パズルとアルゴリズムのコラボ本を書きました！ - けんちょんの競プロ精進記録
1. はじめに お久しぶりです！ けんちょん本のけんちょんです。 最近はアルゴリズムがとても盛り上がっていますね。今回新たなアルゴリズム本を上梓させていただくことになりました！ 発売予定日は 2022/4/20 です。一部大型書店では、もうすでに並んでいるはずです。今回の記事では、この本を通してお届けしたいメッセージや、想定読者、内容などについて簡単に紹介させていただきます。 amazon ページへのリンク 2. 本書の内容と対象読者 2-1. 本書の内容 百聞は一見に如かずということで、まずは目次構成をお見せします！ 第 1 章：アルゴリズム入門 第 1 話：「テンパズル」 〜 力まかせ探索 第 2 話：「小町算」 〜 再帰関数 第 3 話：「虫食算」 〜 枝刈り 第 II 章：グラフアルゴリズム 第 4 話：「数独」 〜 深さ優先探索 1 第 5 話：「覆面算」 〜 深さ優先探索 2
世界四連覇AIエンジニアがゼロから教えるゲーム木探索入門 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 書籍化 本記事を元に ゲームで学ぶ探索アルゴリズム実践入門～木探索とメタヒューリスティクス という書籍を出版することになりました！ 本記事を読んで気になっていただけたらご購入をご検討いただけるとうれしいです！ この記事で得られる技術 ゲームルールに適した探索アルゴリズムを選択する ゲーム木探索をするのに適したクラス設計 主要なゲーム木探索アルゴリズムの実装 この記事の特徴 汎用アルゴリズムの実装例による他ゲームへの応用力と、実際に動作可能なサンプルコードによる具体的実装イメージの両視点でわかりやすくした（片方しか記載のない記事
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、
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
超高速！多倍長整数の計算手法【後編：N! の計算から円周率 100 万桁の挑戦まで】 - Qiita
4-1. N! の高速な計算 $N! = 1 \times 2 \times 3 \times 4 \times \cdots \times N$ を計算してみましょう。 $N!$ は場合の数を求める問題でよく出てきて、こんな感じのものが求まります。 $1, 2, ..., N$ が書かれたトランプのカードが 1 枚ずつあるとき、これを一列に並べる順番は何通りあるか？ 例えば、$N = 13$ の場合 $13! = 6,227,020,800$ 通り、のように計算できます。 また、$N!$ は二項係数 $_NC_K$ を求めるのにも使われます。 $N!$ が求まれば、$_NC_K = N! \div K! \div (N-K)!$ で掛け算・割り算するだけで計算できますね。 $N$ 個の区別できるボールから $K$ 個を選ぶ方法は何通りか？ これが $_NC_K$ になります。例えば、$N
超高速！多倍長整数の計算手法【前編：大きな数の四則計算を圧倒的な速度で！】 - Qiita
1. はじめに ～メインを読むための準備～ まず、大きな数の計算の話をする前に、少しコンピューターと計算回数について話しましょうか。 コンピューターは、現代ではソフトウェアやアプリケーションの開発に使われていますが、これには重要な背景があります。これは「計算がめっちゃ速いこと」です！人間なんかと比べたら、圧倒的な計算スピードを誇ります。 1-1. 人間の計算速度はどのくらい？ まず人間はどのくらいの速度で計算できるでしょうか？速い人も遅い人もいると思います。 例えば、$628 \times 463$ の計算を、今やってみましょう。10 秒以内で計算できたらかなり速い方でしょう。この計算では、次のように「単純計算」を合計 28 回もしていることになります。 9 回の 1 桁 × 1 桁の掛け算 6 回の 1 桁 × 1 桁の足し算 13 回の繰り上がり計算 もし $628 × 463$ が
競技プログラミングで頻出の「ダブリング」を解説する
競技プログラミングでは頻繁に出てくる「ダブリング」という手法について説明しようと思います。 競プロをはじめて間もない人や、競プロ外の人に向けて書きたいと思います。 最初に予防線を張っておきますが、内容が正しいかどうかは保証しません。 繰り返し二乗法繰り返し二乗法という有名なアルゴリズムがあります。 例えば、3の100億(10^10)乗を計算せよと言われた時に、 1回1回計算していたのでは時間がいくらあっても足りません。 しかし繰り返し二乗法を使えば、log(100億)くらいの計算量で計算出来るようになります。 具体的にどういう仕組みかを説明するために より小さな場合として3の11乗を計算するとした時に、 3^11 = (3^8) x (3^2) x (3^1) と3^(2^k)の積に分解出来るならば、 11を1011と2進数で表した時の1の数分だけで計算が終わることになります。 （a^bは
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)
AtCoderで青色（8割以上のIT企業でアルゴリズム力はカンスト）になったので青になるまでに必要そうなことをまとめる - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 趣味と勉強を兼ねて競技プログラミングをしている @kami634 です。この度、AtCoderで目標としていた青コーダーになりました。 青色というのは、一定水準以上のアルゴリズムの知識を持ち、それを問題解決に活かすことができないとなることができません。それゆえに多くの人の目標になっていると思います。 chokudaiさんのブログ記事に青のレベル感が記載されていたのでご参考に↓ 黄・橙・赤などの上を見上げると、青色というのは通過点に過ぎず、まだまだ必要なことは多いです。ですが、青色レベルのアルゴリズム力があれば多くの問題を解決す
