「競技プログラミングの鉄則」のレビュー - じじいのプログラミング
米田 優峻さん（E869120@ICPC2022 (@e869120) / Twitter）の著書「競技プログラミングの鉄則 ~アルゴリズム力と思考力を高める77の技術~」をご恵贈いただきました。その感想です。 競技プログラミングの鉄則 (Compass Booksシリーズ) 作者:米田 優峻マイナビ出版Amazon 素晴らしい内容で競技プログラミング初心者への最初の１冊として最もお勧めできる本です。特に、数学も得意というわけではなくプログラミング自体も初めてという方には、ダントツで一番お勧めできる本です。 本書の良い点 １．図が分かりやすい。 最初の48ページが無料公開されているので、百聞は一見にしかずということで見ていただけると良いと思います。i www.dropbox.com 図自体分かりやすいですし全編カラーで書かれているのも良いです。段階的に説明すべきものについて無理に１枚に納め
50分で学ぶアルゴリズム / Algorithms in 50 minutes
本スライドでは、有名なアルゴリズムを概観し、アルゴリズムに興味を持っていただくことを目標にします。 第 1 部：アルゴリズムとは 第 2 部：学年を当ててみよう 第 3 部：代表的なアルゴリズム問題 第 4 部：コンピュータとアルゴリズム
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【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、
35歳で競プロを始めて橙になるまでにやったこと - Kiri8128の日記
35歳から Python で競プロを始めて2年が経ちましたが、やっと AtCoder で橙になることができました！ ふぁぼ、コメントもたくさん頂きありがとうございました。 競プロを始めて2年、なんとか橙になることができました。 pic.twitter.com/r0GwrNogHi — きり (@kiri8128) October 31, 2020 RTA 途中経過 最初のRatedから青まで：3か月（Rated 7回） 青から黄色まで：7か月（Rated 17回） 黄色から橙まで：1年3か月（Rated 24回） －－－－－ 橙はだいぶ遠い存在という印象だったので、達成できて嬉しいです。 まだまだ上を目指していきたいと思いますが、ひとまずの区切りとしてこれまでにやったことなどを書いておきます。 スペック 某京都大学というところで9年ほど *1 数学（代数学・代数幾何学）などをやっていた *
『みんなのデータ構造』でデータ構造の基礎を学んだ - valid,invalid
データ構造とアルゴリズムの学習の一環として『みんなのデータ構造』を読んだ。これまでで最も良いデータ構造の学習になった。 みんなのデータ構造 作者:Pat Morin発売日: 2018/07/20メディア: 単行本（ソフトカバー） 日本語訳がWebで公開されているので気になる方は無料で読める。が、著者や訳者や出版社応援の意味も込めて購入すると良いと思います。また、ラムダノート社のサイトから買うと紙書籍と電子書籍のセットがお得。 内容 データ構造とアルゴリズムに関連する本はアルゴリズム寄りのものが多いが、データ構造に焦点を当て続けていることが本書の特色。 内容の依存関係 p.21より 大学の教科書のように、正確性を優先したハードコアな内容。 アルゴリズムの内容も少しだがある。「11章 整列アルゴリズム」ではそれまでの章で学んだデータ構造がどのように使われるかを一瞥でき、「12章 グラフ」では深
競技プログラミングで解法を思いつくための典型的な考え方 | アルゴリズムロジック
競技プログラミングの問題を解くためには２つのステップがあります。 問題で要求されていることを言い換える知っているアルゴリズムやデータ構造を組み合わせて解く 必要な（知っておくべき）アルゴリズムやデータ構造は色々なところで学ぶことができます。 しかし、「問題の言い換え」や「アルゴリズムを思いつく」というのは、非常に様々なバリエーションがあり、問題をたくさん解かないとなかなか身につきません。 そこで、この記事は以下のことを言語化し、練習のための例題を提示することを目標とします。 問われていることを、計算しやすい同値なことに置き換える方法アルゴリズムを思いつくための考え方競技プログラミングで「典型的」と思われる考え方 ※一部問題のネタバレを含むので注意 ※良く用いられるアルゴリズムやデータ構造については競技プログラミングでの典型アルゴリズムとデータ構造 を参考にして下さい。 入力の大きさ(制約)
Introduction to Algorithms | Electrical Engineering and Computer Science | MIT OpenCourseWare
This course provides an introduction to mathematical modeling of computational problems. It covers the common algorithms, algorithmic paradigms, and data structures used to solve these problems. The course emphasizes the relationship between algorithms and programming, and introduces basic performance measures and …Show more This course provides an introduction to mathematical modeling of computat
初心者が学ぶP,NP,NP困難(Hard),NP完全(Complete)とは（わかりやすく解説） - MotoJapan's Tech-Memo
(※訂正のため更新 18/4/23) 論文を読んでいると言葉だけ出会うが、見なかったことにしている言葉なのでちゃんと知りたい。 スタート：全く意味がわかっていないレベル ゴール：論文でその言葉の意味が掴めている状態 言葉の一般的な説明 P NP NP困難 (NP-Hard) NP完全 (NP-Complete) 分かりやすく説明 関係図 問題の難易度 Pの解説 判定問題とは 決定性チューリングマシン（機械）とは 多項式とは 「多項式時間で解ける」とは P読み直し NPの解説 非決定性チューリングマシンとは 「その証拠が本当に正しいかどうかを多項式時間で判定できる」とは NP読み直し NP困難 (NP-Hard)の解説 NP完全 (NP-Complete)の解説 多項式時間還元(polynomial-time reduction)とは 決定性、非決定性チューリングマシンの違い P, NPの違
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
こんにちは、高校 2 年生の 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の各種コンテストに出場しております。ちなみに、2020 年 2 月 19 日現在、AtCoder では赤（レッドコーダー）です。 今回は、競技プログラミング上達のためのガイドラインを記します。初級編では未経験者が競プロを始めるところからサポートしますので、是非お読みください。 【シリーズ】 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】 ←本記事 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！】 レッドコーダーが教える、競プロ・AtCoder上達のガイドライン【上級編：目指せレッドコーダー！】 0. はじめに 皆さん、競技プログラミング (競プロ) をご存知でしょうか。
厳選！C++ アルゴリズム実装に使える 25 の STL 機能【前編】 - Qiita
それほど C++ が、競プロやアルゴリズムの学習に人気であるのには、以下のような理由があるのです。 計算速度が 1 秒あたり $10^{8} ～ 10^{9}$ 回程度と、他のプログラミング言語に比べ高速だから。 基礎的文法の習得がそれほど難しくないから。 しかし、C++ の利点はこれだけではありません。元々用意されている標準ライブラリがあるのです。一方、標準ライブラリは C++ を学ぶ大きな障壁となるものの一つです。C++ を学ぶ上で標準ライブラリが上手く使えず挫折したという人も多いと思います。そこで本記事では、 競技プログラミングやアルゴリズムの実装に使える 25 個の C++ 標準ライブラリと、それらの各種アルゴリズム実装への応用例 を解説したいと思います！！！！！ 本記事を読んだら何ができるのか？ 前編(本記事) と後編を読み、この記事でリストアップされた 25 個の C++ 標準
YouTubeの推薦アルゴリズムの変遷を追う〜深層学習から強化学習まで〜
はじめにこの記事は「eureka Advent Calendar 2019」24日目の記事です。 こんにちは、Data Analystの @pacocat です！ 私はeurekaには2019年11月に入社したばかりなのですが、毎日楽しく仕事させてもらっています。最近はプロダクト開発のための定性調査の仕組みづくりを手伝ったり、事業分析や組織開発をしていたりと、様々な定量・定性データを活用してどのように事業成長に貢献できるか考える日々です。 前職ではAI PdMとして、ゲームや強化学習領域でのAI活用を推進していました（興味ある方はGDC2019での発表や各種スライド slideshare / speakerdeck をご覧ください）。直近はがっつりAIに関わっているわけではありませんが、趣味で推薦×強化学習分野のサーベイをしていたら面白い話題がたくさんあったので、それらの中からYouTub
AtCoderで水色になるまでにやったこと - 接着剤の精進日記
9月29日のAtCoderBeginnerContest142で水色になったので変色記事を生やします。 無限人によって書かれてますが自分のやってきたことを書いていきます。 停滞っていうほどの停滞はないけれど爆上げもなく地道にレートが上がってるっていう結構珍しい？タイプな気がします。 入水！ 長かった〜 pic.twitter.com/8Yi5j4SWUx— ボンド@競プロ (@bond_cmprog) September 28, 2019 自己紹介 よく水色になった記事を見てもともと強い人だったり一瞬で水色なってたりで参考にならね〜って思ったりしたので自分の経験値的なものを書いておきます。 今は情報系の院に居ますが学部のときは文系でした。 一応理系志望だったので高校数学の範囲は一通りやった程度で学部に入ってからは数学にほとんど触ってないです。 プログラミングは高校生の時にCをちょっと触って
数学得意じゃない系の社会人エンジニアに競プロとAtCoderを全力で布教したい。あるいは競プロのよくある誤解と楽しむコツ - Qiita
Help us understand the problem. What is going on with this article? このエントリはCompetitive Programming (1) Advent Calendar 2019 4日目のエントリで、バーチャル幼女プログラマーきりみんちゃんが書いています。 きりみんちゃんはVTuberとしてAtCoderの過去問を解く配信をしたりしています。 競プロ、しっていますか？ さて、みなさんは競技プログラミング/プログラミングコンテストというものをご存知でしょうか。 かなり昔から行われているものではあるので、存在は知っているという方が多いかもしれません。 競技プログラミングをざっくり説明すると、期待される入力と出力が定義された問題が出題され、それをコーディングによって解き用意された自動テストを通すまでの速度などを競うコンテストです
AtCoder（競技プログラミング）の色・ランクと実力評価、問題例 - chokudaiのブログ
最新の情報はAtCoder公式情報サイトAtCoderInfoに記載されています info.atcoder.jp 以下、古い記事の内容となります。 近頃「AtCoderの色を就活等でアピールしたい時に上手く出来ない！」と言われるので、「どれくらいのレベルの人なの？」という説明と、エンジニアさん向けに「実際どういう問題が解けるの？」というまとめを書いておきたいと思います。解き方のヒントが書いちゃってあるので、自分で解きたい人は、ヒントを読む前に解いてください。 Update履歴 2020/6/22 茶色・緑色に関する評価を書き足しました。参加人数を更新しました。 2022/10/02 アップデート要求が多くありますが、現状でも大きな変化はありません。（この文章を追記しました） 2023/12/09 公式サイトへのリンクを冒頭に追加しました。この記事は昔のものになります。 大前提：AtCod
AtCoderで赤になるまでにしたこと - てんぷらのぷらはC++のぷら
赤コーダーになりました！！！！ チュートリアル修了！！！！！ pic.twitter.com/WMPzYqnfrL — てんぷら (@tempura_cpp) September 21, 2019 ひとつの到達点なので。 自己紹介 ・京都大学理学研究科M2(数学系) ・公立高校出身 ・ぎりぎり数オリ勢(春合宿参加1回で数オリ勢名乗るのおこがましい) ・競技プログラミングも含めてプログラミングを始めたのは2018年1月から(当時B4) したこと 問題を解いた Solved By tempura0224 TopCoder: 19 CodeForces: 432 AtCoder: 1076 AOJ: 181 yukicoder: 95 Sum: 1803 https://t.co/JyHa0kaQ4F — てんぷら (@tempura_cpp) September 23, 2019 1800問く
プログラミングコンテストでのデータ構造
前編 (平衡二分探索木編) はこちら http://www.slideshare.net/iwiwi/2-12188757
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Shota Imai@えるエル on Twitter: "コンピュータサイエンスで有名なアルゴリズムのPython実装を大量に公開しているリポジトリ https://t.co/379T4izBle 教養レベルのデータ構造やアルゴリズムから機械学習やブロックチェーン,Web関連などの応用ま… https://t.co/vSmYZW5SHw"
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