# проверка сложности пароля нейронной сетью

class String
  def to_vector #вспомогательный метод, переводит строку в массив бит
    self.split('').collect {|c| sprintf("%8b", c[0]).split('').collect {|b| b.to_i} }.flatten
  end
end

class Password #тестовый генератор 8символьных паролей
  def self.good # хороший пароль - содержит маленькие и большие буквы, а также цифры
    (1..8).to_a.collect { (('0'..'9').to_a+('A'..'Z').to_a+('a'..'z').to_a)[rand(26+26+10)] }.join
  end

  def self.bad #плохой пароль, либо только цифры, либо только буквы
    if rand(2) > 0
      (1..8).to_a.collect { ('a'..'z').to_a[rand(26)] }.join
    else
      (1..8).to_a.collect { ('0'..'9').to_a[rand(10)] }.join
    end
  end
end

class Perceptron # простой перцептрон из одного нейрона
  def initialize
    @w = (1..64).to_a.collect { rand(10) } # случайные веса
    @v = 10 # порог
    1000.times do # учим, тысячей хороших и тысячей плохих
      teach Password.good, 1
      teach Password.bad, -1
    end
  end

  def test password # проверка на "хорошесть"
    s = 0;
    p = password.to_vector
    64.times do |i| # сумма произведений весов на входные данные(биты пароля) > порогового значение - пароль хороший, иначе плохой
      s += p[i]*@w[i]
    end
    return 1 if s >= @v
    -1
  end

  def teach password, result # обучение, пароль и результат к немму(1 или -1)
    p = password.to_vector
    64.times do |i| # если не сошелся результат, то подгоняем веса
      @w[i] += p[i]*result;
    end unless (test(password) == result)
  end
end

p = Perceptron.new # учимся прямо при инициализации
puts p.test(Password.good) # тест - хороший и плохой
puts p.test(Password.bad)

res = []
res[1] = "good"
res[2] = "bad"

# можно проверять свои пароли
s = ""
puts res[p.test(s)] while (s = gets.chomp) != "quit"