¿Alguna vez has imaginado un robot explorador con memoria limitada, cuyas acciones se rigen por un simple flujo de instrucciones? 🤖 Hoy, vamos a simular ese proceso, enfrentándonos a un desafío que combina manipulación de memoria con movimientos estratégicos.
🔮 Enunciado del Problema
Nuestro robot explorador tiene un conjunto de celdas de memoria y recibe instrucciones de un sensor. El objetivo es implementar una función que procese estas instrucciones y actualice las celdas de memoria en consecuencia.
Parámetros:
actions(string): Una cadena de texto que contiene las instrucciones del sensor. Las instrucciones posibles son:'+': Sumar 1 a la celda de memoria actual.'-': Restar 1 a la celda de memoria actual.'*': Multiplicar por 2 la celda de memoria actual.'r': Moverse a la celda de memoria de la derecha.'l': Moverse a la celda de memoria de la izquierda.
Valor de Retorno:
int[8]: Un array de 8 enteros que representa el estado final de las celdas de memoria después de aplicar todas las acciones.
Ejemplo:
>>> robot_walkthrough('++l++-*l*l*')
[2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2]Notas Adicionales:
- El robot tiene 8 celdas de memoria, inicializadas en 0.
- Si una celda supera el valor 255, vuelve a 0.
- Si una celda es menor a 0, se inicializa en 255.
- Las celdas de memoria son circulares. Moverse a la derecha de la última celda te lleva a la primera, y viceversa.
- Siempre iniciamos desde la primera celda de memoria (índice 0).
🧩 Resolución Paso a Paso
Comenzaremos inicializando nuestro “cerebro” robótico: una lista que representa las celdas de memoria. También necesitamos un puntero que rastree la celda actual en la que estamos operando.
cells = [0] * 8
actual = 0A continuación, iteramos sobre cada acción proporcionada por el sensor. Aquí es donde la lógica del robot cobra vida. ⚙️
for action in actions:
if action in '+-*':
cells[actual] += 1 if action == '+' else -1 if action == '-' else cells[actual]
elif action in 'rl':
actual += 1 if action == 'r' else -1Este fragmento es el corazón de nuestra función. Si la acción es un operador aritmético, modificamos el valor de la celda actual. Si es un movimiento, ajustamos el índice actual para desplazarnos a la celda correcta.
Es crucial mantener el puntero dentro de los límites del array. Implementamos un comportamiento circular, como si las celdas estuvieran dispuestas en un círculo.
if actual > 7 or actual < 0:
actual = 7 if actual < 0 else 0Por último, controlamos los valores de las celdas para que permanezcan dentro del rango válido (0-255). Si una celda se excede, la reiniciamos.
if cells[actual] > 255 or cells[actual] < 0:
cells[actual] = 0 if cells[actual] > 255 else 255Solución Completa:
def robot_walkthrough(actions):
"level: difficult; points: 8; array_strictly_equal: True"
cells = [0] * 8
actual = 0
for action in actions:
if action in '+-*':
cells[actual] += 1 if action == '+' else -1 if action == '-' else cells[actual]
elif action in 'rl':
actual += 1 if action == 'r' else -1
if actual > 7 or actual < 0:
actual = 7 if actual < 0 else 0
if cells[actual] > 255 or cells[actual] < 0:
cells[actual] = 0 if cells[actual] > 255 else 255
return cells🧠 Conceptos Clave
Uno de los pilares de esta solución es el manejo de índices circulares. En lugar de simplemente dejar que el índice se salga de los límites del array, lo ajustamos para que “envuelva” de vuelta al principio o al final. Esto emula un espacio de memoria conectado en un bucle, esencial para muchos algoritmos de procesamiento de datos y simulación. ¿Sabías que este concepto se usa extensivamente en el diseño de buffers en sistemas operativos y procesamiento de señales?
Las condicionales encadenadas (if/elif/else) son vitales para dirigir el flujo del programa basado en la acción actual. Nos permiten procesar diferentes tipos de instrucciones de manera eficiente sin tener que recurrir a múltiples bloques if separados.
Finalmente, la gestión de los límites de valor en las celdas (0-255) introduce una forma simple de overflow y underflow, conceptos fundamentales en la arquitectura de computadoras y la representación de datos. Comprender cómo lidiar con estas situaciones es crucial para escribir código robusto y predecible.
💫 Reflexiones Finales
Esta simulación, aunque sencilla, abre la puerta a problemas más complejos. Podríamos añadir nuevas instrucciones, aumentar el tamaño de la memoria, o incluso introducir conceptos de programación, como saltos condicionales o subrutinas.
Una mejora interesante sería permitir la entrada de valores numéricos directamente a las celdas, en lugar de solo incrementos o decrementos unitarios. Otra posibilidad es agregar un registro que almacene la última acción realizada, permitiendo que el robot “recuerde” su historial reciente.
¿Te ha resultado interesante este recorrido por la memoria de nuestro robot? Si quieres seguir explorando los entresijos del código y descubrir cómo dar vida a tus propias creaciones digitales, ¡no dudes en explorar más artículos en nuestro blog de programación! 🚀