Шарики в колбах 41 уровень как пройти
Перейти к содержимому

Шарики в колбах 41 уровень как пройти

  • автор:

Страница не найдена

X

Такой страницы нет, но есть большое количество других замечательных разделов!

@GrandGames
Большое обновление раздела игр
��️ 2024-02-04 �� 14 ✍️7
@GrandGames
Множество доработок в простых пазлах
��️ 2024-01-05 �� 13 ✍️7
@GrandGames
Поздравляем всех игроков Grand
��️ 2023-12-30 �� 37 ✍️23
@GrandGames
В разделе пазлов вышло масштабное обновление
��️ 2023-12-29 �� 4 ✍️41
@GrandGames
New puzzles
��️ 2023-12-22 �� 12 ✍️8
@GrandGames
Puzzle constructor section launched
��️ 2023-12-09 �� 11 ✍️7

  • Правообладателям
  • Мои настройки

GrandGames Игры и головоломки онлайн. При копировании материалов прямая индексируемая ссылка обязательна. © 2011-2023.

Шарики в колбах 41 уровень как пройти

Выбери из какого ты города, чтобы слушать его эфир.

Москва 96.8 FM

0+

История эфира:
Ансамбль Семицветик
Рузавина Татьяна & Таюшев Сергей
Ведущие Детского радио
Детский Хор Великан
Даниэль Давтян

Среди нас: Спасение

Увлекательная многоуровневая игра-головоломка. Цель игры пройти все уровни, собрать ценные предметы, передвигая ключи. Она подойдет для игроков всех возрастов и поможет развить внимание и логику.

Вам может понравиться

Бабл Шарики

Руби и побеждай

Реагенты

Вокруг слова

На главную страницу

  • Детское радио Онлайн
  • Сказки и подкасты
  • Онлайн-игры

Приложение Детского радио

Общество с ограниченной ответственностью «ГПМ Радио» Главный редактор: Бондаренко Е.А.
Адрес электронной почты: radio@detifm.ru
По вопросам, связанным с ЭКСКУРСИЯМИ НА ДЕТСКОЕ РАДИО vgosti@detifm.ru
Номер телефона редакции: + 7 (495) 937-33-67
По всем вопросам размещения рекламы на «Детском радио» — сейлз-хаус «Газпром-Медиа»: +7 (495) 921-40-41
E-mail: sales@gazprom-media.ru
https://gpmsaleshouse.ru/
Адрес электронной почты для отправления досудебной претензии по вопросам нарушения авторских и смежных прав: copyright@gpmradio.ru
Более подробная информация для правообладателей.

© ООО «ГПМ Радио», 2024

Взламываем Ball Sort Puzzle

Определение кружочков при помощи OpenCV

Ball Sort Puzzle — это популярная мобильная игра на IOS/Android. Суть её заключается в перестановке шариков до тех пор, пока в колбах не будут шарики одного цвета. При этом шарик можно перетаскивать либо в пустую колбу, либо на такой же шарик.

Так случилось, что я в неё залип. Очнулся примерно через месяц, на 725 уровне. Он мне никак не давался — насколько бы глубоко я ни пытался продумать свою стратегию. В итоге — с этим вопросом я вышел в интернет, и заодно выяснил несколько интересных особенностей головоломки.

Во-первых, — игра бесконечна почти бесконечна. По крайней мере уже сейчас на YouTube есть прохождения всех уровней вплоть до 5350, а в телеграмме гуляют скриншоты 10к+ уровней. Вторая особенность, и вот это уже некрасиво, — не у всех уровней есть решение.

Ну это ни в какие ворота — против нас играет коварный ИИ. Нужно действовать соответственно!

  • Придумаем алгоритм, решающий эту головоломку (Python)
  • Научимся парсить скриншот игры, чтобы скармливать алгоритму задачки (OpenCV)
  • Напишем телеграм бота, который будет принимать скриншоты и возвращать решения
  • Выстроим CI/CD через GitHub Actions и задеплоим бота на Яндекс.Функции

Алгоритмическое решение задачи

Решать такую задачу было весьма занимательно. Поэтому предлагаю заинтересованному читателю попробовать решить её самостоятельно.

