Pythonで競プロやるときによく書くコードをまとめてみた - Qiita
はじめに 最近，よくPythonを使って競技プログラミングに参加しています．そこで競プロの問題を解くときに書くことの多い単純な処理について，Python3のコードを基本的なところからまとめてみます．文字列操作やデータ操作に慣れると，本質的なアルゴリズムに専念できてより楽しくなると思います．競プロやってみたいなと思っている人の参考になればうれしいです．（もちろん競プロ以外でも参考になると思います） まずは基本 まずは基本的な入出力からです．ここで躓くと面白くないのでしっかりと押さえておきたいところです． 基本的な入出力 最近自分がはじめたAtCoderや2018年のGoogle Code Jamは入力データを標準入力で受け取り，回答を標準出力に出して結果を判定してもらいます．Pythonでは入力はstdin.readline()，出力はprint()を使うとうまくいきます． 入力データの末尾
ヒープについてわかりやすく解説してみた – Yasufumi Taniguchi – Medium
基本的なデータ構造であるヒープについて、概要、計算量と実装、そして最もシンプルな応用であるヒープソートを紹介します。MITが講義や資料を公開しているMIT OpenCourseWareのアルゴリズムとデータ構造の講義 が非常にわかりやすかったので、その内容に沿ってまとめました。この記事ではHeaps and Heap Sortの内容を以下の順序で解説します。 ヒープの概要ヒープの表現ヒープの構築ヒープの計算量ヒープの実装ヒープソート1. ヒープの概要ヒープ (heap) は優先度付きキュー (priority queue) の実装の1つです。優先度付きキューは集合 (set) を扱うデータ型で、集合に含まれる要素が何らかの優先度 (priority) 順に取り出されるという特徴を持っています。学会のポスター発表を回るときや、旅行先での観光地巡りでは、優先度に基づいて要素を取り出すことが重要
計算量オーダーの求め方を総整理！ 〜 どこから log が出て来るか 〜 - Qiita
NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。今回は計算量オーダーの求め方について書きます。 0. はじめに 世の中の様々なシステムやソフトウェアはアルゴリズムによって支えられています。Qiita Contribution ランキング作成のために用いるソートアルゴリズムのような単純なものから、カーナビに使われている Dijkstra 法、流行中のディープラーニングに用いられている確率的勾配降下法など、様々な場面でアルゴリズムが活躍しています。アルゴリズムとはどんなものかについて具体的に知りたい方には以下の記事が参考になると思います: アルゴリズムとは何か ～ 文系理系問わず楽しめる精選 6 問 ～ アルゴリズムを学ぶと $O(n^2)$ や $O(n\log{n})$ や $O(2^n)$ といった計算量オーダーの概念が登場します。こうした記法を見ると
みんな、とにかくオセロAIを作るんだ - Qiita
オセロAIってなんか難しそう？そんなことはありません。むしろゲームAIを学ぶ様々なレベルの人にこれ以上ないくらい最適です。この記事ではオセロAIを作ると何が良いのかをひたすら語っていきます。そしてオセロAIをこれから作る人のために参考になりそうな記事をいっぱい貼り付けていきます。 私自身はもうかれこれ1年以上オセロAIにどっぷりハマっています。詳細は以前書いた記事で。 オセロAIをおすすめする3つの理由 1. 原始的なゲーム木探索を学べる オセロは「二人零和有限確定完全情報ゲーム」と呼ばれる種類のゲームです。この名称を説明すると、 二人: 二人で行われる、 零和: どちらかが得をすればもう片方が同じだけ損をする、 有限: 探索すべき範囲(ゲーム木)が有限で、 確定: 手番が一意に定まり、 完全情報: ランダム要素などの予期せぬ情報がない、 ゲーム: ゲームである という意味です。チェスとか
はてブのコメントが大幅に仕様変更されて不評らしいけど、これって、かつ..
