(+i+1)%n?t[+i+1]:u,t[+i+n]].sort((a,b)=>(a.v-b.v))[0].p].o.push([i]);p==i&&k.push([i])}k.map(x=>{while(x[L="length"]<(x=[].concat(...x.map(y=>t[y].o)))[L]);return x[L]})

假设输入在变量S中；

解释

s=S.split(/\s/);                  // split S into an array using whitespace as the boundary.
n=s.shift()*1;                    // remove the grid size from s and put it into n.
k=[];                             // an empty array to hold the position of the sinks.
u=k[1];                           // Undefined
t=s.map((v,i)=>({v:v,p:i,o:[]})); // map s to an Object with attributes:
                                  // - v: the elevation
                                  // - p: the position of this grid square
                                  // - o: an array of positions of neighbours which
                                  //      flow into this grid square.
for(i in t){                      // for each grid square
  p=[t[i],i%n?t[i-1]:u,t[i-n],(+i+1)%n?t[+i+1]:u,t[+i+n]]
                                  // start with an array containing the objects 
                                  //   representing that grid square and its 4 neighbours
                                  //   (or undefined for those neighbours which are
                                  //   outside the grid)
      .sort((a,b)=>(a.v-b.v))     // then sort that array in ascending order of elevation
      [0].p                       // then get the first array element (with lowest
                                  //   elevation) and get the position of that grid square.
  t[p].o.push([i]);               // Add the position of the current grid square to the
                                  //   array of neighbours which flow into the grid square
                                  //   we've just found.
  p==i&&k.push([i])               // Finally, if the two positions are identical then
                                  //   we've found a sink so add it to the array of sinks (k)
}
k.map(x=>{                        // For each sink start with an array, x, containing the
                                  //   position of the sink.
  while(x.length<(x=[].concat(...x.map(y=>t[y].o))).length);
                                  // Compare x to the concatenation of x with all the
                                  //   positions of grid squares which flow into squares
                                  //   in x and loop until it stops growing.
  return x.length                 // Then return the number of grid squares.
})

测试

S="3\n1 5 2\n2 4 7\n3 6 9";
s=S.split(/\s/);n=s.shift()*1;k=[];u=k[1];t=s.map((v,i)=>({v:v,p:i,o:[]}));for(i in t){t[p=[t[i],i%n?t[i-1]:u,t[i-n],(+i+1)%n?t[+i+1]:u,t[+i+n]].sort((a,b)=>(a.v-b.v))[0].p].o.push([i]);p==i&&k.push([i])}k.map(x=>{while(x[L="length"]<(x=[].concat(...x.map(y=>t[y].o)))[L]);return x[L]})

产出：[7, 2]

S="5\n1 0 2 5 8\n2 3 4 7 9\n3 5 7 8 9\n1 2 5 4 2\n3 3 5 2 1"
s=S.split(/\s/);n=s.shift()*1;k=[];u=k[1];t=s.map((v,i)=>({v:v,p:i,o:[]}));for(i in t){t[p=[t[i],i%n?t[i-1]:u,t[i-n],(+i+1)%n?t[+i+1]:u,t[+i+n]].sort((a,b)=>(a.v-b.v))[0].p].o.push([i]);p==i&&k.push([i])}k.map(x=>{while(x[L="length"]<(x=[].concat(...x.map(y=>t[y].o)))[L]);return x[L]})

产出：[11, 7, 7]

S="4\n0 2 1 3\n2 1 0 4\n3 3 3 3\n5 5 2 1"
s=S.split(/\s/);n=s.shift()*1;k=[];u=k[1];t=s.map((v,i)=>({v:v,p:i,o:[]}));for(i in t){t[p=[t[i],i%n?t[i-1]:u,t[i-n],(+i+1)%n?t[+i+1]:u,t[+i+n]].sort((a,b)=>(a.v-b.v))[0].p].o.push([i]);p==i&&k.push([i])}k.map(x=>{while(x[L="length"]<(x=[].concat(...x.map(y=>t[y].o)))[L]);return x[L]})

产出：[5, 7, 4]

Answer 3

Julia，315

function f(a,i,j)
    z=size(a,1)
    n=filter((x)->0<x[1]<=z&&0<x[2]<=z,[(i+1,j),(i-1,j),(i,j-1),(i,j+1)])
    v=[a[b...] for b in n]
    all(v.>a[i,j]) && (return i,j)
    f(a,n[indmin(v)]...)
end
p(a)=prod(["$n " for n=(b=[f(a,i,j) for i=1:size(a,1),j=1:size(a,2)];sort([sum(b.==s) for s=unique(b)],rev=true))])

只是一个递归函数，它要么确定当前单元格是接收器，要么找到漏池，然后在每组索引上调用它。我不想做输入部分，因为无论如何我都不会赢，而且那部分也不好玩。