Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
Pythonで競プロをしよう！〜入門者が知っておくべきTips〜
こんにちは、Finatextグループのナウキャストでデータエンジニアをしているけびん( Twitter: @Kevinrobot34, AtCoder: Kevinrobot34 )です。先日、PyCon JP 2020で、「Pythonで競プロをしよう！ 〜入門者が知っておくべき高速化Tips〜」という題名で発表をさせていただきました。発表時のスライドと動画はこちらです。 この内容について、少し加筆してまとめようと思います。 はじめに最近AtCoderを中心に、競技プログラミングの人気が高まっています。 C++で参加している人が最も多いですが、Pythonで参加している人もかなり増えています。 Pythonは書きやすい一方でC++と比べてしまうと実行速度が遅く、Logicは正しくてもPythonだとTLE(Time Limited Exceeded, 時間超過)してしまうことも少なくあり
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