Aller au contenu principal

env

Environnement du Rubik's Cube

Ce module définit la classe Cube3 représentant un Rubik's Cube 3x3x3 dans la métrique Half-Turn.

Classe : Cube3 : Une classe pour le Rubik's Cube 3x3x3 dans la métrique Half-Turn.

Cube3​

class Cube3()

Une classe pour le Rubik's Cube 3x3x3 dans la métrique Half-Turn (HTM).

Cette classe fournit des méthodes pour manipuler et résoudre un Rubik's Cube 3x3x3 en utilisant la métrique half-turn. Elle définit les états initial et final du cube, les mouvements disponibles et les méthodes de manipulation du cube.

Représentation :

Ordre des faces :

   0
 2 5 3 4
   1

Ordre des autocollants sur chaque face :

  2   5   8
  1   4   7
 [0]  3   6

Indices de l'état (chacun commençant par 9 * (n-1)) :

                2   5   8
                1   4   7
               [0]  3   6
  20  23  26   47  50  53  29  32  35  38  41  44
  19  22  25   46  49  52  28  31  34  37  40  43
 [18] 21  24  [45] 48  51 [27] 30  33 [36] 39  42
               11  14  17
               10  13  16
               [9] 12  15

Couleurs (indices // 9) :

                0   0   0
                0   0   0
                0   0   0
   2   2   2    5   5   5   3   3   3   4   4   4
   2   2   2    5   5   5   3   3   3   4   4   4
   2   2   2    5   5   5   3   3   3   4   4   4
                1   1   1
                1   1   1
                1   1   1

Attributs :

  • state ndarray - État actuel du cube représenté par un tableau des couleurs des autocollants.
  • GOAL ndarray - État final fixe représenté par un tableau des couleurs des autocollants.
  • moves list - Liste des mouvements possibles du cube (face et direction).
  • allow_wide bool - Indicateur indiquant si les mouvements larges sont autorisés.
  • sticker_target dict - Un dictionnaire associant les chaînes de mouvements aux listes d'indices d'autocollants cibles.
  • sticker_source dict - Un dictionnaire associant les chaînes de mouvements aux listes d'indices d'autocollants sources.
  • sticker_target_ix ndarray - Un tableau numpy 2D associant les indices de mouvements aux indices d'autocollants cibles pour les mouvements normaux.
  • sticker_source_ix ndarray - Un tableau numpy 2D associant les indices de mouvements aux indices d'autocollants sources pour les mouvements normaux.
  • sticker_target_ix_wide ndarray - Un tableau numpy 2D associant les indices de mouvements aux indices d'autocollants cibles pour les mouvements larges.
  • sticker_source_ix_wide ndarray - Un tableau numpy 2D associant les indices de mouvements aux indices d'autocollants sources pour les mouvements larges.

show​

def show(flat=False, palette=["white", "yellow", "orange1", "red", "blue", "green"])

Affiche l'état actuel du cube.

Arguments :

  • flat bool - Indique s'il faut afficher l'état sous forme plate.
  • palette list - Liste des couleurs pour représenter les autocollants.

validate​

def validate(state=None, centered=True)

Valide l'état et l'arrangement du cube.

Arguments :

  • centered bool - Indique si les centres doivent être centrés ou non.

Lève :

  • ValueError - Si l'état ou l'arrangement du cube est invalide.

reset​

def reset()

Réinitialise l'état du cube à l'état résolu.

reset_axes​

def reset_axes()

Réinitialise les indices de couleurs en fonction des couleurs des centres données. Utile lorsque des mouvements larges sont appliqués ou lorsqu'une perspective inattendue est spécifiée.

is_solved​

def is_solved()

Vérifie si le cube est dans l'état résolu.

finger​

def finger(move)

Applique un seul mouvement sur l'état du cube en utilisant une chaîne de mouvement.

Arguments :

  • move str - Chaîne de mouvement en notation HTM.

finger_ix​

def finger_ix(ix)

Applique un seul mouvement en utilisant l'indice de mouvement pour une exécution plus rapide.

Arguments :

  • ix int - Indice du mouvement.

apply_scramble​

def apply_scramble(scramble)

Applique une séquence de mouvements (mélange) à l'état du cube.

Arguments :

  • scramble str or list - Séquence de mouvements en notation HTM ou liste.

__vectorize_moves​

def __vectorize_moves()

Vectorise les opérations de remplacement des groupes d'autocollants pour un calcul plus rapide. Cette méthode définit self.sticker_target et self.sticker_source pour gérer les couleurs des autocollants (la cible est remplacée par la source). Ils définissent les indices des autocollants cibles et sources afin que les mouvements puissent être vectorisés.

Dataset​

class Dataset(torch.utils.data.Dataset)

Classe de pseudo-dataset pour générer infiniment des mélanges aléatoires.

Exemple
batch_size = 1024
dl = get_dataloader(batch_size)
for i, (batch_x, batch_y) in zip(range(1000), dl):
    batch_x, batch_y = batch_x.to(device), batch_y.device().reshape(-1)

get_dataloader​

def get_dataloader(batch_size, num_workers=min(os.cpu_count(), 32), max_depth=20, **dl_kwargs)

Crée une instance de DataLoader pour générer des mélanges aléatoires de Rubik's Cube.

Arguments :

  • batch_size int - Le nombre d'échantillons par lot.
  • num_workers int, optionnel - Le nombre de processus de travail à utiliser pour le chargement des données. Par défaut, le nombre de cœurs CPU ou 32 (au-delà duquel le retour diminuera), selon la valeur la plus petite.
  • max_depth int, optionnel - La profondeur maximale des mélanges. Par défaut, 20.
  • **dl_kwargs - Arguments mot-clé supplémentaires à passer au constructeur de DataLoader.

Retourne :

  • torch.utils.data.DataLoader - Une instance de DataLoader qui génère des lots de mélanges aléatoires.