AtCoder Beginner Contest 112(ABC112)に参加しました
D問題が解けたんだけどTLE食らってた・・他の人の回答見てちょっと直したらTLE解除された・・残念過ぎる。
A:
N = 1なら、"Hello World"を出力して終了。そうでないならA+Bを出力。
https://beta.atcoder.jp/contests/abc112/submissions/3342825
B:
まずt_i < Tであるc_i, t_iをリストに入れて、c_iでソートして一番小さいものを出力。
https://beta.atcoder.jp/contests/abc112/submissions/3345498
C:
問題の意味はわかったけど解き方がさっぱりだったのでスキップ。
D:
2~M / 2のうち、Mの約数(=iとする)でかつM / i が N以上の最大のiを出力すればいい・・のだけど何をトチ狂ったのか下からiを数えていったのでTLEになってしまった。
https://beta.atcoder.jp/contests/abc112/submissions/3353158
iを上から数えて見つかったら切り上げるように書き直したら通った(コンテスト終了後)。しかしそれでも処理時間ギリギリである。
https://beta.atcoder.jp/contests/abc112/submissions/3355718
iPhoneを手に入れた
といってもiPhone7(128GB, SIMフリー,中古)だけど。
新しくスマホ買ったよ！！！@rs_pferd から買った中古のiPhone7 pic.twitter.com/AubsyCc4NM
— しょうゆ＠4thday2参加 (@shsub) September 29, 2018
今使ってるnexus5X(ymobile)が16GBしかなく、複数のゲームを入れることもままならなかったので、iPhone7にymobileのSIMを刺して、nexus5xはSIMロック解除して余ってるIIJのSIMでも入れるつもり。
ざっと使ってみた感じ、
- 画面はnexus5の方が大きく、きれいに見える。解像度はどちらも1920x1080。iPhone7は1,334 x 750ですね・・
- 容量が16GB -> 128GBになったのは大きい。
nexus5xのSIMロックを解除しようと思ったけど、割賦を支払いきってなかったので一括で残りを支払う必要がありそうだよ。。大した金額じゃないけど。
AtCoder Beginner Contest 111(ABC111)に参加しました
Cがあとちょっとで解けたのに、残念。
A:
1桁ずつ数値を分解し、1が来たら9を加え、9が来たら1を加えて、それ以外の数値はそのまま加えて出力した・・あれもしかして1と9以外なかった？
https://beta.atcoder.jp/contests/abc111/submissions/3290187
B:
配列に111~999までのゾロ目を入れておいて、小さい方から順に見て入力値を上回ったらその値を出力。
https://beta.atcoder.jp/contests/abc111/submissions/3291386
C:
偶数と奇数に分け、数値の頻度分布を作って、一番大きい値だけ取り除いて残りの頻度の和を取ればよい。
ただし偶数と奇数の最頻値が同じ場合、どちらか一方は二番目に大きい値を取り除く必要がある。
今回時間内では勝手に奇数側だけ二番目を見るようにした(a)ため、テストケースの最後で引っかかってしまっていた。解説見た後偶数側も二番目を見るパターンを作り(b)、(a)と(b)の大小を比較することで通った。
https://beta.atcoder.jp/contests/abc111/submissions/3299748 (不正解)
https://beta.atcoder.jp/contests/abc111/submissions/3302957 (正解)
AtCoder Beginner Contest 110(ABC110)に参加しました
A,B,C完。Dは約数いちいち出してたらダメなのはわかりましたが・・？
A:
2桁 + 1桁の足し算の形になるので、2桁の数値の10の位に一番大きい値を持ってくればよし。
pythonのリストにA, B, Cを格納して、最大の要素をdeleteする形で取り除きました。
https://beta.atcoder.jp/contests/abc110/submissions/3251160
B:
首都も含めたx(とX)の最大値が y(とY)の最小値より少なればOK
・・ということに今更気づきました。
解いたときは愚直にx(とX), y(とY)を全部回して大小比較してました。
https://beta.atcoder.jp/contests/abc110/submissions/3253074
C:
アルファベットの種類を無視して頻度が一緒なら成立します。
なので各文字毎にdefaultdictで個数を数え、valuesだけ取りだしソートして一致判定をしました。
https://beta.atcoder.jp/contests/abc110/submissions/3254915
D:
バカ正直に約数を取りに行ったら、サンプルの段階でTLEしてました。
おそらく素因数分解を使うのでしょうが・・
python/scikit-learnのperceptronを使ってみた
上の本を読んでいたらperceptronの紹介があったので、手元で動かしてみた。
(5, 1), (1, 5)と中心を離して正規分布を生成してるので、100%分類できるだろうと思ったら一個だけハズレが出た。残念。
参考：
Numpyのndarrayとmatrixでは*の結果が異なる
(この記事はQiitaからの転載になります。)
すごい初歩的な話なんですが・・
In [1]: import numpy as np
In [2]: H = np.matrix([[1, 2], [3, 4]])
In [3]: H * H
Out[3]:
matrix([[ 7, 10],
[15, 22]])
In [4]: J = np.array([[1, 2], [3, 4]])
In [5]: J * J
Out[5]:
array([[ 1, 4],
[ 9, 16]])
という感じに、np.matrixの*は行列の掛け算であるのに対し、np.arrayは要素毎の積(アダマール積)になってるんですね。np.arrayの方もnp.dotを使えば行列の掛け算になります。
In [6]: np.dot(J, J)
Out[6]:
array([[ 7, 10],
[15, 22]])
np.powerっていう関数もあるんですが、これは単に要素毎のべき乗を取ってるようで、
In [8]: np.power(J, 2)
Out[8]:
array([[ 1, 4],
[ 9, 16]])
In [9]: np.power(H, 2)
Out[9]:
matrix([[ 1, 4],
[ 9, 16]])
とどちらも同じ結果になるのですが、行列のべき乗は関数ないんでしょうか？ x >= 1 なら、
def matpow(A, x):
B = A
for _ in range(x - 1):
B = np.dot(B, A)
return B
In [14]: matpow(J, 2)
Out[14]:
array([[ 7, 10],
[15, 22]])
で行ける感じもするんですが、ndarray用に作ってるのにmatとか付けるのがイケてなかったり、0乗や逆行列はどうすんだって問題もあります。
ちなみに ** 演算子はnp.matrixではnp.powerと違う挙動をします。
In [13]: H ** 2
Out[13]:
matrix([[ 7, 10],
[15, 22]])
皆さんどうしてるんでしょうか？
これに対するコメント
numpy.matrixは使わない
ベクトルも明示的に行列（1行n列、もしくは、n行1列）として定義する
+、*、@を使う
