Lock in $30 Savings on PRO—Offer Ends Soon! ⏳
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
競プロへの誘 -いざな-
Search
U76NER
May 16, 2022
Programming
0
930
競プロへの誘 -いざな-
WASD Inc. LT会(仮)
2022-03-25
U76NER
May 16, 2022
Tweet
Share
More Decks by U76NER
See All by U76NER
JSのクラスの後ろ向きな話
u76ner
0
130
GASええやん
u76ner
1
89
mockdateええやん
u76ner
0
310
Other Decks in Programming
See All in Programming
これならできる!個人開発のすゝめ
tinykitten
PRO
0
130
チームをチームにするEM
hitode909
0
380
SwiftUIで本格音ゲー実装してみた
hypebeans
0
490
ELYZA_Findy AI Engineering Summit登壇資料_AIコーディング時代に「ちゃんと」やること_toB LLMプロダクト開発舞台裏_20251216
elyza
2
610
AIコーディングエージェント(Gemini)
kondai24
0
270
從冷知識到漏洞,你不懂的 Web,駭客懂 - Huli @ WebConf Taiwan 2025
aszx87410
2
3k
Flutter On-device AI로 완성하는 오프라인 앱, 박제창 @DevFest INCHEON 2025
itsmedreamwalker
1
150
ローカルLLMを⽤いてコード補完を⾏う VSCode拡張機能を作ってみた
nearme_tech
PRO
0
160
Tinkerbellから学ぶ、Podで DHCPをリッスンする手法
tomokon
0
140
Cap'n Webについて
yusukebe
0
150
Rubyで鍛える仕組み化プロヂュース力
muryoimpl
0
160
DevFest Android in Korea 2025 - 개발자 커뮤니티를 통해 얻는 가치
wisemuji
0
170
Featured
See All Featured
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
269
13k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
55
9.4k
Un-Boring Meetings
codingconduct
0
160
Digital Ethics as a Driver of Design Innovation
axbom
PRO
0
130
Heart Work Chapter 1 - Part 1
lfama
PRO
3
35k
Navigating Algorithm Shifts & AI Overviews - #SMXNext
aleyda
0
1k
Technical Leadership for Architectural Decision Making
baasie
0
180
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
333
24k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
463
34k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1032
470k
Reality Check: Gamification 10 Years Later
codingconduct
0
1.9k
Discover your Explorer Soul
emna__ayadi
2
1k
Transcript
競プロへの誘 -いざな- LT会(仮) 2022/03/25 u76ner
競プロとは 2 - 競プロとは - 「競技プログラミング」の略 - 競技プログラミングでは、参加者全員に同一の課題が出題され、より早く与えら れた要求を満足するプログラムを正確に記述することを競う。
(Wikipedia)
競プロとは 3 - 有名なやつの例 - AtCoder
競プロとは 4 - 有名なやつの例 - AIZU ONLINE JUDGE(AOJ)
競プロとは 5 - 問題の入力に対して解答に制限時間内に解答する - だいたい2秒とかが多い気がする(↓ AtCoderでの例)
競プロとは 6 - 問題の入力に対して解答に制限時間内に解答する
競プロとは 7 - 問題の入力に対して解答に制限時間内に解答する - 問題を解くこと自体は原理的にできるが、 ナイーブに実装すると現実的な時間で解くことが不可能 であることが多い
計算量の例 8 - 例) - a n+2 = a n+1
+ a n , a 1 = 1, a 2 = 1 - このとき、a 40 , a 100 を求めよ - いわゆるフィボナッチ数列
計算量の例 9 - ナイーブな実装
計算量の例 10 - ナイーブな実装 - a 100 が計算できない
- 計算時間 - a 40 : 604 ms - a 45 : 6,808 ms - a 50 : > 1 min
計算量の例 11 - 改善点 - a 50 = a
49 + a 48 = (a 48 + a 47 ) + (a 47 + a 46 ) = (a 47 + a 46 ) + (a 46 + a 45 ) + (a 46 + a 45 ) + (a 45 + a 44 ) = …
計算量の例 12 - 改善点 - a 50 = a
49 + a 48 = (a 48 + a 47 ) + (a 47 + a 46 ) = (a 47 + a 46 ) + (a 46 + a 45 ) + (a 46 + a 45 ) + (a 45 + a 44 ) = … - 重複した計算を上手く記憶しておくことで速くできそう
計算量の例 13 - 途中計算を記憶しておく実装
計算量の例 14 - 途中計算を記憶しておく実装 - 計算時間 -
a 40 : ≒ 1ms - a 100 : ≒ 1ms - ちなみにこういうアルゴリズムを総称して動的計画法(DP)という
エンジニアの視点から 15 - 競プロをやることの利点
エンジニアの視点から 16 - 競プロをやることの利点 - 処理を軽くすることに目が向きやすい
エンジニアの視点から 17 - 例)
エンジニアの視点から 18 - ナイーブにやる - 二重ループは改善できそう
エンジニアの視点から 19 - 連想配列を使う -
二重ループが解消できる
まとめ 20 - 競プロでは、計算方法自体はすぐわかるけど、 それを現実的な時間で計算できるかが求められる - 普段の実装でも、細かい計算量の削減に目が行き届くようになる
21