chokudaiサーチのメモ - メモ
CODEVS 5で話題になったchokudaiサーチのリンク集 正式名は beam stack search だとか [追記２] ちょうだいさん本人のブログで解説されるのでそっちを読みましょう！ chokudai.hatenablog.com [追記] 診断人さん(@nico_shindannin)の調査によると、２つはアルゴリズムも目的も違うものであるとの指摘 shindannin.hatenadiary.com Beam stack search - Wikipedia] Chokudai search from AtCoder Inc. www.slideshare.net 説明 chokudaiサーチって何やねんって説明をある程度アルゴリズム解ってる人向けにすると、 ・幅1のビームサーチをする。この時、全部の過程と評価を残す ・残した評価から初手に戻り、幅2のビームサーチっぽいのに
Linear-time Kernelization for Feedback Vertex Set - wataの日記
https://arxiv.org/abs/1608.01463 が ICALP 2017 に採択されたので内容の解説をします． 概略 取り除くと残りが無閉路になる頂点集合を Feedback Vertex Set (FVS)と言い，与えられた無向グラフの最小FVSを求める問題をFVS問題と言います．これは有名なNP困難問題で，FPTアルゴリズムという理論アルゴリズムの研究分野で盛んに研究されており，PACE Challenge*1 というFPTアルゴリズムの実性能を競うコンテストの記念すべき第一回目 (2016年) の題材として選ばれました (ちなみに2017年のコンテストは 5/1 締め切りでまだ間に合うので興味のある方はぜひご参加ください)．この問題に対して，答えが$k$ (頂点数$n$に対してかなり小さいと想定)の時に $4^k n^{O(1)}$ 時間で動作するアルゴリズムを以前
Python SciPy : 線形計画問題を解く
適当な例を解いてみます。 linprog は目的関数を最小化するベクトルから解を求めます。 問題を目的関数の最大化としたい場合は式の係数の符号を反転させ、結果の符号も反転して読む必要があります。 import numpy as np from scipy.optimize import linprog c = [-3, -2] A = [[2, 1], [1, 1]] b = [6, 4] x0_bounds = (None, None) x1_bounds = (1, None) res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=(x0_bounds, x1_bounds)) res fun: -10.0 message: 'Optimization terminated successfully.' nit: 3 slack: array([ 0., 0.
線形計画法のソルバの使い方：Python - Research Note！！
最近，線形計画法のソルバを使ってあれこれしました．使うために色々調べたわけですが，時間が立つと調べた内容を忘れそうなので記録しておきます． 線形計画法のソルバはPuLPというライブラリから呼び出して使います． PuLPインストール 方法は色々有るようですが，私の場合はコマンドプロンプトから， pip install pulpと打ってインストールしました． 例題を解いてみる こういう最適化問題があるとします． これは が答えなのですが，本当にそうなるかを試します． バッチ処理版 細かいところを説明する前に，まずは全体像をお見せします．バッチ処理で書くとこんな感じです． # (1)ライブラリ呼び出し import pulp # (2)問題の定義 lp = pulp.LpProblem('lp', pulp.LpMaximize) # (3)変数の設定 x1 = pulp.LpVariable(
組合せ最適化を使おう - Qiita
野菜の選び方はナップサック問題、乗り換え駅探索は、最短路問題といいます。典型問題は、よく研究もされているので、多くの場合、効率的な解法があります。あるいは、定式化がされているので、すぐ解くことができます。あとで、やってみましょう。ここで、あげている全ての典型問題の実行例は、典型問題と実行方法をご覧ください。 汎用問題 最近、私がやっているコンテナの仕事のお話しをします。 世界中の人たちが、いろいろなものを安く買えるのはコンテナ輸送のおかげです。中国などで生産したものを日本やアメリカやヨーロッパに、大量に安く運べるからです。でも、空のコンテナが、どんどんたまります。また中国に戻さないといけません。いつ、どこからどこに戻すかを決めるのが、最小費用流問題になります。ところが、最小費用流問題で表せない制約条件もあります。1 つが、カボタージュとよばれるものです。カボタージュというのは、国内のみの輸
【ドワンゴ×チームラボ】競技プログラミング勉強会 by tayama0324 さん - niconare
