メディアが指摘しない、川内優輝ボストン優勝の「本当の意味」 | 文春オンライン
ボストンで勝つことの「とてつもない価値」 川内の優勝には驚きがふたつありました。まずひとつめは、川内優勝の約1週間後、同じく世界6大マラソンのひとつ、ロンドンマラソンを走るためにロンドンへと行ったときのことです。EXPOやホテルで、ぼくが日本人だとわかると、「カワウチすごかったね！」ってたくさんの人に言われたんです。ランナーだけじゃなく、公園で散歩中のおっさんにまで「カワウチはすごかった」って言われましたからね。 昨年行われたロンドン世界選手権では、川内だけ、ゼッケンに書いてある「KAWAUCHI」ではなく、ファーストネームである「YUKI」と声援が飛ぶ選手でありましたが、まだまだマラソンのコアな世界では知る人ぞ知る存在でした。 やっぱり、ワールドマラソンメジャーズで勝つということは、世界ではとてつもなく価値があるんですね。オリンピックでもない、世界選手権でもない、ワールドマラソンメジャー
動的計画法(DP)勉強メモ - Qiita
ちょっと調べたのでまとめてみます。 動的計画法(DP)とは？ まず、Wikipediaを見てみる。(引用は一部改変しています) 細かくアルゴリズムが定義されているわけではなく、下記2条件を満たすアルゴリズムの総称である。 分割統治法：部分問題を解き、その結果を利用して、問題全体を解く メモ化：部分問題の計算結果を再利用する ふむ、分けること、メモ化すること、の２つを含むアルゴリズムであると。 適用するには条件があるそうな。 最適化問題に適用する場合、一般的に、以下の2つが適用する問題に成立していないといけない。 部分構造最適性や最適性原理 部分問題重複性 部分構造最適性 部分構造最適性とは、以下の2条件が成立していることをさす。 ⅰ. 部分問題も同じ最適化問題が成立している ⅱ. 部分問題間が独立している 何やら漢字だらけで難しそうだが、ⅰはこんな感じだと思う。 例えば問題を5つのステップ
動的計画法（ナップサック問題） - アルゴリズム講習会
動的計画法（ナップサック問題） 動的計画法とナップサック問題について解説します。 動的計画法とは 直接計算すると大きな時間がかかってしまう問題に対し、途中の計算結果をうまく再利用することで計算効率を上げる手法のこと。 「途中の計算結果を再利用」＝「同じ計算をしない」ということ 難しいように見えて考え方自体は単純 ICPC国内予選でもC問題～F問題くらいに何かしらの形で2,3題ほどでます 英語では「Dynamic Programming」と呼び、略して「DP」と呼ぶことが多いです。 動的計画法で効率的に解ける問題の一つに、ナップサック問題というものがあります。 ナップサック問題 ナップサック問題は、価値と重さが決まっている複数の品物を容量が一定のナップサックに詰め込むとき、ナップサックに詰め込める品物の価値の和の最大値は何であるか？ という問題です。 具体的には、以下の図のようになります。ナ
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