はてブのコメントが大幅に仕様変更されて不評らしいけど、これって、かつて行われた「歌舞伎町浄化作戦」みたいなものだよね ぶっちゃけ今のはてブって「５ちゃんねる@はてブ板」ってくらい閉鎖的で偏った傾向の人達のたまり場になってしまっていて、それでも板の中に籠もってよろしくやってるのならともかく、外部サイトだろうが無差別に一言書き捨てていくのが当たり前の文化だから外部からはすこぶる評判が悪い しかも活発に書き込んで上位にランクされる人ほど、ブックマークされた側にとって不愉快なコメントが多い 一番の解決方法ははてなブックマークそのものをサービス停止する事なんだろうけど、さすがにそれはできないからコメント評価のアルゴリズムそのものを変えてしまう戦略をとったんだろう この件で文句たらたら言ってる人達、運営から「Not For You(あなたのために提供しているサービスではない)」と暗に言われてる事に気付
にゃんふ on Twitter: "遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！ https://t.co/44bmEwFWqI 0～10190世代目まで動画にした 進化の過程を見よ https://t.co/iq9HhNkFuh"
遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！ https://t.co/44bmEwFWqI 0～10190世代目まで動画にした 進化の過程を見よ https://t.co/iq9HhNkFuh
遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を作ろう！
おわり 二つの画像のうち、どっちの方がエッチかを選んでください。 世代交代を経るごとに、だんだんとエッチな画像が表示されるようになるはずです。 Choose the lewder one, and you can make them more lewd. You will win when the AdSense on this site is stopped by Google because of "Sexually explicit content". ENGLISH よりエッチな画像を作るために、 ぜひ色んな人に広めてください。 ツイート ・展覧会ページでこれまでの画像を公開しています。 詳しい説明 スポンサーリンク みんなの好みを学習させて、「遺伝的アルゴリズム」によってエッチな画像を自動で作るためのシステムです。 遺伝的アルゴリズムとは、あるデータを目標に近づけるために使われる
レッドコーダーが教える、競プロ・AtCoder上達のガイドライン【初級編：競プロを始めよう】 - Qiita
このように、競技プログラミングはコーディングの正確性が問われるコンテストです。 どんな問題が出されるか（２） 競プロは正確性だけではありません。例えば、以下の問題を考えてみてください。 $N$ 枚のカードが一列に並べられています。 左から $i$ 番目のカードには、整数 $A_i$ が書かれています。 あなたは $N$ 枚のカードの中から $2$ 枚同時に選び、取ることができます。取った $2$ 枚に書かれた整数の合計がちょうど $101$ となるような、カードの選び方の通り数を求めてください。 テストデータの制約：$1 \leq N \leq 10^{6}, 1 \leq A_i \leq 10^{9}$ 一番最初に考えられる解法は、以下のように「何枚目と何枚目を選ぶか全探索する」という方法だと思います。つまり、$1 \leq i < j \leq N$ を満たすすべての $(i, j)
2017年版 SSH公開鍵認証で使用する秘密鍵ペアの作り方 - Qiita
何番煎じかわからないが、 ssh-keygen 最近他の種類も生成すること多くなってきたので。 まあ、 Advent Calendar ネタということで。 よーし埋めるぞ。 RSA 1024bit 以下 絶対に使ってはいけません。 古い puttygen.exe とかだと 1024 ビット以下の鍵が生成されることがあるので注意が必要です。 無難に RSA 2048bit よく使われますが、最近は計算機性能も向上したためか、このビット長の暗号は推奨されないようです。 とはいえNISTによると、2031年以降、RSA 2,048bitをはじめ強度の低いアルゴリズムはほとんどが使用禁止扱いになる。 ECDSAがスタンダードになるのは時間の問題。 ECDSA鍵をGitHubで使う - Qiita
第4回 memcachedの分散アルゴリズム | gihyo.jp
株式会社ミクシィの長野です。第2回、第3回と前坂がmemcachedの内部について紹介しました。今回は内部構造から離れて、memcachedの分散についての紹介をいたします。 memcachedの分散 連載の1回目に紹介しましたが、memcachedは「分散」キャッシュサーバと言われていますが、サーバ側には「分散」の機能は備わっていません。サーバ側には当連載の第2回、第3回で前坂が紹介したメモリストレージの機能のみが組み込まれており、非常にシンプルな実装となっています。では、memcachedの分散はどのように実現しているのかと言うと、すべてクライアントライブラリによって実現されます。この分散方法はmemcachedの大きな特徴です。 memcachedの分散とは ここまで数度「分散」という言葉を用いてきましたが、あまり詳しく触れてきませんでした。ここでは各クライアントの実装に共通する大ま
コンシステントハッシュ法 - Wikipedia
コンピュータ科学の分野で、コンシステントハッシュ法（Consistent hashing）とは、ハッシュテーブルのサイズが変更された時、をキーの数、をスロット数とすると、平均個のキーのマッピングの変更のみでハッシュテーブルの機能を提供することのできる、特殊なハッシュ法である。それに対して、その他の多くのハッシュ法では、キーとスロット間のマッピングがモジュラ演算によって定義されているため、ハッシュテーブルのスロット数が変化するとほぼすべてのキーが再マッピングされてしまう。分散システムの一形態である分散キャッシュなどで利用されている。 コンシステントハッシュは、ランデブーハッシュ（英語版）（HRWハッシュとも呼ばれる）と同じ目的を達成するハッシュ法であるが、2つの手法は異なるアルゴリズムを使用しており、同時に独立して開発された。 アルゴリズム[編集] スロットのハッシュ値をソートしてリストに管
Linear hashing - Wikipedia
Linear hashing (LH) is a dynamic data structure which implements a hash table and grows or shrinks one bucket at a time. It was invented by Witold Litwin in 1980.[1] [2] It has been analyzed by Baeza-Yates and Soza-Pollman.[3] It is the first in a number of schemes known as dynamic hashing[3] [4] such as Larson's Linear Hashing with Partial Extensions, [5] Linear Hashing with Priority Splitting,[6
