効率的な別解とか存在する問題もあるけど演習によさそうなやつをピックアップ。 そのアルゴリズムじゃないと解けないわけではないって問題も多いので注意。(ただ演習するのには都合が良いかなと) ※個人的難易度をつけてみました。とても主観的な難易度付けなので気にせず解いてみてください。 随時追加更新します ・(10/10 04:31) ワーシャルフロイド法を使うのが適切そうな2題追加 ・(10/10 04:33) 深さ優先探索が寂しかったので1題追加 ・(10/10 04:??) 最小全域木が寂しかったので2題追加 ・(10/24) 深さ優先探索っぽいの追加(幅優先でもよい問題だが) 深さ優先探索 ・Ball[☆](効率的な別解もあり) ・Sum of Integers[☆] ・The Number of Island[☆] ・Block[★] ・Sergeant Rian[★★☆] ・Proper

はじめに 1年前に機械学習をやりたい、それならpythonだ！ってなったものの、別に情報系卒でもないし、プログラミングをやった経験もないので始めようと思いながら何も動かすことができませんでした。 「何か、なにかプログラミングやってみたい、でも何をやればいいの?」ってときに見つけたのが競技プログラミングです。これをやることで、いろんなアルゴリズムの考え方や、プログラミングでできることをいろいろと学べました。そして、普通に競技プログラミングにハマって今日まで続けています。 そんなところで競技プログラミングでよく使う技術のメモと、もっと使ってほしい技術の紹介です。もっとpython勢増えてほしい。特に短い、早い、わかりやすいコードの人が増えてほしい。いつも短い順、早い順で探して参考にしてるので。 ※githubにjupyterのコードをアップしました。 基本入力、出力、format関数 他の人が

AtCoder ABC120のD問題で解法とされたUnion-Find木について。 茶色(当時)の私でも分かるように絵を書いて処理を追ってみた。 理屈やコードは素晴らしい記事があったのでリンク先参照。 本記事ではABC120のD問題を具体例として「実際どう動いているか」を図示して分かりやすく示します。 atcoder.jp Union−Find構造とは Union find(素集合データ構造) from AtCoder Inc. www.slideshare.net chokudaiさんによる解説スライドがとても分かりやすい。 分かりやすすぎてこの記事の存在意義が謎だけど、私の理解のために… キーワードだけ拾うと、Union−Find木は 要素をグループに分類するための構造　※分割はできない 以下の工夫で計算量はO(α(n))　※O(log(n))より早いらしい 経路圧縮 ランク付け Py

自分がコーディング面接対策のために解いてよかった LeetCode の問題をコンセプトごとにまとめました。カバーするコンセプトは LinkedList Stack Heap, PriorityQueue HashMap Graph, BFS, DFS Tree, BT, BST Sort Dynamic Programming Binary search Recursion Sliding window Greedy + Backtracking です。 これらの問題が 30 分以内に実装できれば面接の準備は整ったと言っていいと思います。Easy と Medium で問題は構成されてます。進捗を管理するためにGoogle Spreadsheetを用意しました。コピペしてご自由にお使いください。 これらの問題は、LeetCode のリスト機能でも公開されています。クローンすれば自分がすでにど

グラフ探索アルゴリズムの論文紹介/手法紹介を書きます。 ここの内容を書ける人間は(うちの研究室以外)日本にそういないはず、といって煽る。 投稿する内容は optimized primarily for pedagogical reasons and may change without notice. Expect frequent rewriting and random updates. Comments and suggestions are welcome! Contributers may gain a piece of caramel. これがDLの次にあるもうひとつの人工知能だ

他 競技プログラミングにおける細かな話題まとめ - はまやんはまやんはまやん DEGwerさんの数え上げテクニック集問題まとめ - はまやんはまやんはまやん セグメントツリーにセグメントツリーを乗せる手法（2Dセグメントツリー） - はまやんはまやんはまやん HackerRank Game Theory の勧め - はまやんはまやんはまやん Educational DP Contestの勧め - はまやんはまやんはまやん 今年中に理解する！多項式、母関数、形式的べき級数の競プロでの実践的使い方 - はまやんはまやんはまやん パソコン甲子園 プログラミング部門 解説まとめ - はまやんはまやんはまやん 日本情報オリンピック 解説まとめ - はまやんはまやんはまやん アルゴリズム実技検定解説まとめ - はまやんはまやんはまやん フロー 競技プログラミングにおける最小費用流問題まとめ - はまや

これは 「Competitive Programming （その2） Advent Calendar 2015 」の13日目の記事です。 www.adventar.org まえがき 夏休みにAtcoder社(http://atcoder.jp/)が開催しているAtcoder Beginner Contest (ABC)を全部解いて,サークルの部誌の記事を書きました． この時に,ABCを全部解いた知見をもとにブログを書きます．(この記事を書いた時点では,ABCは31回開催されています．) ぶっちゃけた話，記事を8ページも書きましたがサークルの部誌の発行部数が数十部と少ない．人の目に触れる機会がないことに気づいたのがこの記事を書いた理由だったりします． 記事の構成と参考情報 Atcoder Beginner Contest (ABC)は簡単なA問題から難しいD問題までの4問からなり,難易度順に

