この前Coderetreatというイベントに参加してライフゲームを実装した際、チャレンジ目標に「条件分岐禁止」や「ループ禁止」があった。
イベント中はやれなかったので、今回挑戦してみる。
ライフゲームってのはこんな感じのやつ。
#課題
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ライフゲームを実装する
(ルールの詳細はリンク先参照、一部抜粋)
ライフゲームのルール
ライフゲームでは初期状態のみでその後の状態が決定される。碁盤のような格子があり、一つの格子はセル(細胞)と呼ばれる。各セルには8つの近傍のセルがある (ムーア近傍) 。各セルには「生」と「死」の2つの状態があり、あるセルの次のステップ(世代)の状態は周囲の8つのセルの今の世代における状態により決定される。
セルの生死は次のルールに従う。
誕生 死んでいるセルに隣接する生きたセルがちょうど3つあれば、次の世代が誕生する。
生存 生きているセルに隣接する生きたセルが2つか3つならば、次の世代でも生存する。
過疎 生きているセルに隣接する生きたセルが1つ以下ならば、過疎により死滅する。
過密 生きているセルに隣接する生きたセルが4つ以上ならば、過密により死滅する。
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今回は、ライフゲームにおける盤上の左右と上下はつながっている仕様とした。
- つまり、盤上の一番左上のセルの左上のセルは、盤上の一番右下のセルになる。
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Coderetreatだと使用言語は自由
#制約
実装する上での制約事項。Coderetreatのアクティビティより。
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ループ禁止
- for,while等による繰り返し構文を使わない
- (独自追加)pythonのmapも禁止
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条件分岐禁止
- if,while,switch、三項演算子等による分岐を使わない
- (独自追加)pythonのfilterも禁止
- 1メソッド4行以下
※他に「不変オブジェクトしか使ってはならない」の制約もあったけど、今回は見送り。
#まずは普通に実装
まずは制約を考えずに普通にライフゲームを実装してみる。
言語はpythonを選択。
ライフゲームクラスは以下のメソッドを持つ。
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コンストラクタ
- 盤面の縦と横の長さを受け取り盤面を初期生成する。初期状態ではすべてのセルは死亡とする。 -
set_alive(x,y)
- x,yで指定されたセルを生存に設定する -
board
- 現在の盤面のセルの状態を二次元配列で返す。セルの状態は、生存している場合は1、死亡している場合は0。 -
next_generation()
- 盤面のすべてのセルの状態を変化させ、次の世代に進める。
##テストコード
Coderetreatの趣旨に従って、最初にテストコードを作成。
ライフゲームクラスを生成し、世代を進めたときに、生成された盤面が期待値と一致していることをテストする。
import unittest
from lifegame import LifeGame
class LifeGameTest(unittest.TestCase):
def test_lifeGame(self):
#初期状態生成
lg =LifeGame(4,4)
for p in [[0,1],[0,3],[1,2],[2,0],[2,1],[3,2],[3,3]]:
lg.set_alive(p[0],p[1]);
assert lg.board == [[0,1,0,1],[0,0,1,0],[1,1,0,0],[0,0,1,1]],"初期生成エラー"
#1世代進めて結果をテスト
lg.next_generation()
assert lg.board == [[1,1,0,1],[0,0,1,1],[1,1,0,0],[0,0,0,1]],"世代1エラー"
#もう1世代進めて結果をテスト
lg.next_generation()
assert lg.board == [[0,1,0,0],[0,0,0,0],[1,1,0,0],[0,0,0,1]],"世代2エラー"
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
##普通の実装コード
制約を考えずに実装した場合のコード。
やはり普通に考えるとif/forは使ってしまう。
ALIVE = 1 #生存
DEAD = 0 #死亡
class LifeGame():
# セルを初期化
def __init__(self, x_len,y_len):
self.x_len = x_len
self.y_len = y_len
self.board = [[DEAD for x in range(x_len)] for y in range(y_len)]
# セルに生存を設定
def set_alive(self,y,x):
self.board[y][x] = ALIVE
# 次の世代に進める
def next_generation(self):
new_board = []
for y in range(len(self.board)):
row = []
for x in range(len(self.board[y])):
row.append(self.judge_status(y,x))
new_board.append(row)
self.board = new_board
# セルの次の世代の状態を判定して返す
def judge_status(self,y,x):
around_alive = self.count_alive(y,x);
if self.board[y][x] == ALIVE:
if 1 < around_alive < 4:
return 1
else:
return 0
else:
if around_alive == 3:
return 1
else:
return 0
# 周囲の生存セルを返す
def count_alive(self,y,x):
around = []
for dy in range(-1,2):
for dx in range(-1,2):
if not (dy ==0 and dx == 0):
cell = self.board[(y+dy)%self.y_len][(x+dx)%self.x_len]
around.append(cell)
return sum(around)
出力例
テストケースが無事通ったので、適当なメイン処理を作って標準出力に表示してみる。
import random
import os
import time
import sys
from lifegame import LifeGame
def main():
# 25×25の盤を生成
lg =LifeGame(25,25)
# ランダムに生存セルを設定
for p in range(80):
x = int((random.random()*100) %25)
