在编程的世界中，每个挑战都是一次探索，而在代码的迷宫中找到出路更是令人激动的旅程。今天，我将与大家分享我在使用有限状态机（FSM）库解决复杂问题时的经验，尤其是在最近的一个项目中，我成功地应用FSM库来破解了11月11日的谜题。这个过程不仅让我对FSM的理解有了更深的认识，也给我带来了无尽的乐趣和成就感。

迈出第一步：解析输入

在开始解决问题之前，首先需要对输入进行解析。输入的格式看似简单，只是一个空格分隔的数字列表。然而，正如我所发现的，简单的表面之下往往隐藏着复杂的挑战。以下是我用Python编写的解析函数，它将字符串输入转换为元组：

def parse(input: str) -> tuple[int, ...]:
    return tuple(int(item) for item in input.strip().split(" "))

这个函数的设计理念是简洁明了，能够快速将输入转化为可处理的格式。虽然它简单，却是整个解决方案的基石。

规则的实现：从理论到实践

接下来，我们需要将谜题中的转换规则实现为代码。这些规则就像是游戏中的关卡，每一条都需要仔细对待。我们的第一条规则是，如果数字的位数为偶数，则应将其分裂。对此，我实现了如下的函数：

def len_digit(number: int) -> int:
    return floor(log10(number) + 1)

def stone_split(stone: int) -> tuple[int, int]:
    assert len_digit(stone) % 2 == 0
    return (
        int(stone / (10 ** (len_digit(stone) / 2))),
        int(stone % (10 ** (len_digit(stone) / 2))),
    )

这个分裂函数不仅考虑了数字的位数，还确保了处理的有效性。通过这种方式，我们能够将复杂的数字转换为更易处理的两部分。

数据的变化：闪烁的逻辑

在解决问题的过程中，我们还需要实现闪烁的逻辑。每一次“闪烁”都意味着对所有石头状态的更新，这就需要我们将之前定义的转换规则整合到一个函数中。在这里，我借助了toolz库中的pipe函数，这使得函数的组合变得如同流水线般高效：

from toolz import pipe

def blink(stones: tuple[int, ...], iterations: int = 1) -> iterator[int]:
    return pipe(
        stones,
        *repeat(
            lambda current: chain.from_iterable(
                stone_transform(stone) for stone in current
            ),
            iterations,
        ),
    )

通过不断地迭代，我们可以在每次闪烁后获取最新的石头状态。这种方式不仅提高了效率，也让整个过程变得清晰可控。

重新审视问题：不只是数量

随着问题的深入，我们发现谜题的描述中提到，无论宝石如何变化，它们的顺序都会保持。这一信息引发了我对问题的深入思考：我们是否真的需要关注顺序？在第2部分的实现中，我选择将重点放在每次闪烁后不同宝石值的计数上。通过引入一个字典来跟踪每种石头的数量，我们能够高效地聚合结果。

def blink_get_index(current: dict[int, int]) -> dict[int, int]:
    return merge_with(
        sum,
        *(
            {stone: count_current}
            for stone_current, count_current in current.items()
            for stone in stone_transform(stone_current)
        ),
    )

这种方法不仅提升了效率，还使得我们能够更灵活地处理数据，最终得出准确的结果。

结语：探索的乐趣

在这次的编程冒险中，我不仅成功地解决了谜题，更深入理解了FSM库的应用。通过将理论与实践相结合，我发现了编程的真正乐趣：不断探索、不断学习。我的FSM库不仅是工具，更是我在编码旅程中的好伙伴。

在未来的项目中，我期待着将FSM库应用于更多复杂的问题，探索更多未知的领域。如果你也对编程充满热情，欢迎与我一同探讨，共同进步！