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2021やけに素因数分解しづらいなって思って調べたら、21世紀で1番素因数分解しづらい年(=最小の素因数が大きい合成数)だった。次に大きいのは2209年だけど、これは平方数でまだ分かりやすく、次点は2279年かな。いずれにせよ、2021年はなかなか素晴らしい合成数イヤー。噛み締めていきたい。
めちゃ頑張った時期に平気で低パフォ出るゲームなので ・1回1回の結果は運も絡むしあまり気にしない ・新規AC、新しい知識や実装方針などに成長を感じる スタイルで。良い感じです。 赤はさらにratedが減るし強者ばかり、レートを上げるのは大変そうですが、成長要素はまだ多いので引き続き前向きに。
アライグマ「ABC181のテスターだったのだ。C問題は、3つの点の組み合わせを全探索するのだ。P,Q,Rが同じ直線上にあるのは、PQの傾きとQRの傾きが同じときなのだ！ 割り算で比べると0で割るとき困るから、移項して掛け算で比べるのだ！」
サーバル「ARC107に参加して83分5完で46位だったよ！ A問題は、式の変形とmodの扱いを聞く問題だね。a,bが独立ならΣΣf(a)g(b)=Σf(a)Σg(b)にできるってやつだよ！ 難しい問題を解くときによく出てくる式変形だから、すぐ思いつけるようになっておくといいよ」
ARC 107 お疲れ様でしたー！！！ A：(1+...+A)(1+...+B)(1+...+C) B：num[v] = (i+j=v となる (i, j) の個数) として、num[v] * num[v-K] の総和 (K >= 0 にしておく) C：縦横独立に解いて良い。縦方向について、移り変わり可能な列を Union-Find でマージした。同じグループは permutation 可能 →
これは真面目なライフハックですが、大体の界隈では天才が一年ぐらいで圧倒的に成長して、それを見た多くの凡人はそれを見て心が折れて離脱してしまうのですが、天才の多くは飽きっぽいので、そこから一年くらいで飽きて別の界隈に行ってしまう。結果としてダラダラ3年くらい続けてると勝つる
コンピュータサイエンスで有名なアルゴリズムのPython実装を大量に公開しているリポジトリ github.com/TheAlgorithms/… 教養レベルのデータ構造やアルゴリズムから機械学習やブロックチェーン,Web関連などの応用まで,かなり高頻度で更新されている様子 Pythonで何か実装したいときには結構参考にできそう
【プレゼント企画】 フォルシア監修のRust本出版を記念して『実践Rustプログラミング入門』を抽選で5名様にプレゼントいたします！ 〈応募方法〉 本ツイートをRT 締切：10/16（金）まで ※ 応募締切後、当選者の方のみにTwitterのDMでご連絡します。 ご応募お待ちしております！
DSUって何？って迷子の人が大量発生しているな。DSUはDisjoint Set Unionの略で、競プロ界隈ではUnion Findって呼ばれてることが多い。学術的な場面では前者のが通じやすくて、競プロ界隈では後者のが通じやすい印象だけど、どっちも覚えておいて損はないとおもう。
argparseでコマンドライン引数が使えます 使い方は ①argparse.ArgumentParser()で パーサーの作成 ②parser.add_argumentで引数の追加 ③args = parser.parse_args() args.引数名 でコード内で指定した値を利用 コマンドラインで実行時に python 〇〇.py 引数名1 引数名2.. で引数を指定可能
Python使ってるとたまに出てくる*argsと**kwargsって何？ これらは可変長引数として長さが自由に変動できる引数。 覚え方は *argsは関数の引数を受け取りargsでタプルを返す。 **kwargsは関数の名前引数を受けkwargsで取り辞書を返す。 ちなみに*argsも**kwargsも別の言葉に変えても大丈夫です。
全てのエンジニアが心がけておくべきこととして「コードを書くのをサボる」というのがありまして、もし「たくさん書くのがプロ」と思ってる人がいたらそれは「洗脳されてるだけ」ですしｗ、本当のプロとは「既存リソースを組み合せて上手く使う人」のことなのでそこは勘違いしない方がいいですねー😄
個人の感想 モノリス向けスタック(Laravel/Railsとか) → 早くそこそこ無難に作れるがスケールしない マイクロサービス(k8s) → コストえぐいけどスケールはする サーバーレス向けスタック(Lambda/Firebaseとか) → スケーラビリティは最高だがベンダーロックイン激しい，設計難易度も非常に高い
たまに「制約から回答を予測するのは競プロだけ」みたいなことを言う人がいるけど、これは間違い。「制約から要件を満たすプログラムを考える」というのはむしろ実務的。競プロが決定的に違うのは、「その制約で実現可能なアルゴリズムの存在が保証されている」って点なのよね。
deviseについては色々と言いたいことがあるので、話題になってる内にブログ書いた。サンプルもちゃんと用意した。 #はてなブログ パーフェクトRails著者が解説するdeviseの現代的なユーザー認証のモデル構成について - j… joker1007.hatenablog.com/entry/2020/08/…
シャンパンタワーで上からシャンパンを注ぐと下のグラスに均等に行き渡るみたいな説明をよく見るんだけど、あれってウソじゃない? 数学的に考えれば二項分布で下層ほど中央にシャンパンが集中しちゃう気がするんだけど。実際やっている人はこの問題をどう解決してるの?
数理工学と応用数学は似てるけどちょっとスタンスが違う ・数理工学：現実世界のさまざまな現象に潜む数理を見出し、数学の問題として取り組むことで生まれた手法を、分野横断的に活用させていく工学 ・応用数学：現実世界にも応用できる可能性の高そうな数学
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