最終更新: 2011-09-17T21:10+0900
説明はできない。条件は二つで足りると思ったが間違いだったので三つにした。そうしたら通った。
require 'matrix'
AX, AY, BX, BY, CX, CY = 0,1,2,3,4,5
O = Vector[0,0]
count = 0
DATA.each_line{|ln|
nums = ln.chomp.split(',').map(&:to_i)
a, b, c = Vector[nums[AX],nums[AY]], Vector[nums[BX],nums[BY]], Vector[nums[CX],nums[CY]]
ab, ao, ac = b-a, O-a, c-a
bc, bo, ba = c-b, O-b, a-b
ca, co, cb = a-c, O-c, b-c
ab_cosOAB, ab_cosCAB = ao.inner_product(ab) / ao.r, ac.inner_product(ab) / ac.r
bc_cosOBC, bc_cosABC = bo.inner_product(bc) / bo.r, ba.inner_product(bc) / ba.r
ca_cosOCA, ca_cosBCA = co.inner_product(ca) / co.r, cb.inner_product(ca) / cb.r
count += 1 if ab_cosOAB >= ab_cosCAB and bc_cosOBC >= bc_cosABC and ca_cosOCA >= ca_cosBCA
}
p count
__END__
content of triangles.txt here.
一応の説明を試みると、三本の辺それぞれから見て、辺を構成しない頂点が原点より見上げる位置にあるどうかをコサインの大小で判定してる。ただ、コサインは X軸対称なので見上げてるのか見下ろしてるのかは実際のところわからない。だから二つの辺では不十分で、三つの辺すべてで判定しなければいけない。※この最後の文ではやっぱり説明できてない気がする。
検索した。外積なんて(言葉しか)知りません。問題文の「Cartesian plane」もわからなかったので無視したんだった。なんで Cartesianがデカルトになるの？
メソッド名を決めるまでで 9割が終わってる。
軽い辺から順番に有効にしていき、有効な辺のみで最初にすべての頂点を通ることができたとき、最後に有効にした辺、この辺は隣接する点のうち最も離れている二つを結ぶ最短経路。これより軽い辺を組み合わせてこの二点を結ぶことはできないし、これより重い辺を組み合わせて結ぶのは不必要な無駄を抱える。あとは、このように確定した辺の両端を一個の点とみなすようにしながら再帰的に確定していく。
def find_the_required_edge_with_maximum_weight(matrix)
active_edge = Hash.new{|h,k| h[k] = {} }
(0...matrix.size).map{|src|
((src+1)...matrix.size).reject{|dst| matrix[src][dst].nil? }.map{|dst|
[src,dst]
}
}.inject(&:+).sort_by{|src, dst| matrix[src][dst] }.each{|src, dst| # lighter edge first
active_edge[src][dst] = active_edge[dst][src] = true
visited = [false] * matrix.size
firstvisit = {src=>true, dst=>true}
until firstvisit.empty?
v = firstvisit.shift[0]
visited[v] = true
if visited.all?
return [src, dst]
end
active_edge[v].each{|nxt,|
firstvisit[nxt] = true unless visited[nxt]
}
end
}
return nil
end
matrix = DATA.lines.map{|ln| ln.chomp.split(",").map{|_| _ == '-' ? nil : _.to_i } }
sum_of_weight = matrix.map{|row| row.compact.inject(&:+) }.inject(&:+) / 2
reduced_sum_of_weight = 0
loop{
src, dst = *find_the_required_edge_with_maximum_weight(matrix)
weight = matrix[src][dst]
break if weight == 0
reduced_sum_of_weight += weight
matrix[src][dst] = matrix[dst][src] = 0
matrix.map!{|row| row.map!{|_| _ && weight < _ ? nil : _ } }
}
puts "#{sum_of_weight - reduced_sum_of_weight} saved. (#{sum_of_weight} -> #{reduced_sum_of_weight})"
__END__
content of network.txt here.
