настаивать не буду

ты с пешками перепутал

Нужно же не количество ходов в пути найти, а количество путей, если я всё правильно понял

++

Меня тоже сначала сбило, что
> при условии, что двигаться можно только по диагонали вверх
Ибо это стандартное поведение фигур в шашках

похоже рекурсией, но надо к координате и +1 и -1 от текущей добавлять

а как хз

Ну вам правильно посоветовали выше начать с мелкого поля)) В итоге должна родиться рекурсивная функция, принимающая на вход, например, координаты

че тут происходит? опять senior json developer-ы провалили алгоритмическое собеседование?

так я нарисовал

ладно. тогда так B=(8-A)*8

Так, и что у вас получилось? Напишите тупо в лоб скрипт, который обсчитывает ходы на мелком поле

Дальше посмотрите на этот код, выделите общие моменты

Они превратятся в функцию

у меня получилось, вот что понять не могу, условно координата 5, например в рекурсии мы пишем fun(n+1), а как fun(n-1) запихивать? Я чо т допереть не могу

Без вашего кода этот вопрос понять невозможно

+

Так сделал

def get_variation(x, y):
 '''
 x - по горизонтали (0:7)
 y - по вертикали (0:7)
 '''
 turns_counted = 0

 def new_list(x_current):
   return [x_current - 1, x_current + 1]

 xy = {}
 for y_current in range(y+1,8):
   xy[y] = [x]
   xy[y_current] = []

   for x_current in xy[y_current-1]:
     two_new_points = filter(lambda x: x >= 0 and x<=7, new_list(x_current))
     xy[y_current].extend(two_new_points)
   turns_counted += len(xy[y_current])

 return turns_counted

ребят всем привет) вопрос - я пишу функцию для бустрепа и мне нужна возможность выбрать в параметрах функции - функцию для подсчета результатов) звучит тупо) ну например функция в функции get_bootstrap(statistic_func = np.mean, ....). А далее эта функция применяется уже к столбцу с данными:
data = [1,2,3,4,5]
statistic_func(data)
И все ок, но до тех пор пока я не захочу использовать функцию со вторым дополнительным аргументом, например np.percentile(data, q=95)
Вопрос - а как сюда всунуть в функцию get_bootstrap(statistic_func = np.percentile, q = 95) вместо функции np.mean чтобы далее работало следующее:
data = [1,2,3,4,5]
statistic_func(data) - где statistic_func - это уже функция np.percentile с заранее указанным аргументов вторым q=95??

ошибка вот такая само собой появляется))