Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
競技プログラミングで使う有名グラフアルゴリズムまとめ
0. はじめに AtCoderなどでは、グラフを扱った問題が多く出るが、その度に一から実装していると時間が掛かりすぎてしまうため、有名なものをあらかじめ持っておく必要がありそう。そこで、Pythonを用いて、ダイクストラ法、ベルマンフォード法、プリム法、クラスカル法、ワーシャルフロイド法を実装した。 コメント、意見等ある方は是非! お待ちしてます! 1. ダイクストラ法 1.1. ダイクストラ法(defaultdictで実装) defaultdictで実装すると、リストで実装するよりも、ノード数$N$が大きい際には高速に動作する。ただし、経路復元の関数は、うまく書けなかった......。 (2019/7/6 追記)結局できました。1.1.1. を参照してください。 import collections import heapq class Dijkstra: def __init__(se
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