Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
JOI2013 本選1 Illumination 解説
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
kagamiz
March 29, 2013
Programming
0
380
JOI2013 本選1 Illumination 解説
OkNCT-ICT 2013 春合宿 Day 5 (らしい) で解説したもの.
kagamiz
March 29, 2013
Tweet
Share
More Decks by kagamiz
See All by kagamiz
KCS v2. の開発
kagamiz
0
280
internship final presentation
kagamiz
0
1.3k
internship-middle term presentation
kagamiz
0
1.2k
すうがくのまほう
kagamiz
0
370
ご当地料理の紹介
kagamiz
0
480
オンラインジャッジシステムの実装
kagamiz
0
1.2k
AOJ 0022 Maximum Sum Sequence 解説
kagamiz
1
1.6k
AOJ 0557 A First Grader 解説
kagamiz
0
1k
AOJ 0186 Aizu Chicken 解説
kagamiz
0
330
Other Decks in Programming
See All in Programming
AWS×クラウドネイティブソフトウェア設計 / AWS x Cloud-Native Software Design
nrslib
16
3.4k
Codexに役割を持たせる 他のAIエージェントと組み合わせる実務Tips
o8n
4
1.4k
Takumiから考えるSecurity_Maturity_Model.pdf
gessy0129
1
170
実践ハーネスエンジニアリング #MOSHTech
kajitack
7
4.5k
PHPで TLSのプロトコルを実装してみる
higaki_program
0
510
How to stabilize UI tests using XCTest
akkeylab
0
140
Claude Code Skill入門
mayahoney
0
440
Agentic AI: Evolution oder Revolution
mobilelarson
PRO
0
200
テレメトリーシグナルが導くパフォーマンス最適化 / Performance Optimization Driven by Telemetry Signals
seike460
PRO
2
180
Reactive ❤️ Loom: A Forbidden Love Story
franz1981
2
170
Vuetify 3 → 4 何が変わった?差分と移行ポイント10分まとめ
koukimiura
0
200
Windows on Ryzen and I
seosoft
0
410
Featured
See All Featured
First, design no harm
axbom
PRO
2
1.1k
How to optimise 3,500 product descriptions for ecommerce in one day using ChatGPT
katarinadahlin
PRO
1
3.5k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
38
2.8k
<Decoding/> the Language of Devs - We Love SEO 2024
nikkihalliwell
1
160
The Hidden Cost of Media on the Web [PixelPalooza 2025]
tammyeverts
2
250
Applied NLP in the Age of Generative AI
inesmontani
PRO
4
2.2k
Stewardship and Sustainability of Urban and Community Forests
pwiseman
0
160
Organizational Design Perspectives: An Ontology of Organizational Design Elements
kimpetersen
PRO
1
650
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
370
20k
Navigating Team Friction
lara
192
16k
Efficient Content Optimization with Google Search Console & Apps Script
katarinadahlin
PRO
1
440
30 Presentation Tips
portentint
PRO
1
260
Transcript
JOI 2013 本選 1 Illumination 解説 @kagamiz
問題の概要 • 白黒で , 長さが N の電飾があります . ◦◦••◦•◦◦◦• •
ある区間を反転させて ( 反転させなくても良 い ), できるだけ長い交互列 ( 隣同士の色が 違う区間 ) を作りたい .
問題例の復習 ◦◦••◦•◦◦◦• ← これを長くしたい ◦◦•◦•◦•◦◦• • こう反転させると長さが 7 の交互列になる . ◦◦••◦•◦•◦•
• こうしても良い .
解答に移る前に • コンピュータはぱない機械ですが , 神では無 いので 1 秒あたりに処理できる命令に限度 があります .
• あるアルゴリズムで問題を解こうと考えたと きに , そのために必要な処理の回数を計算 量と言います ( 正確な定義ではない ).
アルゴリズムの計算量 • 計算量は , 通常「何に比例するか」で考えて , それをアルゴリズムのオーダーという . • 最初のうちはプログラム中のループの個数を
数えることが多く , たとえばループが 3 重 になっている箇所があれば O(N^3) 時間の アルゴリズムという .
