オンラインジャッジシステムを自作してみた話【カウントダウンカレンダー2020冬4日目】 - MIS.W 公式ブログ
雪の中でハーゲンダッツを食うのは最高ですよね。 どうも、54代プロ研のHarrisonKawagoeです。 競技プログラミングって結構流行っていますね。僕も一時期Atcoderに参加していました。 しかし、自分はほとんど精進していなかった為冷えることもしばしばありました。 ワイ「レートがあんまり伸びないな…そうだ！コンテストサイトを自作したら(自分のサイトで)赤コーダーになれるじゃん！」 ということで、自分が半年前に開発したオンラインジャッジシステムについて話していこうと思います。 オンラインジャッジシステムとは AtcoderやAOJなどのサイトで問題を解いたことがある人ならわかると思いますが、コードを提出した後、出力結果が合ってる場合はAC、違う場合はWAが出力されますよね。 このように、提出したコードが正しく動いてるかどうかを検証するシステムがオンラインジャッジシステムとなります。
あのアルゴリズムはどこ？ Pythonを使用してAtCoderの緑色や水色を目指す方に、30以上のアルゴリズムスニペットと100問以上の問題（ACコード付き）を紹介！ - Qiita
あのアルゴリズムはどこ？ Pythonを使用してAtCoderの緑色や水色を目指す方に、30以上のアルゴリズムスニペットと100問以上の問題（ACコード付き）を紹介！PythonアルゴリズムAtCoder競技プログラミングPypy 0.はじめに 2020年の5月よりAtcoderのコンテストに参加してから一年経った、現在水色コーダーとなりました、H20と申します。 AtCoderではPythonを使用して参加しており、水色になるまでに様々なアルゴリズムを使用しました。 アルゴリズムについてはほとんど自作せず、有識者の作成されたスニペットを調べては、ある程度理解しながら使用していました。 この記事では、Pythonにてあるアルゴリズムを使用する際にお勧めな書き方の説明をしているスニペットの記事に、それを利用してACしたコードを添えて紹介していきたいと思います。 （ただ、私のACコードは極力見
AtCoder での実力アップを目指そう！ ～競プロ典型 90 問～ - Qiita
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
競技プログラミング入門者の成長のためのメモ - Qiita
競技プログラミング 競技プログラミングは 言語の入門書を読み終わったあとに挑戦すべきものの一つ。 技術者としてトップレベルまで近づきたいと目標を持っている人等はオススメです。 現在の競技プログラミングは数学的知識がかなり必要になっています、中学、高校の数学が怪しい人はそちらの知識を固めておく必要があります。 競技プログラミングとは、数学オリンピック等の「競技数学」をプログラムで書ける問題を解くという意味のほうが近いです。 数学の問題を解くのが第一で、プログラムを書く能力はその次です。プログラムはソースコードを書く能力以外に、設計やセキュリティ、テスト等の力が必要ですが、競技プログラミングではその能力はほぼ問われません。 （※競技プログラミングは、最初プログラムを書く能力が最重要であり、数学の能力はオプションとして必要になるぐらいかな？と勘違いしていました。実態はその真逆で、主に数学の問題を
AtCoder での実力アップを目指そう！ ～競プロ典型 90 問～ - Qiita
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
アルゴリズム・AtCoder のための数学【中編：数学的知識編②】 - Qiita
4. アルゴリズムと密接に関わる数学＜中級編＞ 2 章では問題文を読むために必要なテクニックを 12 個のポイントに絞ってまとめました。しかし、競プロに出題されるようなアルゴリズムだけを考えても、数学と結びつく場面はまだまだたくさんあります。例えば、 3-2. 節では、二分探索の計算量 $O(\log N)$ と対数関数の関係 3-6. 節・3-7. 節では、幾何計算と三角関数・ベクトルの関係 3-11. 節では、経路の数の計算とフェルマーの小定理の関係 について紹介してきました。4 章ではさらに追加で 8 個のトピックを紹介し、アルゴリズムを数学的側面から捉えていきたいと思います。皆さんにアルゴリズムと数学が如何に密接に関わっているかを体感してもらうことが最大の目標です。 なお、3 章・4 章の構成は次のようになっています。 4-12. 最大値検索に学ぶ、微分法（レベル：3） まず、次の
アルゴリズム・AtCoder のための数学【前編：数学的知識編①】 - Qiita