Я же в первую очередь решил побить проблему на сущности. Это сделает алгоритм чуть более элегантным, а также поможет в будущем парсить скриншоты игры:

class Color: def __init__(self, symbol, verbose_name, emoji): self.symbol = symbol self.verbose_name = verbose_name self.emoji = emoji def __repr__(self) -> str: return f'Color()' def __str__(self) -> str: return self.emoji

Beta-редактор хабра ломается на рендеринге emoji :poop:

class Ball

class Ball: def __init__(self, color: Color): self.color = color def __eq__(self, other: 'Ball'): return self.color is other.color def __repr__(self): return f'Ball()' def __str__(self) -> str: return str(self.color)

class Flask

class Flask: def __init__(self, column: List[Color], num: int, max_size: int): self.num = num self.balls = [Ball(color) for color in column] self.max_size = max_size @property def is_full(self): return len(self.balls) == self.max_size @property def is_empty(self) -> bool: return not self.balls def pop(self) -> Ball: return self.balls.pop(-1) def push(self, ball: Ball): self.balls.append(ball) def __iter__(self): return iter(self.balls) def __getitem__(self, item: int) -> Ball: return self.balls[item] def __len__(self) -> int: return len(self.balls) def __str__(self) -> str: return str(self.balls) 

class Move

class Move: def __init__(self, i, j, i_color: Color): self.i = i self.j = j self.emoji = i_color.emoji def __eq__(self, other: 'Move') -> bool: return (self.i, self.j) == (other.i, other.j) def __repr__(self) -> str: return f'Ball()' def __str__(self) -> str: return f' -> ' 

Для решения будем использовать метод поиска с возвратом (Backtracking).

Решение задачи методом поиска с возвратом сводится к последовательному расширению частичного решения. Если на очередном шаге такое расширение провести не удается, то возвращаются к более короткому частичному решению и продолжают поиск дальше. Данный алгоритм позволяет найти все решения поставленной задачи, если они существуют.

В случае с нашей игрой это метод применяется так: мы рекурсивно обходим все возможные перестановки шариков (move) до тех пор, пока

  • Либо нас не выкинет наш критерий остановки — решённый пазл
  • Либо в нашем хранилище состояний ( states ) не будет всех возможных перестановок — в таком случае решения нет
 def solve(self) -> bool: if self.is_solved: return True for move in self.get_possible_moves(): new_state = self.commit_move(move) if new_state in self.states: # Cycle! self.rollback_move(move) continue self.states.add(new_state) if self.solve(): return True self.rollback_move(move) return False

Алгоритм достаточно прямолинейный и далеко не всегда выдаёт оптимальное решение. Тем не менее он справляется с решением большинства задачек из игры за 1 сек.

Проверим алгоритм на чём-нибудь попроще:

def test_3x3(): data_in = [ [color.RED, color.GREEN, color.RED], [color.GREEN, color.RED, color.GREEN], [], ] puzzle = BallSortPuzzle(data_in) result = puzzle.solve() assert result is True play_moves(data_in, puzzle.moves)

Алгоритм в действии

Полная версия программы доступна на github.

Распознавание скриншотов игры

Мы будем работать с .jpg картинками двух видов

Скриншоты уровней игры

Каждый чётный раунд игры состоит из 11 колб и 36 шариков, а нечётный — 14 колб и 48 шариков. Чётные и нечётные раунды отличаются расположением колб, но на счастье всё остальное у них одинаковое — по 4 шарика в колбе, 2 колбы пустые, цвета используются одни и те же.

Первое, что хочется сделать — это обрезать рабочую область, оставив только колбы с шариками. В противном случае наша программа за шарики может принимать элементы управления, фон или рекламу. Для этого отрежем по четверти сверху и снизу изображения.

class ImageParser: def __init__(self, file_bytes: np.ndarray, debug=False): self.image_orig = cv2.imdecode(file_bytes, cv2.IMREAD_COLOR) self.image_cropped = self.get_cropped_image(self.image_orig) @staticmethod def get_cropped_image(image): height, width, _ = image.shape quarter = int(height / 4) cropped_img = image[quarter : height - quarter] return cropped_img

Рабочая область

Теперь будем искать кружочки. В библиотеке OpenCV ровно для этих целей существует метод HoughCircles. Чтобы его использовать нужно перевести изображение в чёрно-белый вид, а также «эмпирически подобрать» параметры поиска. Чтобы найденные кружочки потом расфасовать по колбам, нормализуем и отсортируем их.

