Tupper의 자기 참조 공식 (Wikipedia에서 복사)
Tupper의 자기 참조 공식은 Jeff Tupper에 의해 정의 된 공식입니다. 평면에서 매우 특정한 위치에서 2 차원으로 그래프를 그릴 때 공식 자체를 시각적으로 재현하도록 "프로그래밍"할 수 있습니다. 다양한 수학 및 컴퓨터 과학 과정에서 그래프 작성 공식으로 사용됩니다.
플로어 기능은 어디에 있습니까 ?
하자 k
다음 543 자리 숫자 :
960939379918958884971672962127852754715004339660129306651505519271702802395266424689642842174350718121267153782770623355993237280874144307891325963941337723487857735749823926629715517173716995165232890538221612403238855866184013235585136048828693337902491454229288667081096184496091705183454067827731551705405381627380967602565625016981482083418783163849115590225610003652351370343874461848378737238198224849863465033159410054974700593138339226497249461751545728366702369745461014655997933798537483143786841806593422227898388722980000748404719
하나의 점의 집합 그래프 경우 (x, y)
하여 0 <= x < 106
그리고 k <= y < k + 17
위의 부등식을 만족하는 것이, 결과 그래프는 다음과 같다 (달리 영상이 거꾸로 나오고,이 그래프의 축이 반전되었음을 주) :
그래서 무엇?
이 공식에 대한 흥미로운 점은 가능한 흑백 106x17 이미지를 그래프로 표시하는 데 사용할 수 있다는 것입니다. 실제로 검색을 통해 검색하는 것은 매우 지루한 작업이므로 이미지가 나타나는 k- 값을 알아낼 수있는 방법이 있습니다. 과정은 매우 간단합니다.
- 이미지의 첫 번째 열의 맨 아래 픽셀부터 시작하십시오.
- 픽셀이 흰색이면 k 값에 0이 추가됩니다. 검은 색이면 1을 추가하십시오.
- 2 단계를 반복하여 열을 위로 이동하십시오.
- 열의 끝에서 동일한 프로세스에 따라 다음 열로 이동하고 맨 아래부터 시작하십시오.
- 각 픽셀을 분석 한 후이 이진 문자열을 10 진수로 변환하고 17을 곱하여 k 값을 얻습니다.
내 직업이 뭐야?
당신의 임무는 106x17 이미지를 가져 와서 해당 k 값을 출력 할 수있는 프로그램을 만드는 것입니다. 다음과 같은 가정을 할 수 있습니다.
- 모든 이미지는 정확히 106x17입니다
- 모든 이미지에는 검은 색 (# 000000) 또는 흰색 (#FFFFFF) 픽셀 만 포함되며 그 사이에는 아무 것도 없습니다.
몇 가지 규칙도 있습니다.
- 출력은 단순히 k- 값입니다. 올바른 기반이어야하지만 모든 형식 일 수 있습니다.
- PNG 또는 PPM에서 이미지를 읽어야합니다.
- 표준 허점이 없습니다.
테스트 이미지
[ ] ~ 1.4946x10 542를 생성해야합니다.
[ ] ~ 7.2355x10 159를 생성해야합니다.
[ ]는 2 1801 * 17을 생성해야합니다
[ ]는 (2 1802 -1) * 17을 생성해야합니다
이것은 code-golf 이므로 바이트 수가 가장 적습니다.
유용한 링크
quine
어딘가에서 그 단어를 보게 될 것 입니다.