华为OD机试真题-围棋的气-2023年OD统一考试(C卷)---python代码

题目:


代码:

python 复制代码
"""
# 输入:2的倍数
第一个为行号 0-18
第二个为列号 0-18

第一行为黑色
第二行为白色

思路:先求黑色,进行去重+棋子的位置,再求白色
逐个棋子求坐标。
"""
def get_item(a):
    temp = list()
    for item in a:
        row = item[0]
        column = item[1]
        if row - 1 >= 0:
            temp.append([row - 1, column])
        if column - 1 >= 0:
            temp.append([row, column - 1])
        if row + 1 <= 18:
            temp.append([row + 1, column])
        if column + 1 <= 18:
            temp.append([row, column + 1])
    return temp


# 输入不固定,2的整数倍
b = list(map(int, input().split()))
w = list(map(int, input().split()))
black = [b[i:i+2] for i in range(0, len(b), 2)]
white = [w[i:i+2] for i in range(0, len(w), 2)]
# black = [[0,5], [8,9], [9,10]]
# white = [[5,0], [9,9], [9,8]]

temp_black = get_item(black)
temp_white = get_item(white)
# 将子列表转换为元组并用set去重,然后再转换回列表
black_set_temp = set(tuple(sublist) for sublist in temp_black)
white_set = set(tuple(sublist) for sublist in white)
black_set = set(tuple(sublist) for sublist in black)
# 求当前黑色棋子红周围的气与白色求交集,求当前黑色的周围的气与本身黑色的交集,这两个交集求并集,用当前黑色棋子周围的气求并集的差集
black_res = black_set_temp - ((black_set_temp & white_set) | (black_set_temp & black_set))

white_set_temp = set(tuple(sublist) for sublist in temp_white)

white_res = white_set_temp - ((white_set_temp & black_set) | (white_set_temp & white_set))
# 本身去重
print(len(black_res), black_res)
print(len(white_res), white_res)
相关推荐
UR的出不克15 分钟前
使用 Python 爬取 Bilibili 弹幕数据并导出 Excel
java·python·excel
Arms20629 分钟前
python时区库学习
开发语言·python·学习
与光同尘 大道至简1 小时前
ESP32 小智 AI 机器人入门教程从原理到实现(自己云端部署)
人工智能·python·单片机·机器人·github·人机交互·visual studio
清水白石0081 小时前
深入 Python 对象模型:PyObject 与 PyVarObject 全解析
开发语言·python
tjjucheng1 小时前
小程序定制开发服务商推荐
python
囊中之锥.1 小时前
《从零到实战:基于 PyTorch 的手写数字识别完整流程解析》
人工智能·pytorch·python
子云之风1 小时前
LSPosed 项目编译问题解决方案
java·开发语言·python·学习·android studio
小北方城市网1 小时前
SpringBoot 全局异常处理与接口规范实战:打造健壮可维护接口
java·spring boot·redis·后端·python·spring·缓存
SunnyRivers1 小时前
打包 Python 项目
python·打包
万行1 小时前
机器人系统SLAM讲解
开发语言·python·决策树·机器学习·机器人