WIP: Comment créer l'arbre des règles en utilisant anytree ?
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0e226e5cc8
commit
ef03bd717b
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@ -1,11 +1,10 @@
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import model
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from anytree import Node, RenderTree
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# from anytree import Node, AnyNode, NodeMixin, RenderTree, find_by_attr
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# from anytree.exporter import DotExporter from ete3 import Tree
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# https://stackoverflow.com/
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# read-data-from-a-file-and-create-a-tree-using-anytree-in-python
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# https://www.delftstack.com/howto/python/trees-in-python/
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# https://python-gtk-3-tutorial.readthedocs.io/en/latest/treeview.html
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@ -33,129 +32,39 @@ class TreeNode(object):
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def __init__(self, id, parent, x, site, weight):
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self.id = id
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self.parent = parent
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self.ch = []
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self.children = []
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self.x = x
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self.site = site
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self.weight = weight
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def id(self):
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return id
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def add_child(self, ch_id):
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self.ch.append(ch_id)
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self.ch = sorted(self.ch, key=id)
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def add_child(self, children_id):
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self.children.append(children_id)
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self.children = sorted(self.children, key=id)
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lll = []
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cnd_list = []
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nodes_list = [] #[Node("0")]
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for i in conditions_set: # sorted(conditions_set, key=id):
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cndt = TreeNode(i[0], i[1], i[2], i[3], i[4]) # TODO y,z,...
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lll.append(cndt)
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cnd_list.append(cndt)
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for i in lll:
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for j in lll:
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for i in cnd_list:
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for j in cnd_list:
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if (i.id == j.parent):
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i.add_child(j)
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print('\n', "conditions (node_id, parent_id, nb enfants, liste enfants)", '\n')
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dsp = ''
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for i in lll:
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dsp = str(i.id) + ' ' + str(i.parent) + ' n=' + str(len(i.ch)) + ' '
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if len(i.ch) > 0:
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for c in range(0, len(i.ch)):
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dsp += str(i.ch[c].id) + ', '
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print(dsp)
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nodes_list.append(Node(str(i))) #(Node(str(i), parent=str(i.parent))) #(i)
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"""
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##
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n0 = Node("0")
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n1 = Node("1", parent=n0)
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n2 = Node("2", parent=n1)
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n3 = Node("3", parent=n2)
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n4 = Node("4", parent=n2)
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A = Node("A")
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A1 = Node("A1", parent=A)
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A2 = Node("A2", parent=A)
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A21 = Node("A21", parent=A2)
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for pre, fill, node in RenderTree(n0):
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print("%s%s" % (pre, node.name))
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root = Node([0])
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for i in nodes_list:
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print(i) #print(i.id, ' ', i.parent)
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https://python-gtk-3-tutorial.readthedocs.io/en/latest/treeview.html
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A
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├── A1
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└── A2
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└── A21
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with open('input.txt', 'r') as f:
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lines = f.readlines()[1:]
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root = Node(lines[0].split(" ")[0])
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for line in lines:
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line = line.split(" ")
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Node("".join(line[1:]).strip(), parent=find_by_attr(root, line[0]))
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for pre, _, node in RenderTree(root):
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print("%s%s" % (pre, node.name))
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##
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testmodel.get_states().get_space(space_id).
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print("\n*** Conditions tree ***")
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print(type(model.testmodel.get_conditions()))
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print("\n")
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print(model.testmodel.get_conditions().get_condition(0).get_coord('x'))
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print("\n")
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print()
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sp = model.testmodel.get_states().get_space(0)
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size = model.testmodel.get_parameters().spaceparam.get_dimension().get_x()
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sites = int(model.testmodel.get_parameters().spaceparam.get_site_multiplicity())
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||||
nb_arrows = int(model.testmodel.get_states().get_space(0).get_nb_arrows())
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print("\n space size = ", size, " nb de sites par cellule = ", sites,
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" nb total de flèches dans l'espace = ", nb_arrows)
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print(' | ', end=' ')
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# TODO Contrôles de cohérence des données
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# condition et arrow
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# 1) weight < weight_max (à définir)
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# 2) arrow.site < site_multiplicity
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# 3) arrow.x < space-param.dimension.x (idem autres axes)
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# condition
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# 1) parent <= condition.node_id max value (donc deux lectures)
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# 2) pas de node sans un node_parent_id
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for n in range(0, size + 1):
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for s in range(0, sites):
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arr = 0
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for a in range(0, nb_arrows):
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if (
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sp.get_arrow(a).get_coord("x") == n
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and sp.get_arrow(a).get_site() == s
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):
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arr = sp.get_arrow(a).get_weight()
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if arr > 0:
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print(str(arr), end=' ')
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else:
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print('.', end=' ')
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print(' | ', end=' ')
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print('\n ' + ' ' * sites * 2, end='')
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for k in range(0, size + 1):
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if k < 9:
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print(k + 1, end=' ' + ' ' * sites * 2)
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else:
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print(k + 1, end=' ' + ' ' * sites * 2)
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print('\n', end = "")
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"""
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50
src/space.py
50
src/space.py
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@ -5,8 +5,11 @@ STRUCTURES DE DONNÉES
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--------
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- XML
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Chaque espace est stocké sous forme d'une séquence d'arrows.