 @staticmethod def normalize_circles(circles): last_y = 0 for circle in circles: if math.isclose(circle[1], last_y, abs_tol=3): circle[1] = last_y else: last_y = circle[1] return circles def get_normalized_circles(self) -> List[Any]: image_cropped_gray = cv2.cvtColor(self.image_cropped, cv2.COLOR_BGR2GRAY) circles = cv2.HoughCircles(image_cropped_gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 2, 20, maxRadius=27) if circles is None: raise ImageParserError("No circles :shrug:") circles = np.round(circles[0, :]).astype("int16") ind = np.lexsort((circles[:, 0], circles[:, 1])) circles = circles[ind] circles = self.normalize_circles(circles) ind = np.lexsort((circles[:, 0], circles[:, 1])) circles = circles[ind] return circles

Отсортированные шарики слева-направо, сверху-вниз

Дальше будем определять цвет шарика.

Из-за того, что Telegram жмёт картинки мы не можем просто взять цвет центрального пикселя — он может быть артефактом компрессии. Поэтому найдём доминирующий цвет, — тот который в кружочке встречается чаще всего.

 @staticmethod def get_dominant_color(circle) -> Color: colors, count = np.unique(circle.reshape(-1, circle.shape[-1]), axis=0, return_counts=True) dominant = colors[count.argmax()] return dominant

Найденные кружочки

Этот доминирующий цвет мы будем сравнивать с изначально заданными цветами, и искать ближайший. В данной задаче нам на помощь приходит Евклидово расстояние и теорема Пифагора: если представить цвет точкой в трёхмерном пространстве, то расстояние до любой другой точки этого пространства:

Посчитаем такое расстояние до каждого из изначально заданных цветов и найдём минимальное

RBG_TO_COLOR = < (147, 42, 115): VIOLET, (8, 74, 125): BROWN, (229, 163, 85): L_BLUE, (68, 140, 234): ORANGE, (196, 46, 59): BLUE, (51, 100, 18): GREEN, (35, 43, 197): RED, (87, 216, 241): YELLOW, (125, 214, 97): L_GREEN, (123, 94, 234): PINK, (16, 150, 120): LIME, (102, 100, 99): GRAY, >COLORS = np.array(list(RBG_TO_COLOR.keys())) def get_closest_color(color: np.ndarray) -> Color: distances = np.sqrt(np.sum((COLORS - color) ** 2, axis=1)) index_of_smallest = np.where(distances == np.amin(distances)) smallest_distance = COLORS[index_of_smallest].flat return RBG_TO_COLOR[tuple(smallest_distance)] # type: ignore

Далее нам остаётся только распределить шарики по колбам. Итоговый class ImageParser доступен на github.

Преобразуем программу в Telegram Bot

Узнать про то, как сделать телеграм бота на Python можно сразу из нескольких статей на хабре. Я лишь опишу пару нюансов, с которыми столкнулся.

Так как наш бот хостится на Яндекс.Функции — триггером к его запуску будет запрос на заданный нами webhook.

Whenever there is an update for the bot, we will send an HTTPS POST request to the specified url, containing a JSON-serialized Update.

Если в сообщении есть массив photo , то можно увеличить вероятность распознавания шариков выбрав фотографию с максимальным весом:

if photos := message.get('photo'): # here photos is an array with same photo of different sizes # get one with the highest resolution hd_photo = max(photos, key=lambda x: x['file_size'])

Чтобы скачать картинку, придётся сделать 2 запроса к Telegram API

# Получение данных о файле, нас интересует ключ ответа file_path GET https://api.telegram.org/bot/getFile?file_id= # Получение самого файла GET https://api.telegram.org/file/bot/

В остальном же всё просто — получаем картинку, скармливаем её парсеру и затем алгоритму-решателю.

def handler(event: Optional[dict], context: Optional[dict]): body = json.loads(event['body']) # type: ignore print(body) message = body['message'] chat_id = message['chat']['id'] if photos := message.get('photo'): # here photos is an array with same photo of different sizes hd_photo = max(photos, key=lambda x: x['file_size']) # get one with the highest resolution try: file = telegram_client.download_file(hd_photo['file_id']) except TelegramClientError: text = "Cant download the image from TG :(" else: file_bytes = np.asarray(bytearray(file.read()), dtype=np.uint8) try: image_parser = ImageParser(file_bytes) colors = image_parser.to_colors() except ImageParserError as exp: text = f"Cant parse image: " else: puzzle = BallSortPuzzle(colors) # type: ignore solved = puzzle.solve() if solved: text = get_telegram_repr(puzzle) else: text = "This lvl don't have a solution" else: return < 'statusCode': 200, 'headers': , 'body': '', 'isBase64Encoded': False, > msg = < 'method': 'sendMessage', 'chat_id': chat_id, 'text': text, 'parse_mode': 'Markdown', 'reply_to_message_id': message['message_id'], >return < 'statusCode': 200, 'headers': , 'body': json.dumps(msg, ensure_ascii=False), 'isBase64Encoded': False, >

Отмечу ещё один нюанс: телеграм очень строго следует политике экранирования спецсимволов. Для Markdown это:

To escape characters ‘_’, ‘*’, ‘`’, ‘[‘ outside of an entity, prepend the characters ‘\’ before them.

