運用方針 マインドシェアを持って行かれないようにする 「値動きが気になって仕事ができない」はダメ インデックス最強 「コカコーラ、ボーイング、テスラ、アップル、Alphabetはじめ世界の名だたる企業の株主です!」 個別株はファンクラブに入会する気持ちで買う 余裕資金で運用する 短期間に目減りしても狼狽しないようにする 配分の目安 年100万円は「長期的に増やす」積立 それ以上は「比較的流動性を確
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競プロにおける「上達の壁」 そこで私は、主に以下の 3 点が競技プログラミングにおける上達の壁になっているのではないかと考えています。 基礎的なコーディングの知識。for 文・条件分岐・配列などを使った基本的なプログラムが書けるかどうか。(レーティング 1~99 程度) 競プロで戦うために必要な、最低限のアルゴリズムや数学の知識。例えば二分探索・動的計画法・グラフ理論・逆元といったものが挙げられる。(レーティング 100~1199 程度) アルゴリズムや数学的知識 [2. で扱ったもの] をどうやって実際の問題に応用するか、考察面・実装面両方含めた典型テクニック。(レーティング 200~1999 程度) 今はどの壁が問題か? 現在、1. と 2. についてはかなり教材が整備されており、例えば 1. のプログラミングの基本を学ぶにあたっては、 C++入門 AtCoder Programmin
こんにちは、大学 1 年生になったばかりの E869120 です。 私は競技プログラミングが趣味で、AtCoder や日本情報オリンピックなどに出場しています。ちなみに、2021 年 4 月 7 日現在、AtCoder では赤(レッドコーダー)です。 本記事では、アルゴリズムの学習や競技プログラミングで使える数学的な部分を総整理し、それらについて解説したいと思います。前編・中編では数学的知識、後編(2021/4/26 公開予定)では数学的考察の側面から書いていきます。 【シリーズ】 アルゴリズム・AtCoder のための数学【前編:数学的知識編①】 ← 本記事 アルゴリズム・AtCoder のための数学【中編:数学的知識編②】 アルゴリズム・AtCoder のための数学【後編:数学的考察編】 1. はじめに 21 世紀も中盤に入り、情報化社会(いわゆる「IT 化」)が急激に進行していく中、
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