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948f6278c1
196
nim.py
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196
nim.py
Normal file
@ -0,0 +1,196 @@
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import random
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# exo 1
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def afficher_etat(etat_jeu):
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print("État du jeu:", etat_jeu)
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# exo 2
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def generer_mouvements(etat_jeu):
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mouvements = []
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for i in range(len(etat_jeu)):
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for j in range(1, etat_jeu[i] + 1):
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nouveau_etat = etat_jeu.copy()
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nouveau_etat[i] -= j
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mouvements.append(nouveau_etat)
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return mouvements
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# exo 3
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def appliquer_mouvement(etat_jeu, tas_index, nb_objets):
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etat_jeu[tas_index] -= nb_objets
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return etat_jeu
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# exo 4
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def heuristique(etat_jeu):
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return sum(etat_jeu) # Total des objets restants
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def heuristique_nim_sum(etat_jeu):
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nim_sum = 0
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for tas in etat_jeu:
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nim_sum ^= tas # Calculer la somme de Nim (XOR)
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return nim_sum # Retourne le Nim-sum pour guider l'algorithme A*
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# exo 5
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def est_etat_final(etat_jeu):
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return all(tas == 0 for tas in etat_jeu)
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def cout_mouvement():
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return 1
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#exo 6
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class Noeud:
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def __init__(self, etat, parent=None, g=0, h=0):
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self.etat = etat # L'état actuel du jeu (tas d'objets)
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self.parent = parent # Le nœud précédent
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self.g = g # Coût réel du chemin jusqu'à ce nœud
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self.h = h # Heuristique (estimation du coût restant)
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self.f = g + h # Coût total (g + h)
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# Ajout de la méthode __lt__ pour comparer les nœuds
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def __lt__(self, autre):
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return self.f < autre.f # Comparer en fonction du coût total
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import heapq
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def algorithme_a_star(etat_initial):
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open_list = []
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closed_list = set() # Ensemble pour stocker les états déjà visités
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# Ajouter l'état initial à la file de priorité
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heapq.heappush(open_list, Noeud(etat_initial, g=0, h=heuristique_nim_sum(etat_initial)))
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while open_list:
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# Extraire le nœud avec le plus petit coût total (g + h)
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current_node = heapq.heappop(open_list)
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# Si nous avons atteint l'état final, reconstruire le chemin
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if est_etat_final(current_node.etat):
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return reconstruire_chemin(current_node)
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# Ajouter l'état actuel dans la liste des états explorés
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closed_list.add(tuple(current_node.etat))
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# Générer les mouvements possibles à partir de l'état actuel
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for mouvement in generer_mouvements(current_node.etat):
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# Si l'état résultant a déjà été visité, on l'ignore
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if tuple(mouvement) in closed_list:
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continue
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# Créer un nouveau nœud pour cet état
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nouveau_noeud = Noeud(mouvement, current_node, current_node.g + cout_mouvement(), heuristique_nim_sum(mouvement))
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# Ajouter le nouveau nœud à la file de priorité
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heapq.heappush(open_list, nouveau_noeud)
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# exo 8
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def reconstruire_chemin(noeud_final):
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chemin = []
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noeud_courant = noeud_final
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while noeud_courant: # Tant qu'il y a un parent
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chemin.append(noeud_courant.etat) # Ajouter l'état actuel au chemin
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noeud_courant = noeud_courant.parent # Passer au nœud parent
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return chemin[::-1] # Inverser le chemin pour avoir de l'état initial à l'état final
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# exo 9
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import json
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import os
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# Fonction pour écrire les résultats dans un fichier JSON
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def enregistrer_resultat(resultat):
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# Vérifier si le fichier JSON existe déjà
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if os.path.exists("resultats.json"):
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# Charger les résultats existants
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with open("resultats.json", "r") as fichier:
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try:
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resultats = json.load(fichier)
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except json.JSONDecodeError:
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resultats = [] # Si le fichier est vide ou corrompu
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|
else:
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resultats = []
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|
# Ajouter le nouveau résultat
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resultats.append(resultat)
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||||||
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# Sauvegarder les résultats mis à jour dans le fichier JSON
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|
with open("resultats.json", "w") as fichier:
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|
json.dump(resultats, fichier, indent=4)
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def jouer_contre_ia():
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etat_jeu = [random.randint(1, 10) for _ in range(3)]
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etat_jeu_initial = etat_jeu.copy()
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historique_actions = [] # Liste pour enregistrer l'historique des actions
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while not est_etat_final(etat_jeu):
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# Tour de l'utilisateur
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afficher_etat(etat_jeu)
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tas_index = int(input("Sélectionnez le tas (index) : "))
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nb_objets = int(input("Combien d'objets retirer ? "))
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if nb_objets > etat_jeu[tas_index]:
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print("Erreur : Vous ne pouvez pas retirer plus d'objets que ce qui est disponible.")
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|
continue
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||||||
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||||||
|
# Appliquer le mouvement de l'utilisateur et ajouter à l'historique
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||||||
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etat_jeu = appliquer_mouvement(etat_jeu, tas_index, nb_objets)
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||||||
|
historique_actions.append({
|
||||||
|
"joueur": "utilisateur",
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||||||
|
"tas": tas_index,
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||||||
|
"objets_retires": nb_objets,
|
||||||
|
"etat_apres": etat_jeu.copy() # Copier l'état après le mouvement
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||||||
|
})
|
||||||
|
|
||||||
|
if est_etat_final(etat_jeu):
|
||||||
|
print("Vous avez gagné !")