もう限界が近いのですよ。風呂の中でああでもないこうでもないと考えてやっと辿り着いたのが上の答え。sum_of_weightの割る 2は忘れるので注意。
Problem 107を検索した。→「最小全域木」「プリム法」「クラスカル法」
クラスカル法のつもりで書いたのが下。上のより 10倍速い。0.5秒が 0.05秒になるレベル。
matrix = DATA.lines.map{|ln| ln.chomp.split(",").map(&:to_i) }
sum_of_weight = matrix.map{|row| row.inject(&:+) }.inject(&:+) / 2
reduced_sum_of_weight = 0
trees = (0...matrix.size).map{|v| {v=>true} }
(0...matrix.size).map{|src|
((src+1)...matrix.size).reject{|dst| matrix[src][dst] == 0 }.map{|dst|
[src,dst]
}
}.inject(&:+).sort_by{|src, dst| matrix[src][dst] }.each{|src, dst| # lighter edge first
i_src, i_dst = trees.index{|tree| tree[src] }, trees.index{|tree| tree[dst] }
if i_src != i_dst
reduced_sum_of_weight += matrix[src][dst]
trees[[i_src, i_dst].min].update(trees[[i_src, i_dst].max])
trees.delete_at([i_src, i_dst].max)
break if trees.size == 1
end
}
puts "#{sum_of_weight - reduced_sum_of_weight} saved. (#{sum_of_weight} -> #{reduced_sum_of_weight})"
__END__
content of network.txt here.
ある段階で最短に見えた経路も木が育って起点が増えるにつれて最短でなくなることがある気がしたので、まわりくどい条件を課してたんだけど、いらん心配だったみたい。起点とか関係なしに軽い辺から繋いでるんだから、連結して起点が増えたところで、後から付け替える余地はなかった。
『[単行本] R. ブランデンベルク, P. グリッツマン【最短経路の本】 シュプリンガー・ジャパン株式会社』をもう一回読んでみよう。当時はグラフっていえば棒グラフ？ってな知識しかなかったからね。世界の秘密をひとつ覗いた気になったもんだ。ちなみに最近は非線形科学(類語：複雑系、自己組織化、創発、冪乗則)とかシステム生物学がブーム。
最終更新: 2011-09-10T23:55+0900
(↑↑のリンク先を見て)行列を使うことがわかればなんとか。最初に考えた階差数列とか二項係数を使った手順とはなんだったのか。要の逆行列の計算(もう忘れた)は Rubyがやってくれるし。だけど最初は行列の要素が整数だったせいで正しい逆行列が得られなくてハマった。
浮動小数点数や有理数その他に対応するために、Matrix#inverseは演算の手続きだけを提供してる、ということなんだと思うけど、全くでたらめな結果が正常に返ってくるのは驚き。元の行列と逆行列の要素がどちらも整数になることがわかってる場合はなおさら。型指定がないことで扱いが難しくなってしまってる。
このへん(ja.wikipedia.org)まで理解したいなあ。
require 'matrix'
# (a0,a1,a2,a3,...) -> (n) -> a0 + a1*n + a2*n^2 + a3*n^3 +...
Poly = lambda{|*kk|
kk.reverse!
