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 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "with open('input','r') as infile:\n",
    "    data=[list(line.strip()) for line in infile.readlines()]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "from scipy.ndimage import label\n",
    "\n",
    "directions = [\n",
    "    (1, -1, 0), #up\n",
    "    (2, 1, 0), #down\n",
    "    (4, 0, -1), #left\n",
    "    (8, 0, 1), #right\n",
    "]\n",
    "\n",
    "\n",
    "def find_clusters_matrix(grid):\n",
    "    grid = np.array(grid) # Convert to numpy array if not already\n",
    "    unique_types = np.unique(grid) # Get unique characters/types in the grid\n",
    "    clusters = [] # List to store clusters\n",
    "    \n",
    "    for char in unique_types: # Iterate over each unique character/type\n",
    "\n",
    "        # Binary mask for current character\n",
    "        binary_map = (grid == char)\n",
    "        \n",
    "        # Identify islands (clusters) of the current character\n",
    "        labeled_map, num_features = label(binary_map)\n",
    "        \n",
    "        # Iterate over each cluster found for the current character\n",
    "        for cluster_id in range(1, num_features + 1):\n",
    "            cluster_mask = (labeled_map == cluster_id) # Mask for current cluster\n",
    "            size = cluster_mask.sum() # Size of the cluster\n",
    "            bordermaps = np.zeros(grid.shape,dtype=int) # Initialize map to store border information\n",
    "\n",
    "            for x, y in zip(*np.where(cluster_mask)): # Iterate over each pixel in the cluster\n",
    "                for direction, dx, dy in directions: # Iterate over each direction (1-up, 2-down, 4-left, 8-right)\n",
    "                    nx, ny = x + dx, y + dy\n",
    "                    # Check if the pixel is on the border of the cluster \n",
    "                    if nx < 0 or nx >= grid.shape[0] or ny < 0 or ny >= grid.shape[1] or grid[nx, ny] != char:\n",
    "                        bordermaps[x][y] |= direction # Mark the direction as a border using bitwise OR and the \n",
    "            border_length = 0\n",
    "            border_sides = 0\n",
    "            for direction,dx,dy in directions: # Iterate over each direction (1-up, 2-down, 4-left, 8-right)\n",
    "                map = ((bordermaps & direction) != 0) # Convert the direction map to a binary array for each direction\n",
    "                border_length += np.sum(map) # Legacy code to calculate the total length of the border for Part 1\n",
    "                _, sides = label(map) # Label the connected straight segments of the border \n",
    "                border_sides += sides # Count the number of straight connected pieces of the border\n",
    "            clusters.append({\"type\": char, \"size\": size, \"border_length\": border_length, \"border_sides\":border_sides})\n",
    "    return clusters\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
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    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[{'type': np.str_('A'), 'size': np.int64(40), 'border_length': np.int64(36), 'border_sides': 26}, {'type': np.str_('A'), 'size': np.int64(1), 'border_length': np.int64(4), 'border_sides': 4}, {'type': np.str_('A'), 'size': np.int64(59), 'border_length': np.int64(48), 'border_sides': 30}, {'type': np.str_('A'), 'size': np.int64(58), 'border_length': np.int64(56), 'border_sides': 32}, {'type': np.str_('A'), 'size': np.int64(4), 'border_length': np.int64(10), 'border_sides': 8}, {'type': np.str_('A'), 'size': np.int64(1), 'border_length': np.int64(4), 'border_sides': 4}, {'type': np.str_('A'), 'size': np.int64(1), 'border_length': np.int64(4), 'border_sides': 4}, {'type': np.str_('A'), 'size': np.int64(3), 'border_length': np.int64(8), 'border_sides': 6}, {'type': np.str_('A'), 'size': np.int64(8), 'border_length': np.int64(12), 'border_sides': 6}, {'type': np.str_('A'), 'size': np.int64(1), 'border_length': np.int64(4), 'border_sides': 4}, {'type': np.str_('A'), 'size': 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