이미지를 인식해서 1~4번중 하나를 선택하는데요. 정확도를 높이기 위해 선택할때마다 우선 카운트를 합니다.
1번 걸리면 [변수, 0]에 카운트가 +1이 되죠 2번 걸리면 [변수, 1]+1 이런식입니다.
정해진 반복 횟수를 마치면 1~4번중 가장 많이 선택된 변수를 찾아 정해진 행동을 하는데요.
여기서 처음 카운트 메기는 알고리즘은 어려울거 없는데, 반복이 끝난 이후 '1~4번중 가장 카운트가 많은 놈을 찾는'
알고리즘이 감이 안잡혀서요.... 조언을 구합니다.
ItemMax 말고 굳이 알고리즘으로 해결하신다면 최초 0번째가 제일크다고 가정하고 맥스값위치정보를 0으로 설정후
Max위치정보=0 으로요 그후4번 이니까 4-1번 반복하면서 비교를 하는거죠 만일 더크면 현재 위치정보를 갱신하라고요 그런식으로 3번 반복하면 Max위치정보가 가장큰 값이 들어가있는 위치정보죠
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0
-0
내장함수
[ItemMax,[그룹명], 숫자] [항목최대,[그룹명], 숫자] : 지정한 그룹의 항목값중 N번째로 큰 항목번호 반환
이용하면 가능하지 않을까 싶습니다.
판단([항목최대,[변수], 1] 스크립트분기) - 0분기(변수그룹의 0항목)
ㄴ1분기(변수그룹의 1항목)
ㄴ2분기(변수그룹의 2항목)
ㄴ3분기(변수그룹의 3항목)
-------------(추가)
프로베타버전이나 1.762버전은 내장함수.txt 문서에서 확인해 보시기 바랍니다.