return lambda{|n|
return kk.inject(0){|sum,k|
sum * n + k
}
}
}
Q = [1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,1]
QSeq = Poly[*Q] # (n) -> 1 − n + n^2 − n^3 + n^4 − n^5 + n^6 − n^7 + n^8 − n^9 + n^10
Main = lambda{
sum_of_FIT = 0
a, n = [QSeq[0]], 0
until a == Q
aseq = Poly[*a]
raise if aseq[n] != QSeq[n]
n += 1 while aseq[n] == QSeq[n]
sum_of_FIT += aseq[n]
a = Next_OP[QSeq, n]
end
p sum_of_FIT
}
Next_OP = lambda{|seq, k|
return (Matrix[
*(1..k).map{|i| _ = [1.0]; (k-1).times{ _.push(_.last*i) }; _ }
].inverse * Matrix[
*(1..k).map{|_| [seq[_]] }
]).column(0).to_a.map(&:round)
}
Main.call
最終更新: 2011-08-21T01:48+0900
(?imx-imx) 孤立オプション
i: 大文字小文字照合
m: 複数行
x: 拡張形式
(?imx-imx:式) 式オプション
補記 1. 文法依存オプション
+ ONIG_SYNTAX_RUBY
(?m): 終止符記号(.)は改行と照合成功
+ ONIG_SYNTAX_PERL と ONIG_SYNTAX_JAVA
(?s): 終止符記号(.)は改行と照合成功
(?m): ^ は改行の直後に照合する、$ は改行の直前に照合する
サクラエディタが自動で mフラグをくっつけて m/pattern/km みたいなのを正規表現ライブラリに渡すので油断していた。インラインでフラグを変更する方法がある。
ところで、mフラグは実装間で意味に一貫性が無く、また鬼車のフラグも間違いを誘うような名前をしているので注意が必要。みんな ECMAScriptに倣え！
+ 孤立オプションの有効範囲は、その孤立オプションを含んでいる式集合の終わりまでである 例. (?:(?i)a|b) は (?:(?i:a|b)) と解釈される、(?:(?i:a)|b)ではない
フラグの意味に加えて、その有効範囲の面倒くさいことよ。これに対処するくらいなら他の方法を考えるレベル。Onigmoは PCREみたいに、パターンのコンパイル時オプションとして「改行」を意味する文字を指定することに対応してくれないのかな。>NEWLINE CONVENTIONS(pcre.txt)
mフラグを OFFにする目的は何かといえば、JavaScriptと bregonigにおいては $ と ^ が改行前後にマッチしないように、Rubyにおいては . が改行にマッチしないように、ということだ。
「$ と ^ が改行前後にマッチしないように」は言い換えると「^ と $ が文書の頭と末尾にだけマッチするように」ということだが、サクラエディタにおいては従来、文書の先頭・末尾と各行文字列の先頭・末尾は区別できず、各行文字列末尾と改行直前の区別は曖昧だった。であれば、この問題は複数行検索が実現するときまで先送りしても差し支えないだろう。(ないよね？)
最終更新: 2011-08-20T02:11+0900
ナンバープレイス。30秒くらいかかります。数独ソルバは前にも書いたことがある(20100511)。その時とくらべてしたことといえば優先度を付けたくらい。場合によってそれが効果的なのは Problem 83のとき(20110325p01.03)に実感してる。
def main
tl3digits = []
numarr = ''
DATA.each_line{|line| line.chomp!
if /^\d{9}$/ =~ line
numarr << line
tl3digits << solve(numarr)[0,3].to_i if numarr.size == 9*9
else
numarr = ''
end
}
puts "#{tl3digits.size} puzzles were solved."
puts "The sum of 3-digit numbers is #{tl3digits.inject(&:+)}."
end
def solve(nums)
pns = possible_numbers(nums) # [[index,X,Y,...],...]
pns_shortest = 10
pns_shortest_index = -1
pns.each_with_index{|pn,i|
if pn.size-1 < pns_shortest
pns_shortest = pn.size-1
pns_shortest_index = i
end
}
if 10 <= pns_shortest
return nums # solved!
elsif 0 == pns_shortest
return nil # false branch. no solution.
else
pn = pns[pns_shortest_index]
index = pn.shift
return pn.map{|n|
nums_ = nums.dup
nums_[index] = n
solve(nums_)
}.compact[0] # nil or solution
end
end
def possible_numbers(nums)
pns = []
(0...9).each{|y|
(0...9).each{|x|
i = index(x,y)
next unless nums[i] == ?0
pns << [i] + ((?1..?9).to_a - determined_numbers(nums, h_indices(x,y)) - determined_numbers(nums, v_indices(x,y)) - determined_numbers(nums, b_indices(x,y)))
}
}
return pns
end
def index(x,y)
return x + y*9
end
def h_indices(x,y)
return y*9 ... (y+1)*9
end
def v_indices(x,y)
return (0...9).map{|y| x + y*9 }
end
def b_indices(x,y)
i = index(x-x%3, y-y%3)
return [i, i+1, i+2, i+9, i+10, i+11, i+18, i+19, i+20]
end
def determined_numbers(nums, indices)
return indices.map{|i| nums[i] }.reject{|n| n == ?0 }
end
main;
__END__
content of sudoku.txt here.