作るプログラムの機能や性能で勝負したい。そうだ、データベースを勉強しよう - きしだのはてな
さて、アルゴリズムの勉強のしかたと、ラムダ計算の勉強のしかたの目星をつけました。 アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのはてな ラムダ計算の勉強のしかた、プログラム意味論 - きしだのはてな これでここで書いたプログラムの理論の基礎は勉強できたことになるんじゃないかと思います。 プログラムの理論とはなにか - きしだのはてな ところで、プログラムの勉強地図としてこういう図を書きました。 で、ハードウェアまわりについても、プロセッサを支える技術やネットワークはなぜつながるのかでひととおり勉強したとしましょう。 じゃあ次は、アジャイルか？テストか？UIデザインか？となるわけですが、やはりプログラマなら、プログラムの作り方や使いやすさの前に、作るプログラムの機能や性能で勝負したいじゃないですか。 いい感じに関数が分割できるよとか、読みやすい名前がつけれるよとか、効率よく仕事して定時に帰れるよと
ふたつのIterator - プログラマーの脳みそ
コードを書いているとたまにふたつのIteratorをいっしょに回すコードを書くはめになる。 /** ふたつのItaratorを並べて回すサンプル */ static boolean compare1(List<String> list1, List<Integer> list2) { if (list1.size() != list2.size()) { throw new IllegalArgumentException("個数の不一致"); } Iterator<String> ite1 = list1.iterator(); Iterator<Integer> ite2 = list2.iterator(); // 敢えてショートサーキットしない&演算を用いる while (ite1.hasNext() & ite2.hasNext()) { String v1 = ite1.nex
軽い気持ちでLinkedListを使ったら休出する羽目になった話 - Qiita
ざっくり言うと リスト構造のデータに対してランダムアクセスはしちゃだめだぞ。お兄さんとの約束だ！ 発端 数年前に他部署の支援で作ったJavaのシステムに、ちょっとデカめのデータを突っ込んだらありえないほど遅いので助けてくれ、と連絡が入った。 まぁクエリとかインデックスをちょっと見れば直るっしょ・・・と鼻をほじりながら支援に向かった。 処理内容 遅い部分の処理は以下のようなものであった。 処理対象のデータをListで受け取る。 それをforループで1件ずつ前処理する。 処理結果をオブジェクトに格納し、ORマッパーでDBにINSERTする。 これだけ？ そう、これだけだ。並列処理なんて高級なことはもちろんやってない。 インフラ調査 処理中のサーバのようすを調査する。今回のインフラは典型的な3層3サーバ構成。 WEBサーバはなにもかもが余裕。 APサーバではCPUを1つ使い切っている。 14コア
Introduction to A*
Movement for a single object seems easy. Pathfinding is complex. Why bother with pathfinding? Consider the following situation: The unit is initially at the bottom of the map and wants to get to the top. There is nothing in the area it scans (shown in pink) to indicate that the unit should not move up, so it continues on its way. Near the top, it detects an obstacle and changes direction. It then
Java8 で java.lang.Object#hashCode() の生成アルゴリズムが変更されていました。 - 地平線に行く
java.lang.Object#hashCode()の性質という記事で書いたのですが、Java の Object#hashCode() の値はただの乱数となっています。 この乱数のアルゴリズムが、Java SE 8 で「線形合同法」から「XORシフト方式」に変更になっていました。 といっても、変更されたのはたった1文字。 VMオプションのデフォルト設定が -XX:hashCode=0 から -XX:hashCode=5 に変わっただけでした。 hotspot-rt Udiff hotspot/src/share/vm/runtime/globals.hpp どういうこと？ もともと、Java の以前の実装*1 *2から、Object#hashCode() のアルゴリズムはVMオプション -XX:hashCode=? で選べるようになっていました。 ですが、デフォルトは長いこと 0(=線形
高速なハッシュテーブルを設計する | POSTD
(訳注：2016/9/28、頂きましたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) はじめに 本稿では、高速で汎用的なハッシュテーブルを作るために行う、設計についての多くの意思決定事項を紹介します。最終的に、私の emilib::HashSet とC++11の std::unordered_set の間のベンチマークが出来上がりました。もし、ハッシュテーブルに興味があって、自分で設計したいなら（どのプログラミング言語かに関わらず）、本稿がヒントになるかもしれません。 ハッシュテーブル は、素晴らしい発明です。 ならし計算量O(1) ( O(√N)時間 )で、挿入、削除、検索を行うことができます。ならし計算量とは、ハッシュテーブルの計算に平均でO(1)の計算量がかかることを意味しますが、時々、これよりも多くの時間がかかる場合があります。具体的には、ハッシュテーブルに空きがない場合で、挿入の
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Javaを使うなら理解しておきたいアルゴリズム - 抽出・ソート・結合・集計 (リスト＆マップ編) - 何かしらの言語による記述を解析する日記
TheAlgorithms/Python: All Algorithms implemented in Python
