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python数値の求め方

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zeitaku_fire

zeitaku_fire

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皆様からのご指摘ありがとうございます。
ルールを明確に伝えられてなくて、本当にすいません････。
ルールがわからなければ、回答できない。･･･おっしゃるとおりだと思います。

『ルール』
・縦の合計が、必ず34
・数字が重複することはありません。
1～16の数字が必ず1個入ります。
・入力データの数字はランダムで形成されます。
・入力データには、0が必ず2個形成されます　※0が形成される場所もランダムです
横もしくは縦に続けて0が配置される可能性もございます。
・縦に0が2個入る場合は、出力する数字はどちらでもかまいません。
下記の場合、1　2　3　4　でも、1　2　11　4でも正となります。

『ケース3.入力データ』
8　 7　 6　 5
1　 2　 0　 4
16 15　14　13
9　10　 0　12

『３．出力結果　パターン1』
8　 7　 6　 5
1　 2　 3　 4
16 15　14　13
9　10　11　12

『３．出力結果　パターン2』
8　 7　 6　 5
1　 2　11　 4
16 15　14　13
9　10　 3　12

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  • hayataka2049

    hayataka2049

    2018/06/19 14:12

    「7,7でも別に良い」って認識だったんだけどな・・・3,11である必要があるなら、R.Shigemoriさんの仰る通り他にルールが必要なので、明文化してください。どんなルールなのか見当がつかない（というかいろいろ考えられる）ので、方針が示せません

    キャンセル

  • fuzzball

    fuzzball

    2018/06/19 14:13

    ようするに、1〜16の数字が一つずつあるってことかな‥。

    キャンセル

  • zeitaku_fire

    zeitaku_fire

    2018/06/19 14:28

    皆様ご指摘ありがとうございます。　質問本文を一新させました。

    キャンセル

回答 3 件

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checkベストアンサー

+1

縦の合計が、必ず34
・数字が重複することはありません。
1～16の数字が必ず1個入ります。
・入力データには、0が必ず2個形成されます　※0が形成される場所もランダムです

より、入力データから、２つの値が０になってしまった と考えます。
そこで、その数値と位置を特定します。
あとはその２つの数値を０の代わりに埋めてみて、縦計が34であるほうを採用すればよいです。
２つの数値しかないので探索パターンは２×１＝２回でよいです。
ちなみに、仮に３個が０になった場合なら３×２×１＝６回になります。 

import numpy as np
import itertools

"""
条件を満たす行列を生成。テストデータ作成用
for one in itertools.permutations(range(1,17)):
    a = np.array(one).reshape(4,4)
    if all(a.sum( axis=0) == 34):
        print(a)
"""

# 15と14が0に置き換わったデータ例
l =[[ 1, 2, 3, 4],
    [ 8, 7, 6, 5],
    [ 9,10,11,12],
    [16, 0, 0,13]]

# 8と9が0に置き換わったデータ例
l = [[ 1, 2, 3, 4],
     [ 5, 0,10,11],
     [16,15,14,13],
     [12, 0, 7, 6]]

# 8,12,14,15が0に置き換わったデータ例
l =[[ 1, 2, 3, 4],
    [ 0, 7, 6, 5],
    [ 9,10,11, 0],
    [16, 0, 0,13]]

a = np.array(l)
print(a)

# 0になった値を特定
s = set(range(1,17)) - set(a.flatten())
print(s) # {8,9}

# 0の位置を特定
ps = np.where( a == 0)
print(ps) # (array([1, 3], dtype=int64), array([1, 1], dtype=int64))

# あとは 各パターンにおいて、各列計すべて34であるものを採用する
# 縦に０が並んでいれば複数のケースで条件を満たすので、最初のほうでよい。
for vals in itertools.permutations(s): # (8,9), (9,8)
    print(vals)
    # ０を数値で埋める
    tmp = a.copy()
    for i in range(len(s)):
        tmp[ps[0][i],ps[1][i]] = vals[i]

    # 条件を満たす
    if all(tmp.sum( axis=0) == 34):
        print(tmp)
        break

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  • 2018/06/19 16:55

    ありがとうございます。
    質問があいまいだったため、大変お手数おかけいたしました。

    キャンセル

  • 2018/06/19 17:59

    問題が整理できれば、比較的素直に解ける問題かと思います。
    なお、０の個数が２以外の場合も考慮して回答を修正しました。

    キャンセル

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+1

ケース1とケース2、一要素ずつmax()で大きい方を残すようにするのはいかがでしょう？ 

ケース1
1　 2　 3　 4
8　 7　 6　 5
9　10　11　12
16  0　 0　13

ケース2
1　 2　 3　 0
8　 0　 6　 5
9　10　11　12
16 15　14　13

出力にあったっての計算
max(1, 1)　 max(2, 2) ...(あと省略)
max(8, 8)　 max(7, 0) ...(あと省略)
max(9, 9)　 max(10, 10) ...(あと省略)
max(16, 16) max(0, 15) ...(あと省略)

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0

問題の定義通り、縦に加算した値を見ていくのでは駄目ですか？　

とりあえず縦に複数の0は出現しないと想定。 

data = [[8,7,6,5],
        [1,0,3,4],
        [16,15,14,13],
        [9,10,0,12]]

result = []
for col in zip(*data):
    if sum(col) == 34:
        result.append(col)
    else:
        tmp = list(col)
        tmp[tmp.index(0)] = 34 - sum(col)
        result.append(tmp)

print(list(map(list, zip(*result))))
# => [[8, 7, 6, 5], [1, 2, 3, 4], [16, 15, 14, 13], [9, 10, 11, 12]]

zipでlistを転置する方法を利用しています。参考：
Python標準で転置行列

 追記

作ってみました。上のコードを多少書き換えただけ。ヘンなデータが入ってきたときのことはまったく考えていません。 

data1 = [[8,7,6,5],
         [1,0,3,4],
         [16,15,14,13],
         [9,10,0,12]]

data2 = [[8,7,6,5],
         [1,2,0,4],
         [16,15,14,13],
         [9,10,0,12]]

def f(data):
    result = []
    for col in zip(*data):
        if sum(col) == 34:
            result.append(col)
        else:
            if col.count(0) == 1:
                # 一列に0が1つのとき
                tmp = list(col)
                tmp[tmp.index(0)] = 34 - sum(col)
                result.append(tmp)
            else:
                # 一列に2つあるとき
                fillvals = [i for i in range(1, 17) if i not in sum(data, [])]
                result.append([fillvals.pop() if e == 0 else e for e in col])

    return list(map(list, zip(*result)))

print(f(data1))
print(f(data2))
""" =>
[[8, 7, 6, 5], [1, 2, 3, 4], [16, 15, 14, 13], [9, 10, 11, 12]]
[[8, 7, 6, 5], [1, 2, 11, 4], [16, 15, 14, 13], [9, 10, 3, 12]]
"""

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