একটি নাইট ফিল ভরা নাইট দাবা টুকরো সংযোগ ব্যবহার করে একটি বন্যা পূরণ। বিশেষ করে:
1 1
1 1
0
1 1
1 1
(0 প্রাথমিক বিন্দু, 1 গুলি সংযুক্ত ঘরগুলি দেখায়)
চ্যালেঞ্জ
স্পেস এবং দেয়ালের 2D গ্রিড এবং একটি প্রাথমিক অবস্থান দেওয়া, গ্রিডে একটি নাইট-ফিল করুন- সংক্ষিপ্ততম কোড জিতেছে।
বিধি
আপনি ইনপুট নিতে এবং আপনার পছন্দ মতো কোনও ফর্ম্যাটে আউটপুট উত্পাদন করতে পারেন (চিত্র, স্ট্রিং, অ্যারে যাই হোক না কেন) আপনি ইনপুট গ্রিডের অংশ হিসাবে বা পৃথক স্থানাঙ্ক হিসাবে প্রাথমিক অবস্থান নিতে পারেন। এই ব্যাখ্যাটির উদ্দেশ্যে, নিম্নলিখিত ফর্ম্যাটটি ব্যবহার করা হবে:
######## # = wall ######## x = initial location ## x ## ## ## ######## ## ## ######## ########
আউটপুট হ'ল নাইট-ফিল ফলাফল যুক্ত ইনপুট গ্রিডের একটি অনুলিপি
আপনার পূরণটি অবশ্যই স্থান বা দেয়ালের মতো একই "রঙ" এর মধ্যে না হওয়া উচিত, তবে প্রাথমিক অবস্থান চিহ্নিতকারী হিসাবে একই হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ উপরের চিত্রটি দেওয়া, একটি বৈধ আউটপুট হবে:
######## # = wall ######## @ = fill (could also have been x) ## @ @## ## @ @## ######## ##@ @ ## ######## ########
আপনি ধরে নিতে পারেন যে ইনপুট গ্রিডে সর্বদা সর্বদা 2-ঘরের প্রাচীর থাকবে
- আপনি ধরে নিতে পারেন যে প্রাথমিক অবস্থানটি কখনই কোনও দেয়ালের অভ্যন্তরে থাকবে না
- আপনি ধরে নিতে পারেন যে গ্রিডটি 1000x1000 এর চেয়ে বড় কখনও হবে না
- বিল্টিনগুলি ঠিক আছে
- সংক্ষিপ্ততম কোড (বাইটে) জয়ী
পরীক্ষার কেস
সমস্ত পরীক্ষার ক্ষেত্রে, #
একটি প্রাচীর নির্দেশ করে, খালি স্থান
x
বোঝায় এবং পূরণের প্রাথমিক অবস্থানটি বোঝায়। @
আউটপুট পূরণকে বোঝায়।
Input 1:
########
########
## x ##
## ##
########
## ##
########
########
Output 1:
########
########
## @ @##
## @ @##
########
##@ @ ##
########
########
Input 2:
############
############
## ## x##
## ## ##
##### ##
## ##
############
############
Output 2:
############
############
## ##@@@@@##
##@##@@@@@##
#####@@@@@##
## @@@@@@@##
############
############
Input 3:
####################
####################
## ## ##
## ## ##
## ## ######## ##
## ## ######## ##
## ## ## ## ##
## ## ## ## ##
## ## ## ## ##
## ## ## ## ##
## ## ######## ##
## ## ######## ##
## ## ## ##
## ## x## ##
## ############ ##
## ############ ##
## ##
## ##
####################
####################
Output 3:
####################
####################
##@@##@@@@@@@@@@@@##
##@@##@@@@@@@@@@@@##
##@@##@@########@@##
##@@##@@########@@##
##@@##@@## ##@@##
##@@##@@## ##@@##
##@@##@@## ##@@##
##@@##@@## ##@@##
##@@##@@########@@##
##@@##@@########@@##
##@@##@@@@@@@@##@@##
##@@##@@@@@@@@##@@##
##@@############@@##
##@@############@@##
##@@@@@@@@@@@@@@@@##
##@@@@@@@@@@@@@@@@##
####################
####################
Input 4:
################
################
## ###
## x ###
## ####### ###
## ####### ###
## ## ## ###
## ## ## ###
## ## ## ###
## ######## ##
## ######## ##
## ## ##
## ## ##
################
################
Output 4:
################
################
## @ @ ###
## @ @ @ ###
## ####### ###
##@ ####### @###
## ## ## ###
## @## ##@ ###
## ## ## ###
##@ ########@ ##
## ######## ##
## @ @ ## @##
## @ @## ##
################
################
Input 5:
##############
##############
## ###
## ###
## ###
## ### ###
## #x# ###
## ### ###
## ###
## ###
## ###
##############
##############
Output 5:
##############
##############
##@@@@@@@@@###
##@@@@@@@@@###
##@@@@@@@@@###
##@@@###@@@###
##@@@#@#@@@###
##@@@###@@@###
##@@@@@@@@@###
##@@@@@@@@@###
##@@@@@@@@@###
##############
##############