y = int((random.random()*100) %25)
lg.set_alive(x,y);
for cycle in range(100):
print_board(lg)
lg.next_generation()
time.sleep(0.3)
def print_board(lg):
board_str = ""
for y in lg.board:
for x in y:
# 生存なら■、死亡なら□で表示
board_str += "■" if x == 1 else "□"
board_str +="\n"
os.system('cls')
print(board_str)
if __name__ == "__main__":
main()
標準出力しているだけなので、コンソールの表示更新のタイミングによってはチラついてしまう。
まぁこれでテストコードと動作確認用のメインが作れた。
制約を守ったコードへの修正
ここから本番。
先ほどのコードをif/forを使わない形に修正していく。
1.初期化部分
self.board = [[DEAD for x in range(x_len)] for y in range(y_len)]
指定されたサイズの二次元配列を生成する処理だが、二重forループを使ってしまっているため、別の方法を考える。
まず、繰り返し処理については関数の再帰呼び出しを使えばforを使わずに実現できると気づく。
ただし、普通に再帰呼び出しを行ってしまうと、ifが使えないため無限ループとなってしまう。
そこでifについては、辞書型とラムダ式の組み合わせに置き換えることにする。
例をあげると
if a > 0:
print("case 1")
else:
print("case 2")
上記は、以下のように変えることでifを使わずに同じことができる。
# 辞書にBooleanキーに対応する関数を登録
dic = {True:lambda:print("case 1"),False:lambda:print("case 2")}
# 条件式の結果(Boolean)で辞書から関数を取得
func = dic[a > 0]
# 関数を呼び出し
func()
よって、初期化部分のコードは以下のようにすることで、if/forを使わないで実現が可能。
self.board = self.create_board([])
#再帰でボード初期化
def create_board(self,l):
l.append([DEAD] * self.x_len)
return {True:self.create_board,False:lambda x:x}[len(l) < self.y_len](l)
- 余談:最初は
[[0]*x_len]*y_len
で簡単じゃーんと思ってたけどそんなことなかった。
いい勉強になった。
2.状態判定部分
def judge_status(self,y,x):
around_alive = self.count_alive(y,x);
if self.board[y][x] == ALIVE:
if 1 < around_alive < 4:
return 1
else:
return 0
else:
if around_alive == 3:
return 1
else:
return 0
ifを4つも使ってしまっている。
まずは判定は1つにまとまれるのでまとめる。
加えて、int(<Boolean>)
で0/1に変換できることを利用すると、以下のように変えられる。
def judge_status(self,y,x):
around_alive = self.count_alive(y,x);
return int((self.board[y][x] == ALIVE and 1 < around_alive < 4 )
or (self.board[y][x] == DEAD and around_alive == 3))
ifを使わない方が、ライン数が少なくて見やすいコードになった
制約を守った実装コード
同じようにして全体を修正して、最終的に制約(条件分岐禁止、ループ禁止、1メソッド4行以下)をすべて守ったコードを作ることができた。
ALIVE = 1 #生存
DEAD = 0 #死滅
class LifeGame():
# セルの初期化
def __init__(self, x_len,y_len):
self.x_len,self.y_len,self.size = x_len,y_len,x_len*y_len
self.board = self.create_board([])
#再帰でボード初期化
def create_board(self,l):
l.append([DEAD] * self.x_len)
return {True:self.create_board,False:lambda x:x}[len(l) < self.y_len](l)
# セルに生存を設定
def set_alive(self,y,x):
self.board[y][x] = ALIVE
# 次の世代に進める
def next_generation(self):
self.board = self.next(0,self.create_board([]))
# 再帰で次世代の各セルを更新
def next(self,i,next_board):
x,y = i%self.x_len,int(i/self.y_len)
next_board[y][x] = self.judge_status(y,x)
return {True:self.next,False:lambda *x:x[1]}[i+1 < self.size](i+1,next_board)
# セルの次の状態を判定して返す
def judge_status(self,y,x):
num = self.count_alive(y,x,0,0) - self.board[y][x];
return int((self.board[y][x] == ALIVE and 1 < num < 4 )
or (self.board[y][x] == DEAD and num == 3))
# 再帰で3×3の範囲の生存セルの数を返す
def count_alive(self,y,x,i,num):
ty = (y+int(i/3)-1)%self.y_len
tx = (x+i%3-1)%self.x_len
num += self.board[ty][tx]
return {True:self.count_alive,False:lambda *x:x[3]}[i+1 < 9](y,x,i+1,num)
#まとめ
- 感想として、if/forを使わなくても、それほど可読性が落ちないことに驚いた。
- むしろ使わないほうが、インデントがないので全体がスッキリしている。
- 全体のコード量も47行から40行に減っている。
- ただまぁ再帰を多用しているのでパフォーマンス的には悪いかもしれない…
- 制約を課してコーディングすることで自分の引き出しが増えるのを感じた。
- 普段は脳死でif/forを使ってしまっているため、他の方法がないかを調べることで、言語についての知識が増えた。
- これでキーボードのfが壊れても実装できる(嬉しいか?)
もし他にもこんな方法もあるよってのをご存知の方は、ぜひコメントで教えて頂ければ幸いです