Bignumがある Rubyでは関係ないけど、64ビット整数を前提に小細工(ループ展開)。
ten = 56866
978807.times{
ten = (ten * 256) % 10000000000
}
p (ten + 1) % 10000000000
場違いに簡単な問題。
max_lineno, max_number = 0, 0
lineno = 0
DATA.each_line{|line| line.chomp!; next if line.empty?; lineno += 1
base, exp = *line.split(",", 2).map(&:to_i)
number = exp * Math.log(base)
max_lineno, max_number = lineno, number if max_number < number
}
p max_lineno
__END__
content of base_exp.txt here.
スクリプトは不完全。4つの数{1,2,5,8}と四則演算とカッコを使って 36を作る方法がわからない。
Ops = [:+, :-, :*, :/].freeze
Ops3 = Ops.product(Ops, Ops).freeze
max_fnxn = 0 # fnxn: first non-expressive number
max_fnxn_c4 = nil
(0..9).to_a.combination(4){|c4|
xns = [true]
c4.permutation.to_a.product(Ops3).each{|_| nums, ops = *_
num = nums.last.to_f
3.times{|i|
num = num.send(ops[i], nums[i])
}
xns[num.to_i] = true if num.finite? and 0 < num.to_i and num.ceil == num.floor
} # 24 * 64
fnxn = xns.index(nil) || xns.length
if max_fnxn < fnxn
max_fnxn = fnxn
max_fnxn_c4 = c4
end
} # 210
puts "{#{max_fnxn_c4.sort.join(',')}} forms 1 to #{max_fnxn-1} numbers."
例えば、(5 - (1/2)) * 8 = 36。数字の順列 ABCDと演算子の順列___をそのまま連結して A_(B_(C_D)) を作るだけでは全ての式を網羅できてなかった。左右対称になるのを除いて、次の 3通りに順列と順列を組み合わせた。((A_B)_C)_D, (A_(B_C))_D, (A_B)_(C_D)
Ops = [:+, :-, :*, :/].freeze
Ops3 = Ops.product(Ops, Ops).freeze
Evaluate = lambda{|exp|
s = []
until exp.empty?
h = exp.shift
if h.kind_of?(Symbol)
s[-2] = s[-2].send(h, s[-1])
s.pop
else
s.push(h)
end
end
return s[-1]
}
max_fnxn = 0 # fnxn: first non-expressive number
max_fnxn_c4 = nil
(0..9).to_a.combination(4){|c4|
xns = [true]
c4.map(&:to_f).permutation.to_a.product(Ops3).each{|_| nums, ops = *_
[
[nums[0], nums[1], ops[0], nums[2], ops[1], nums[3], ops[2]], # ((A_B)_C)_D
[nums[0], nums[1], nums[2], ops[0], ops[1], nums[3], ops[2]], # (A_(B_C))_D
[nums[0], nums[1], ops[0], nums[2], nums[3], ops[1], ops[2]] # (A_B)_(C_D)
].each{|exp|
num = Evaluate.call(exp)
xns[num.to_i] = true if num.finite? and 0 < num.to_i and num.ceil == num.floor
} # 3
} # 24 * 64
fnxn = xns.index(nil) || xns.length
if max_fnxn < fnxn
max_fnxn = fnxn
max_fnxn_c4 = c4
end
} # 210
puts "{#{max_fnxn_c4.sort.join(',')}} forms 1 to #{max_fnxn-1} numbers."