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||||||
|
enregistrer_resultat({"etat_jeu_initial": etat_jeu_initial, "gagnant": "utilisateur", "historique": historique_actions})
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|
return
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||||||
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|
||||||
|
# Tour de l'IA
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|
print("Tour de l'IA...")
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|
etat_jeu = algorithme_a_star(etat_jeu)[1] # IA applique A* et choisit le meilleur mouvement
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||||||
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||||||
|
# Simuler une action de l'IA (ici c'est un exemple, tu devras remplacer cela par un vrai mouvement)
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|
historique_actions.append({
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||||||
|
"joueur": "IA",
|
||||||
|
"tas": 0, # Exemple de tas choisi par l'IA (à adapter)
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||||||
|
"objets_retires": 1, # Exemple d'objets retirés par l'IA (à adapter)
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||||||
|
"etat_apres": etat_jeu.copy() # Copier l'état après le mouvement
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||||||
|
})
|
||||||
|
|
||||||
|
afficher_etat(etat_jeu)
|
||||||
|
|
||||||
|
if est_etat_final(etat_jeu):
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||||||
|
print("L'IA a gagné !")
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|
enregistrer_resultat({"etat_jeu_initial": etat_jeu_initial, "gagnant": "IA", "historique": historique_actions})
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||||||
|
return
|
||||||
|
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|
|
||||||
|
|
||||||
|
jouer_contre_ia()
|
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|
|
||||||
170
resultats.json
Normal file
170
resultats.json
Normal file
@ -0,0 +1,170 @@
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|
[
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||||||
|
{
|
||||||
|
"gagnant": "IA"
|
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|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"gagnant": "IA",
|
||||||
|
"historique": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"joueur": "utilisateur",
|
||||||
|
"tas": 0,
|
||||||
|
"objets_retires": 1,
|
||||||
|
"etat_apres": [
|
||||||
|
2,
|
||||||
|
4,
|
||||||
|
5
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"joueur": "IA",
|
||||||
|
"tas": 0,
|
||||||
|
"objets_retires": 1,
|
||||||
|
"etat_apres": [
|
||||||
|
2,
|
||||||
|
3,
|
||||||
|
5
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"joueur": "utilisateur",
|
||||||
|
"tas": 0,
|
||||||
|
"objets_retires": 1,
|
||||||
|
"etat_apres": [
|
||||||
|
1,
|
||||||
|
3,
|
||||||
|
5
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"joueur": "IA",
|
||||||
|
"tas": 0,
|
||||||
|
"objets_retires": 1,
|
||||||
|
"etat_apres": [
|
||||||
|
1,
|
||||||
|
3,
|
||||||
|
0
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"joueur": "utilisateur",
|
||||||
|
"tas": 0,
|
||||||
|
"objets_retires": 1,
|
||||||
|
"etat_apres": [
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
3,
|
||||||
|
0
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"joueur": "IA",
|
||||||
|
"tas": 0,
|
||||||
|
"objets_retires": 1,
|
||||||
|
"etat_apres": [
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
0
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"etat jeu initial": [
|
||||||
|
3,
|
||||||
|
4,
|
||||||
|
5
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"gagnant": "IA",
|
||||||
|
"historique": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"joueur": "utilisateur",
|
||||||
|
"tas": 0,
|
||||||
|
"objets_retires": 3,
|
||||||
|
"etat_apres": [
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
4,
|
||||||
|
5
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"joueur": "IA",
|
||||||
|
"tas": 0,
|
||||||
|
"objets_retires": 1,
|
||||||
|
"etat_apres": [
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
1,
|
||||||
|
5
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"joueur": "utilisateur",
|
||||||
|
"tas": 2,
|
||||||
|
"objets_retires": 5,
|
||||||
|
"etat_apres": [
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
1,
|
||||||
|
0
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"joueur": "IA",
|
||||||
|
"tas": 0,
|
||||||
|
"objets_retires": 1,
|
||||||
|
"etat_apres": [
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
0
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"etat jeu initial": [
|
||||||
|
4,
|
||||||
|
4,
|
||||||
|
3
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"gagnant": "IA",
|
||||||
|
"historique": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"joueur": "utilisateur",
|
||||||
|
"tas": 0,
|
||||||
|
"objets_retires": 4,
|
||||||
|
"etat_apres": [
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
4,
|
||||||
|
3
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"joueur": "IA",
|
||||||
|
"tas": 0,
|
||||||
|
"objets_retires": 1,
|
||||||
|
"etat_apres": [
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
1,
|
||||||
|
3
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"joueur": "utilisateur",
|
||||||
|
"tas": 1,
|
||||||
|
"objets_retires": 1,
|
||||||
|
"etat_apres": [
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
3
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"joueur": "IA",
|
||||||
|
"tas": 0,
|
||||||
|
"objets_retires": 1,
|
||||||
|
"etat_apres": [
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
0
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
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