今の場合は A さんが 31 歳の場合のストーリーでしたが、A さんが 20 歳～ 35 歳のうちのどの年齢であったとしても、似たようなストーリーで必ず 4 回の質問で当てることができます！(他の例も是非考えてみてください。) ちなみに、このような「真ん中で切ってどちらかに絞って行く」タイプのアルゴリズムには二分探索法という名前がついています。応用情報技術者試験でも頻出のテーマですので馴染みのある方も多いと思います。 1-2. つまり、アルゴリズムとは 上の年齢当てゲームという問題では、相手の年齢を当てる「方法・手順」を二分探索法に基づいて導きました。このようにアルゴリズムとは、 問題を解くための方法・手順 のことです。さて、アルゴリズムと聞くと「コンピュータ上で実装されたプログラム」のことを思い浮かべる方も多いと思いますが、必ずしもコンピュータと関係がある必要はなく、日常生活でも多々登場

～探索 二分探索は単調変化する関数に対して、YES/NOの境目を見つける探索 参考 三分探索は凸関数である関数に対して、最大値・最小値を見つける探索 参考1 参考2 二分探索・三分探索は気がつくまでが長い。単調性が無いかというのは常に考えておく 「最大値の最小化」 リアクティブ問題と二分探索は相性がいい 二分探索+全探索の高速化の話 ここ ここも 【テク1】答えを二分探索で固定すると、x以上とx未満で0,1（または-1,1）になってうまく扱えるというテクがある（中央値と絡めてよく使う） 【テク2】「ある条件でソートしたときのK番目の数を求めよ」というのは、答えの数で二分探索するというものがある 【テク3】平均値っぽい分数最大化は二分探索 二分探索から単調性を引いたもの『二分法』 単調性がなくても、場合によっては境界を二分法で探すことができる 中央値の定理？ 二分探索と区別するために便宜上二

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 0. はじめに: 非常に素敵な DP の入門コンテンツ 待ちに待ったコンテストの到来です！！！！！ DP (動的計画法) はアルゴリズムの登竜門というべき難所ですが、いくつか問題を解いて行くとパターンのようなものが見えて来ます。まさに「習うより慣れろ」の世界で、たくさん問題を解いて行くうちに、DP な問題の解法を一言で言えるようになって来ます。 典型を学ぶ方法論として、その最も典型的なシンプルな形をした問題をそのまま吸収してしまうのは 1 つの有効な方法だと思います。それにふさわしいシンプルな問題たちを集めた DP コンテストが先日開か

お知らせ モーダルが現れました。(9/01 1:00) 順位表が一部正しく表示されていません。原因を調査中です。(9/01 0:12) 9 月になりました。あけましておめでとうございます。コンテストは残り一時間です。現在とかれていない問題は Q のみです。(9/01 00:00) リジャッジを行いました。(8/31 23:24) P 問題のリジャッジを行います。(8/31 23:17) 半分経過しました。現在とかれていない問題は P, Q, R の三問です。(8/31 22:30) リジャッジを行いました。(8/31 21:04) H 問題に不正な入力がありました。申し訳ございません。リジャッジを行います。(8/31 21:00) 質問に回答しています。質問も定期的にご確認ください。(8/31 20:44) D 言語は使用できないようです。(8/31 20:32) ペナルティタイムは 5

はじめに --- DP は役に立つ はじめまして。NTTデータ数理システムでアルゴリズムを探求している大槻 (通称、けんちょん) です。 好きなアルゴリズムは最小カットやマッチングですが、会社ではなぜか「DP が好きな人」と呼ばれています。 巷ではよく「DP なんて実務では使わない」といった言説が定期的に流れますが、そんなことはないです。僕自身この 2 年間で DP が使える実務案件に 3 件くらい関わりました！ それはともかくとして、DP を学び立ての方がよく抱く悩みとして「バリエーションが多すぎて混乱するし、統一的なフレームワークがほしい」というのがあります。確かに DP のバリエーションは非常に多岐にわたるのですが、そのほとんどが以下の 3 つのフレームワークで説明できると思います: ナップサック DP 区間 DP bit DP 今回はこのうちのナップサック DP について、とにかく

アルゴリズムの勉強で、DFS(深さ優先探索)とBFS(幅優先探索)を書いてみました。 サンプルケースでは動いているけど、これで間違いないかはそこまで自信ない。 DFS(非再帰版) コード def __logging(visited, rest=[]): if rest: print "visited:%s\n rest:%s\n" % (visited, rest) else: print "visited:%s" % (visited) def dfs(graph, start, end): stack = [start] visited = [] while stack: label = stack.pop(0) if label == end: visited.append(label) __logging(visited, stack) return visited if labe

# -*- coding: utf-8 -*- import math h,w = map(int, raw_input().split()) lst = [] #迷路 queue = ["A"] #キュー！ check = ["A"] #チェック済みリスト count = 0 #処理のの回数を数える for i in range(h): x = map(str,raw_input().split()) lst.append(x) #迷路の読み込み for j in range(h): if "A" in lst[j]: hNow, wNow = j, lst[j].index("A") #開始地点Aの位置の読み込み hNow2, wNow2 = hNow, wNow while 1: count += 1 for k in range(h): if queue[0] in lst[k]: