頻出典型アルゴリズムの演習問題としてよさげなやつ - kyuridenamidaのブログ
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
競技プログラマの名前で呼ばれるアルゴリズムたち - HackMD
# 競技プログラマの名前で呼ばれるアルゴリズムたち [競技プログラミング Advent Calendar 2017](https://adventar.org/calendars/2221) Day
Bitwise Tricks & Techniques - Darseinのプロコン日記
この記事はCompetitive Programming Advent Calendar Div2012、20日目の記事です。(余談：そういえば本日2012/12/20は良い日ですね！) はじめに 今回はDonald.E.Knuth著”The Art of Computer Programming”のVolume4-1の前半パートであるBitwise Tricks & Techniquesで取り上げられているビット演算について記事を書きたいと思います。ただし、ここで取り上げられているものは必ずしも競技プログラミングにおいて実用的とは限りません。すでに関数として定義されているものはそれを使った方が実装量が減らせてよいと思います。なので、「ビット演算やべぇおもしれぇ！！」と思ってもらう一助となることを目指した読み物、という感覚で読んでいただけると幸いです。 今回はC++言語を基本としてコードを
Top 10 Algorithms and Data Structures for Competitive Programming - GeeksforGeeks
TutorialsPython TutorialTaking Input in PythonPython OperatorsPython Data TypesPython NumbersPython StringPython ListsPython TuplesSets in PythonPython DictionaryPython Loops and Control FlowPython Conditional StatementsPython LoopsPython FunctionsPython OOPS ConceptPython Data StructuresPython DSALinked ListStackQueueTreeHeapHashingGraphSetsMapAdvance Data StructureSorting AlgorithmsSearching Alg
頻出典型アルゴリズムの演習問題としてよさげなやつ - kyuridenamidaのチラ裏
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。深さ優先探索・Balls[☆]・Sum of Integers[☆]・The Number of Island[☆]・Block[★]幅優先探索・Mysterious Worm[★]・Cheese[★]・Seven Puzzle[★☆]・Stray Twins[★★]・Deven-Eleven[★★]・Summer of Phyonkichi[★★☆]ワーシャルフロイド法(For 全点対最短路問題)・Traveling Alone: One-way Ticket of Youth[★]・A reward for a Car
ナップサック問題でマラソンマッチ入門 - notブログ
マラソンマッチって？ 競技プログラミングのうち、「より良い解を求める」ことを競うコンテストをマラソン形式と呼びます。 例えば厳密解を求めることができない問題について、近似解のスコアを競ったりします。 マラソンでよく使われるアルゴリズム マラソンで頻出なのは「ビームサーチ」と「焼きなまし法」です。 この記事ではナップサック問題を例にしてこの２つのアルゴリズムを解説します。 もちろん、この２つのアルゴリズムはどちらも近似アルゴリズムなので最適解は求められません。 ビームサーチ まずは順番にナップサックに入るだけ入れるコードを書いてみます。 #include <iostream> using namespace std; int main() { // 個数 const int N = 100000; // ナップサックの大きさ const int W = 100000; // 重さ・価値 in
競技プログラミング頻出アルゴリズム攻略
Storage-JAWS #2登壇資料：きみは偉大な先輩Cloud Volumes ONTAPを知っているか？ssuser935fd7
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