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Chaque arrow associe les coordonnées d'une cellule, un n° de site et un poids
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(le poids, 'weight', indique le nombre de flèches dans ce site).
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Chaque arrow associe
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- les coordonnées d'une cellule,
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- le n° d'un site, et
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- un 'poids', égal au nombre de flèches présentes dans ce site.
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Seuls les sites contenant des flèches sont mentionnés dans cette séquence.
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Par convention, les autres sites sont supposés vides.
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@ -23,29 +26,33 @@ STRUCTURES DE DONNÉES
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DISCUSSION
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Les éléments d'interêt pour le moteur graphique sont dans un tableau.
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Les éléments d'interêt pour le moteur graphique
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sont dans le tableau des sites contenant des flèches.
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Ce tableau est créé par lxml lors de la lecture (parsing) du fichier XML.
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Il est lu / écrit par des fonctions en C
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qui peuvent aller d'une case à l'autre par de simples additions.
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Cependant,ce tableau ne répertorie que les sites occupés.
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Un calcul est donc nécessaire chaque fois qu'un site y a été trouvé
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s'il faut construire une image à la localisation indiquée par ses coordonnées.
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Cependant, ce tableau ne répertorie que les sites occupés.
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Pour qu'il puisse être accédé rapidement, il faut l'indexer.
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Puis, pour construire une image, il faut calculer la localisation de
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chaque point occupé de l'image à partir des coordonnées de chaque site occupé.
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NB Les sites non mentionnés dans ce tableau sont supposés vides.
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Dans le cas d'un espace de taille constante (cas le plus fréquent),
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un tableau de tout l'espace (et pas seulement des sites occupés) permettrait
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d'accéder au contenu de chaque site en une seule étape, par un calcul simple
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identique à celui effectué pour produire l'image.
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||||
Cette représentation pourrait améliorer la lisibilité des algorithmes d'édition.
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NB Lors de l'édition, aucune optimisation graphique n'est nécessaire.
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Si un deuxième tableau est utilisé,
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alors, des recopies périodiques dans le tableau lxml seront nécessaires.
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Cependant, dans le cas d'un espace de taille constante (cas le plus fréquent),
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c'est un tableau de tout l'espace (et pas seulement des sites occupés) qui sera
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construit.
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||||
Ce tableau permettra d'accéder au contenu de chaque site en une seule étape,
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||||
par un calcul simple.
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||||
Et ce calcul sera le même que celui effectué pour produire l'image.
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||||
Cette représentation peut améliorer la lisibilité des algorithmes d'édition.
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||||
Par ailleurs, lors de l'édition, aucune optimisation graphique n'est nécessaire.
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"""
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import model
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@ -72,6 +79,8 @@ view = ' | '
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# 2) pas de node sans un node_parent_id
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coord = ' ' * sites + ' '
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for n in range(0, size + 1):
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for s in range(0, sites):
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arr = 0
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@ -88,13 +97,10 @@ for n in range(0, size + 1):
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view += ' | '
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coord = ' ' * sites + ' '
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for k in range(0, size + 1):
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if k < 10:
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coord += str(k) + ' ' + ' ' * sites * 2
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if n < 10:
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coord += str(n) + ' ' + ' ' * sites * 2
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else:
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coord += str(k) + ' ' + ' ' * sites * 2
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coord += str(n) + ' ' + ' ' * sites * 2
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print(view)
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print(coord)
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