アルゴリズムの計算量 • 計算量は , 通常「何に比例するか」で考えて , それをアルゴリズムのオーダーという . • アルゴリズムのオーダーが分かれば
, O(f(N)) の N に実際に N の最大値を入れてみて , 時間制限に間に合うか考えてみる . • 1 秒制限で f(N) ≦ 10^7 位なら大体 OK.
O(N^3) 時間のアルゴリズム • ◦◦••◦•◦◦◦• • 実際に切る場所を , 2 重ループで 2
つ決め打 ち . ← O(N^2) • その後に , その区間を反転して , 交互列の長 さの最大値を探す .← O(N) • 3 重ループなので合計 O(N^3).
O(N^3) 時間のアルゴリズム • 区間の反転は? • 前もって反転した配列を用意すると楽 .
( ^o^) 区間の反転はできた
( ^o^) 区間の反転はできた • ( ⊖ ) ˘ ˘ 。
o( 交互列の長さの最大値は? )
( ^o^) 区間の反転はできた • ( ⊖ ) ˘ ˘ 。
o( 交互列の長さの最大値は? ) • |JOI2013 本選 コード [ 検索 ]| ┗(☋ ` )┓ 三
( ^o^) 区間の反転はできた • ( ⊖ ) ˘ ˘ 。
o( 交互列の長さの最大値は? ) • |JOI2013 本選 コード [ 検索 ]| ┗(☋ ` )┓ 三 • ( ) Run-Length ◠‿◠ ☛ 圧縮の応用じゃ w
( ^o^) 区間の反転はできた • ( ⊖ ) ˘ ˘ 。
o( 交互列の長さの最大値は? ) • |JOI2013 本選 コード [ 検索 ]| ┗(☋ ` )┓ 三 • ( ) Run-Length ◠‿◠ ☛ 圧縮の応用じゃ w • ▂▅▇█▓▒░(’ω’) █▇▅▂ ░▒▓ うわあああ
交互列の長さを求める • Run-Length 圧縮では , となりと同じならま とめる , 違ったら新しく始める ,
といった 感じで縮約していったが , 今回はその逆 . • となりと違ったらまとめる , 同じだったら新 しく始める .
交互列の長さを求める • となりと違ったらまとめる , 同じだったら新 しく始める . • 擬似コード for
( すべての電飾 ) : if ( 前の電飾と違う色 ) then 長さ = 長さ +1 else 長さを配列に格納 . 長さ = 1. 長さを配列に格納 .
O(N^3) 時間のアルゴリズム • 結局何点とれるの? • 最悪 (10^5)^3 = 10^15. •
10^15?? • 10^15[msec] = 31709.7919838 年 ... • やばい (20 点が得られる )
O(N) 時間のアルゴリズム ◦|◦•|•◦•◦|◦|◦• • よくみてみよう
O(N) 時間のアルゴリズム ◦|◦•|•◦•◦|◦|◦• • 実際にひっくり返さなくても
O(N) 時間のアルゴリズム ◦|◦•|•◦•◦|◦|◦• • 隣り合う線に挟まる区間をひっくり返すと良 い!! ( 隣り合わない区間をひっくり返し ても ...
死 )
O(N) 時間のアルゴリズム ◦|◦•|•◦•◦|◦|◦• • 隣り合う 3 つの区間を考えて , 間をひっくり 返せば交互列
. やったぜ . • 3 つも区間が無いときはうしろに 2 つ なが さ 0 の区間を入れると考えやすい .
O(N) 時間のアルゴリズム • まとめ for ( すべての電飾 ) : if
( 前の電飾と違う色 ) then 長さ = 長さ +1 else 長さを配列に格納 . 長さ = 1. 長さを配列に格納 . • これをする ( 長さ 0 を 2 つ足すと good) • 配列の隣り合う 3 つの和の最大値が答え .
O(N) 時間のアルゴリズム • O(N) 時間で働く . 実装も綺麗 . • 10^2[msec]
= 100msec = 0.1s ( 実際はもっと 早いくらい ). • 文化祭もうまくいきそう . 100 点
ちなみに ◦◦••◦•◦◦◦• • 偶数番目をひっくり返すと ◦••◦◦◦◦•◦◦ • Run-Length して 3 つの区間和を求めるだけ