計算量について、償却/期待/平均など - noshi91のメモ
本記事は皆様からのご指摘を募集しております 誤った記述があるかもしれません 概要 競技プログラミングをやっていると などの表記を見掛けることも多いでしょう *1。 それぞれについて、大雑把な意味をまとめました。 アルゴリズムの挙動の正確な把握は競技においても重要です。 以降、全て時間計算量に付いて議論します。 注: 本稿内で用いられる はほとんどが に置き換えられますが、 Big O notation と同時に説明すると混乱を招くと判断し、競技プログラミングにおいて常用されている を使用しています。 最良計算量 多くのアルゴリズムは、入力によって計算量が変化します *2。 例えば、ソートアルゴリズムには大まかに 通りの入力が存在します。 あり得る全ての入力のうちの計算量の最小値を最良計算量と呼び、 を付けて表記します。 線形探索は (最初に求める値が存在した場合) マージソートは 挿入ソー
Kaggleに登録したら次にやること ～ これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ～ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 事業会社でデータサイエンティストをしているu++です。普段ははてなブログ1で、Kaggleや自然言語処理などデータ分析に関する記事を定期的に書いています。 Kaggleでは2019年に「PetFinder.my Adoption Prediction」2というコンペで優勝（チーム）し、「Santander Value Prediction Challenge」3というコンペで銀メダルを獲得（個人）しました。「Kaggle Master」と呼ばれる称号4を得ており、Kaggle内ランクは、約16万人中最高229位です5。 本記事では「Ka
卒論を書きました - joeの日記
前回の投稿から一ヶ月以上空いてしまったので何か書こうかなと思いまして、先日無事書き終えた卒論を振り返ってみようと思います。 TLDR; 卒論を提出しました。 卒論を提出！！！ pic.twitter.com/Y6BW2hjGDl— Joe (@xuzijian629) January 31, 2019 ほんとこれだけ。あとの内容は通学/通勤電車とかで暇な人がみるとよいかも。 急ぎなら後半を読むと切迫感があって面白いかもしれません（適当） 読者層 B3以下→機械学習の研究分野の紹介 or 卒業研究の流れの紹介だと思って読むとよさそうです。専門用語少なめにしているのでご安心ください。 B4→おつかれさまです。 M1以上/教員→B4の苦悩を見るなり、自分の過去と照らし合わせるなりしてください。教員氏、優上をくれ。 9月下旬 大学のAセメスターが始まりました。うちの学科ではこのタイミングでやっと研
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 ～ - Qiita
今の場合は A さんが 31 歳の場合のストーリーでしたが、A さんが 20 歳～ 35 歳のうちのどの年齢であったとしても、似たようなストーリーで必ず 4 回の質問で当てることができます！(他の例も是非考えてみてください。) ちなみに、このような「真ん中で切ってどちらかに絞って行く」タイプのアルゴリズムには二分探索法という名前がついています。応用情報技術者試験でも頻出のテーマですので馴染みのある方も多いと思います。 1-2. つまり、アルゴリズムとは 上の年齢当てゲームという問題では、相手の年齢を当てる「方法・手順」を二分探索法に基づいて導きました。このようにアルゴリズムとは、 問題を解くための方法・手順 のことです。さて、アルゴリズムと聞くと「コンピュータ上で実装されたプログラム」のことを思い浮かべる方も多いと思いますが、必ずしもコンピュータと関係がある必要はなく、日常生活でも多々登場
Pythonで競プロやるときによく書くコードをまとめてみた - Qiita
はじめに 最近，よくPythonを使って競技プログラミングに参加しています．そこで競プロの問題を解くときに書くことの多い単純な処理について，Python3のコードを基本的なところからまとめてみます．文字列操作やデータ操作に慣れると，本質的なアルゴリズムに専念できてより楽しくなると思います．競プロやってみたいなと思っている人の参考になればうれしいです．（もちろん競プロ以外でも参考になると思います） まずは基本 まずは基本的な入出力からです．ここで躓くと面白くないのでしっかりと押さえておきたいところです． 基本的な入出力 最近自分がはじめたAtCoderや2018年のGoogle Code Jamは入力データを標準入力で受け取り，回答を標準出力に出して結果を判定してもらいます．Pythonでは入力はstdin.readline()，出力はprint()を使うとうまくいきます． 入力データの末尾
ソートアルゴリズムを極める！ 〜 なぜソートを学ぶのか 〜 - 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。 今回はソートについて記します。 0. はじめに データ構造とアルゴリズムを学ぶと一番最初に「線形探索」や「ソート」が出て来ます。これらのテーマは応用情報技術者試験などでも頻出のテーマであり、アルゴリズムの Hello World とも呼ぶべきものです。 特にソートは、 計算量の改善 ($O(n^2)$ から $O(n\log{n})$ へ) 分割統治法 ヒープ、バケットなどのデータ構造 乱択アルゴリズムの思想 といった様々なアルゴリズム技法を学ぶことができるため、大学の授業でも、アルゴリズム関連の入門書籍でも、何種類ものソートアルゴリズムが詳細に解説される傾向にあります。本記事でも、様々なソートアルゴリズムを一通り解説してみました。 しかしながら様々な種類のソートを勉強するのもよいが、「ソートの使い方」や
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