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、
競技プログラミングの在り方 ～「競技プログラミングを我々が終わらせる」を受けて～ - chokudaiのブログ
nuc.hatenadiary.org 競技プログラミングについての言及があったのですが、バズってる＋競技プログラミングについて、納得がいかない記述がかなり多く見受けられたので、反論記事を書きました。 自己紹介 競技プログラミングの日本最大企業「AtCoder」の社長を9年間続けています。競技プログラマとして、2010年から毎年1つは世界大会で入賞しています。 完全に競技プログラミング支持側の意見なので、ポジショントークを出来るだけ排除しようと心がけているものの、完全に排除することは多分出来ていないため、多数の意見と比較してもらえると幸いです。 競技プログラミングとGoogle まずは肯定的な所から。 Googleに入るためには、競技プログラミングではなく、Googleに入るための勉強をするべき、という点に関しては、間違いなく正しいです。特にAtCoderの競技プログラミングは、常日頃から
現役高校生が、AtCoderでレッドコーダーになるまでにやってきたこと。プログラミング上達の秘訣を全て教えます - Findy Engineer Lab
こんにちは、はじめまして。筑波大学附属駒場高等学校 3 年生（今年 4 月から東京大学に入学予定）の米田優峻（@e869120）と申します。私は競技プログラミング（競プロ）が趣味で、AtCoder・情報オリンピック・パソコン甲子園などの大会に出場しています。2021 年 3 月時点で、AtCoder では赤色（レッドコーダー）です。また、国際情報オリンピックの 2018 年／2019 年／2020 年大会で金メダルを獲得しています。*1 とはいえ、決して簡単にこの記録を手に入れられたわけではありません。何度も挫折と失敗を経験しながら自分のスキルを磨いた結果、競プロを始めてから 3 年後にはレッドコーダーになることができたのです。 今回は「わたしの選択」というテーマで寄稿の機会を頂いたので、私が中学 1 年生の秋に競技プログラミングを始めてからレッドコーダーになるまで、そして国際情報オリンピ
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
レッドコーダーが教える、競プロ・AtCoder上達のガイドライン【中級編：目指せ水色コーダー！】 - Qiita
※ ダイクストラ法・ワーシャルフロイド法は最短経路問題を解くアルゴリズムです。 ※ クラスカル法は最小全域木問題を解くアルゴリズムです。 それらのアルゴリズムが学習できる記事たちなどを紹介します。 全探索 全探索には、「全列挙」「ビット全探索」「順列全探索」「再帰関数を用いた全探索」など多くの種類に分かれます。しかし、基本的に以下の記事を読めば全部理解できます。 全列挙 たのしい探索アルゴリズムの世界【前編：全探索、bit全探索から半分全列挙まで】 の 2 章 その他の全探索 たのしい探索アルゴリズムの世界【前編：全探索、bit全探索から半分全列挙まで】 の 3 章 二分探索 アルゴリズムの代表例ともいわれる二分探索は、以下の 2 記事で解説されています。 二分探索とは：アルゴリズムを勉強するなら二分探索から始めよう！ 『なっとく！アルゴリズム』より 競プロで使える二分探索：二分探索アルゴ
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)
Ruby競プロTips(基本・罠・高速化108 2.7x2.7)
計測方法は、(10**6).times{ }のような最小限のコードです。 実際、制限時間が2秒だとして、10の7乗台前後から、想定解法でも厳しくなってくる印象です。 それ以前の1,000,000回(10の6乗)で2秒超えてTLEするなら、自分の書いたアルゴリズムを疑いましょう。 今のC++は10の7乗だと「余裕をもって間に合う」レベルらしいので、C++と比べるとRubyは10倍遅い感じです。 競技プログラミングでは、問題に与えられた要素数も 方針・アルゴリズムを考えるヒントになるので、このあたりの感覚はもっておくとよさそうです。 高速化手法のまとめ・見方 先に高速化のまとめがあった方が親切かと思い、簡単にまとめておきます。 (まとめの方にしか書いてないのもあります……) 本記事は、アルゴリズムの話も少し混じっていますが、アルゴリズムはRubyに限らないので、ほぼ触れてません。 「アルゴリズ
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