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衆院選
not522.hatenablog.com
「空文字列でない」を入れることにしたみたいです（今日のABC-Fもそうでした）。 PAST中めちゃくちゃ考えましたが、確かにこれで一意になりそうです。https://t.co/Aykgtguv14— きり (@kiri8128) May 10, 2020 なるほどなぁと思ったし周知しておくべきだと思ったので記事にしました。 よくある間違った定義 - 1 バランスのとれた括弧列は以下のいずれかの条件を満たす。 空文字列 バランスのとれた括弧列が存在し、'(',,')'をこの順に結合した文字列 バランスのとれた括弧列,が存在し、,をこの順に結合した文字列 E - Parentheses C - 部分文字列と括弧 よくある間違った定義 - 2 バランスのとれた括弧列は以下のいずれかの条件を満たす。 '()' バランスのとれた括弧列が存在し、'(',,')'をこの順に結合した文字列 バランスのとれ
まとめ のグリッドに収まる格子点を頂点とする凸多角形の頂点数は。 詳しい話は論文を読んでください。 On the maximal number of edges of convex digital polygons included into an m × m-grid はじめに 凸包を取ると考慮すべき点の数が減って嬉しい、という問題が競プロでたまに出題されます。 この類の問題の解説で頂点数のオーダーがと書いてあることがある*1のですが、実際はだよという話です。*2 方針 頂点数を大きくするにはマンハッタン距離が短い辺から使うのが最適です。 マンハッタン距離が以下の辺を使うと、頂点数がの凸多角形がのグリッドに収まります。 計算 めんどうなので、成分が正の部分だけ考えます。*3 そうすると使う辺は(1,1),(1,2),(2,1),(1,3),(2,2),(3,1),...となります。 これ
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
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