Любой такой неэкранированный символ — и вы не увидите ответа в телеграм-чате. И останется только гадать — является ли это ошибка интеграции или вот такой коварный баг. Будьте осторожны.

Деплой бота в Яндекс.Функцию

Про создание Я.Функции также есть отличная статья от @mzaharov. Там подробно описан процесс заведения функции, а также установки вебхука для телеграмм бота.

Я расскажу как сделал Continuous Delivery при помощи GitHub Actions. Каждая сборка мастера увенчивается деплоем новой версии функции. Такой подход заставляет придерживаться модели разработки GithubFlow с его главным манифестом

Anything in the master branch is always deployable.

Каждая сборка мастера состоит из 3ёх этапов

  • lint (black, flake8, isort, mypy) — проверка кода на соответствие всем стандартам Python 2020
  • test — тестируем программу с помощью pytest, поддерживая качество и покрытие кода
  • deploy — непосредственно заливаем новую версию приложения в облако

Деплоить будем с помощью Yandex-Serveless-Action — уже готового Action для использования в своих пайплайнах

 deploy: name: deploy needs: pytest runs-on: ubuntu-latest if: github.ref == 'refs/heads/master' steps: - uses: actions/checkout@master - uses: goodsmileduck/yandex-serverless-action@v1 with: token: $> function_id: $> runtime: 'python38' memory: '256' execution_timeout: "120" entrypoint: 'main.handler' environment: "\ TELEGRAM_BOT_TOKEN=$>" source: 'app'

Переменные окружения программы и сборки спрячем в GitHub Secrets на уровне репозитория.

Результат

Бота можно найти в telegram по позывному @ballsortpuzzlebot.

Присоединяйтесь к маленькому community любителей этой игры в telegram. Бот был добавлен в группу и внимательно следит за всеми отправленными картинками.

Бонус! Уровни, у которых нет решения

Lvl 4091Lvl 6071

Мой алгоритм умывает руки — говорит что перебрал все возможные комбинации и решения нет. Возможно это баг алгоритма.. или QA-отдел мобильной игры просто забил на эти уровни, так как не предполагал, что кто-то так далеко зайдёт)

Заключение

Для меня это был интересный опыт скрещивания технологий (Telegram API + Python + OpenCV + Lambda). Надеюсь он окажется полезен кому-нибудь ещё.

Найденные баги, предложения по оптимизации алгоритма, или даже PR в репозиторий крайне приветствуются

Торговые автоматы по продаже жевательной резинки

Мы предлагаем большой выбор ★аппаратов по продаже жевательной резинки★ гарантированно высокого качества от лучших производителей. В данном разделе представлено 2 типа торговых автоматов с жвачками: механические автоматы для продажи детской жвачки и автоматы по продаже освежающей жвачки. СРОК ОКУПАЕМОСТИ автомата для жвачек ОТ 1 МЕСЯЦА!! ЦЕНЫ от ⚠7100 рублей⚠, ОПЕРАТИВНАЯ доставка по МОСКВЕ и РОССИИ

Производитель Kraft

Более дешевый аналог Beaver SB16 с круглой колбой удвоенной емкости.
Механический автомат с комплектом дозаторов на продажу любого товара.

Стартовый комплект для небольших магазинов.
Kraft CB-16 для продажи жевательной резинки, конфет, бахил, мячей-прыгунов и игрушек в капсулах со стойкой.

Срок окупаемости:
Есть в наличии
Срок окупаемости:
Есть в наличии

Более дешевый аналог Beaver SB16!
Механический автомат с комплектом дозаторов на продажу любого товара.

Комплект из 3 автоматов для мест с низкой и средней проходимостью!
Kraft CB-16 для продажи любого товара.

Срок окупаемости:
Есть в наличии
Срок окупаемости:
Есть в наличии
Комплект из 5 автоматов Kraft CB-16 и 1 Kraft MB-20
Автоматы для продажи любого товара.