2015年12月に行われた競技プログラミング勉強会の資料です。 http://dwango-teamlab.connpass.com/event/23053/ http://dwango-teamlab.connpass.com/event/23058/ ACM-ICPCやAtCoderなどで利用されているような、コーディングのスピードと正確さを競う競技スタイルについてドワンゴ競技プログラミング同好会部長の田山より、レクチャーを行います。AOJ や AtCoder の「良問」にチャレンジすることで、アルゴリズムの勉強方法や、選手が利用するライブラリ等のツールについて説明します。最後には、実践として導入問題の回答にチャレンジいただきます。
最小カットを使って「燃やす埋める問題」を解く
最小カットを使って「燃やす埋める問題」を解く方法について、問題とソースコードつきで、まとめました。ニコニコ生放送「TopCoderでプログラムしてみた」2000回記念放送の資料です。
ネットワークフロー入門
ネットワークフロー入門 保坂 和宏 (東京大学理学部数学科) 第 14 回 JOI 春合宿 2015/03/19-20 1 前置き • ネットワークフローに関する理論的な興味 グラフの難しそうな問題が多項式時間で解ける！ 応用範囲が広い 賢い高速化もいろいろ • 副産物的な発見もある 2 前置き • プログラミングコンテストにおけるネットワークフロー 「問題からうまいことグラフを構成してフローを流して解く」 というパターンが多い • うまいグラフを作るのにひらめき or 経験が重要，ということでコ ンテストにお似合い • フローの部分は皆事前にコードを書いてある (または頭に入ってい る) という風潮あり 二部グラフへの応用 (最大マッチングなど) はそれだけで強力な 道具 • 複雑な貪欲法を回避できることがしばしばあります ICPC, topcoder, Code
日本橋ハーフマラソン本戦B 日本橋大渋滞 解説 - koyumeishiのブログ
日本橋ハーフマラソン本戦B 日本橋大渋滞 解説 先日 RCO が主催したプログラミングコンテスト 日本橋ハーフマラソン のオープンコンテストに参加しました。 オープン参加で賞金もレートもかかっていなかったのでA問題は放棄して、 ビジュアライザが用意されていた B問題 日本橋大渋滞 を解こうとしたのですが、実装が間に合わず未提出、0点のままコンテストは終了してしまいました。 後日考えていた方針の実装を終わらせ提出したところ、かなり出来のいい点数を出せたのでその振り返りをします。 2017/03/26 時点で一位 http://rco-contest-2017-final-open.contest.atcoder.jp/submissions/1176109 入力例2 74手 46555点 おおよその方針は次の一連のツイートの通りですが、もうちょいと詳しく解説。 天才過ぎて70手ぐらいまでにな
子から異なる2つを選ぶ感じの木DPを解くアレ - よすぽの日記
子から異なる2つを選ぶ感じの木DPを解くアレを解くテクニックを紹介します。 D: Longest Path - Indeedなう（オープンコンテスト） | AtCoder とかが簡単に解けたりします 頂点0を根とする根付き木について 頂点iはa[i]を持つ(a[i] >= 0) 頂点iそれぞれについて、b[i] = a[i] + max(0, max(b[x] ただしxはiの子), max(b[x] + b[y] ただしx, yはどちらもiの子でかつx != y)) b[0]を求めよ という問題を考えます つまり、b[i]は子供から0, 1, 2個選んだ時のb[選んだ頂点]のsumのmaxにa[i]を足したものですね vector<int> g[MAX_V]; //g[p]は頂点pの子供を入れたvectorとする int a[MAX_V], b[MAX_V]; void dfs(int p
競技プログラミングにおける全方位木DP問題まとめ - はまやんはまやんはまやん
全方位木DP よく分かる解説 問題 CSA Connected Tree Subgraphs [解説 CF397 Tree Folding CF405 Bear and Tree Jumps AtCoder Driving on a Tree CSA Root Change EDPC Subtree 解説 CF Centroids 解説1 解説2 解説3 CF395 Timofey and a flat tree CF302 Road Improvement 解説 yukicoder No.768 Tapris and Noel play the game on Treeone 解説 違うけど方針が似ている問題 CF Nearest Leaf
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PuLP による線型計画問題の解き方ことはじめ - Qiita
PuLP で数独を解く - Qiita
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最小費用フロー問題
最適化基礎 第11回 最小費用流問題 最大重みマッチングとオークション
数理計画法 第9回 ネットワーク最適化 3. 最小費用フロー問題
ダイクストラ法典型問題集