परिचय
किंडरगार्टन की कक्षा पौधे उगाने के बारे में सीख रही है।
शिक्षक को लगा कि बच्चों को बीज देना अच्छा रहेगा, ताकि वे उन्हें मिट्टी में लगाकर उगा सकें।
इसके लिए बच्चों ने खिड़कियों के किनारों पर छोटे-छोटे कप रखे हैं और हर कप में एक तरह का पौधा लगाया है।
बच्चों को चार तरह के उपलब्ध बीजों में से अपनी पसंद चुनने का मौका मिला: grass, clover, radishes और violets.
निर्देश
आपको दिए गए आरेख से यह पता लगाना है कि किंडरगार्टन क्लास का हर बच्चा किन पौधों के लिए ज़िम्मेदार है।
क्लास में 12 बच्चे हैं:
- Alice, Bob, Charlie, David, Eve, Fred, Ginny, Harriet, Ileana, Joseph, Kincaid और Larry.
चार अलग-अलग तरह के बीज बोए जाते हैं:
| पौधा |
आरेख में संकेत |
| Grass |
G |
| Clover |
C |
| Radish |
R |
| Violet |
V |
हर बच्चे को चार कप मिलते हैं, हर पंक्ति में दो:
[window][window][window]
........................ # each dot represents a cup
........................
टीचर बच्चों को उनके नामों के अंग्रेज़ी वर्णक्रम के अनुसार कप बाँटती हैं, यानी सबसे पहले Alice की बारी आती है और सबसे अंत में Larry की।
यहाँ एक उदाहरण आरेख दिया गया है, जो Alice के पौधे दिखाता है:
[window][window][window]
VR......................
RG......................
पहली पंक्ति खिड़कियों के सबसे पास है। उसमें Alice के पास एक violet और एक radish है। दूसरी पंक्ति में Alice के पास एक radish और कुछ grass है।
आपके प्रोग्राम को पौधे बाएँ से दाएँ तक दिए जाएँगे, और शुरुआत खिड़कियों के सबसे पास वाली पंक्ति से होगी। इससे आपके प्रोग्राम को यह पता लगाना चाहिए कि कौन-से पौधे किस बच्चे के हैं।
उदाहरण के लिए, अगर प्रोग्राम को बताया जाए कि बगीचा ऐसा दिखता है:
[window][window][window]
VRCGVVRVCGGCCGVRGCVCGCGV
VRCCCGCRRGVCGCRVVCVGCGCV
तो अगर उससे Alice के पौधों के बारे में पूछा जाए, तो उसे यह बताना चाहिए:
- Violets, radishes, violets, radishes
और अगर Bob के पौधों के बारे में पूछा जाए, तो नतीजा यह होगा:
- Clover, grass, clover, clover
वेक्टर
plants फंक्शन की रिटर्न वैल्यू Vector Plant 4 होती है।
वेक्टर तय लंबाई वाले ऐरे को दर्शाते हैं।
यह लंबाई प्रोग्राम चलते समय भी तय की जा सकती है।
इन्हें एक जोड़े के रूप में सोचा जा सकता है, जिसमें एक Array होता है और एक प्रमाण होता है कि ऐरे की लंबाई उतनी ही है जितनी ज़रूरी है।
इसका मतलब है कि कोई Vector बनाने के लिए आपको यह प्रमाण देना ही होगा।
यह अध्याय Lean में प्रमेय सिद्ध करने की अच्छी शुरुआत देता है।
और गहराई में जाना चाहें तो, यह किताब Lean की वेबसाइट पर एक आधिकारिक संसाधन के रूप में दी गई है।
Lean में ऐसे कई टैक्टिक हैं जो किसी प्रमाण को या उसके कुछ हिस्सों को अपने आप पूरा कर सकते हैं।
आप चाहें तो भाषा संदर्भ भी देख सकते हैं।