Зарабатывайте на волшебстве!
Ребенок не только покупает товар, но получает его волшебным образом: товар скатывается по спирали как мячик

Срок окупаемости:
Есть в наличии
Срок окупаемости:
Комплект из 4 автоматов.
Kraft CB-16 и Kraft MB-20 по две штуки каждого.
Комплект из 5 автоматов.
Kraft CB-16 для продажи любого товара.
Срок окупаемости:
Есть в наличии
Срок окупаемости:
Есть в наличии
Самый бюджетный механический автомат
Страна производитель — Россия

Черно-белое издание. Комплект из 5 автоматов.
Kraft CB-16 для продажи жевательной резинки, конфет, бахил, мячей-прыгунов и игрушек в капсулах.

Срок окупаемости:
Есть в наличии
Срок окупаемости:
Нет в наличии
Комплект из 2 автоматов Kraft CB-16.
Автоматы для продажи любых товаров.
Срок окупаемости:
Есть в наличии
Срок окупаемости:
Есть в наличии

Фиолетово-зеленая яркая комплектация из 5 автоматов.
Kraft CB-16 для продажи жевательной резинки, конфет, бахил, мячей-прыгунов и игрушек в капсулах.

Вариант, рассчитанный на усиленные продажи 1 вида товара. Например, бахилы в автомате MB-20 и сопутствующие товары в остальных автоматах.

Состояние автомата: почти новые
Срок б/у: меньше месяца
Полная комплектность
Гарантия: 1 год.

Срок окупаемости:
Нет в наличии
Срок окупаемости:
Нет в наличии

Для продажи любого ассортимента товаров. Использовался для продажи жвачки 8 разных вкусов.

Состояние автомата: почти новые
Срок б/у: 2 месяца
Полная комплектность
Гарантия: 1 год.

Завораживающее зрелище для любого ребенка: товар + эффектная выдача. Использовался для продажи жвачки «Смешарики»

Состояние автомата: почти новый
Срок б/у: 1 месяц
Полная комплектность
Гарантия: 1 год.

Срок окупаемости:
Нет в наличии
Срок окупаемости:
Нет в наличии

Механический автомат по продаже жевательной резинки (АППАРАТ для выдачи ЖВАЧКИ). ⚠ЦЕНА 8090 рублей⚠. ★Наполнение — 450-2000 шт★. ОКУПАЕМОСТЬ — 3,67 месяца. Высота колбы 41 см.

Механический автомат для жвачек (по продаже жевательной резинки). Наполнение — 1000-7800 шт. Высота колбы 50 см.

Срок окупаемости:
Срок окупаемости:
Остались вопросы?
Задать вопрос
Отправьте заявку на обратный звонок,
мы перезвоним вам
и ответим на все ваши вопросы!

Наполнители и аксессуары для автоматов продажи жевательной резинки:

Рекомендована для автоматов Kraft с пищевым наполнителем (жвачка, конфеты)

В одном тюбике — 20 гр
В 1 упаковке 10 тюбиков

При покупке упаковки (10 тюбиков) — 220 руб./тюбик

Есть в наличии
* Цена за 1 шт.
Производитель — Kraft.
Окрашена краской «металлик».
Идеально сочетается с автоматами Kraft.
Есть в наличии
* Цена за 1 шт.

Отличия серий автоматов

Механические автоматы представлены в нашем каталоге двумя производителми: Kraft и Beaver.

Оптимальным выбором является модель Kraft CB-16 и комплекты, которые строятся на его основе. Автомат имеет набор дозаторов, позволяющих продавать через него любые товары диаметром от 16 до 40 мм: от конфет до игрушек в капсулах.

Более дорогие, но не более качественные автоматы Beaver представлены в двух сериях — SB и BGB, внутри которых автоматы делятся по объему колбы и виду наполнителя. Серия SB — самая дешевая, простая и популярная серия. Самый продаваемый из всех механических автоматов — это автомат SB 16. Серия BGB — отличается поликарбонатовой колбой, которая может защитить товар от кражи и внешнего воздействия. Автоматы могут продавать не только жвачку, но и мячи-прыгуны, игрушки в капсулах или другой товар в капсулах, конфеты. Аппараты с освежающей жвачкой Gum — это компактные вендинг автоматы по продаже жевательной резинки.

Такие миниатюрные аппараты для жвачек имеют массу преимуществ перед аналогами большого размера:

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *