前書き

いつの間にかClojureが使用できるようになっていたので、俺の許嫁と幼なじみが修羅場すぎるを解いてみました。

Mission1

(require '[clojure.string :as str])
(use '[clojure.java.io])

(doseq [line (line-seq (reader *in*))]
  (println (str/join
    (map #(nth % 1) (filter #(even? (nth % 0))
      (map-indexed #(vector %1 %2) (str/split line #"")))))))

結果：
　提出言語：Clojure(Beta)
　得点：100 点

　結果：
　テストケース1：success　1.22秒
　テストケース2：success　1.17秒
　テストケース3：success　1.2秒
　テストケース4：success　1.21秒
　テストケース5：success　1.16秒

...Clojure遅い。
おそらく1秒は起動時のcoreの読み込みに使っているはず。

Mission2

(use '[clojure.java.io])
(doseq [line (reduce #(map + %1 %2)
  (partition 7 (map read-string
    (rest (line-seq (reader *in*))))))] (println line))

結果：
　提出言語：Clojure(Beta)
　得点：100 点

　結果：
　テストケース1：success　1.15秒
　テストケース2：success　1.25秒
　テストケース3：success　1.22秒
　テストケース4：success　1.19秒
　テストケース5：success　1.16秒

Mission3

(println "RENA")

結果：
　提出言語：Clojure(Beta)
　得点：100 点

　結果：
　テストケース1：success　1.11秒

Mission RENA

(use '[clojure.java.io])
(require '[clojure.string :as str])

(defn str-to-numseq [s]
  (map read-string (str/split s #" ")))

(defn fr-pair [v]
  (map #(vector (first v) %) (rest v)))

(defn reduce-concat [v]
  (reduce #(concat %1 %2) v))

(defn combine [s1 s2]
  (reduce-concat
    (map #(fr-pair (cons % s1)) s2)))

(defn seq-to-grid [s]
  (let [[x1 y1 x2 y2] s]
    (combine (range x1 (+ 1 x2)) (range y1 (+ 1 y2)))))

(defn m-val [x y m]
  (nth (nth m (- x 1)) (- y 1)))

(def input-data (line-seq (reader *in*)))

(def settings (-> input-data first str-to-numseq))
(def width (first settings))
(def height (second settings))

(def num-matrix
  (map #(str-to-numseq %) (take height (rest input-data))))

(def selectors
  (distinct (reduce-concat
     (map seq-to-grid
          (map str-to-numseq (drop (+ 1 height) input-data))))))

(def result
  (reduce + (map #(m-val (first %) (last %) num-matrix) selectors)))

(println result)

結果：
　提出言語：Clojure(Beta)
　得点：100 点

　結果：
　テストケース1：success　1.32秒
　テストケース2：success　1.28秒
　テストケース3：success　1.34秒
　テストケース4：success　1.28秒
　テストケース5：success　1.28秒

今回は対象のマスを全部求めてから重複を弾いて集計する流れにしたけれど、各マスごとにフラグ立ててから集計した方がおそらく早いと思われる。

感想

速さを求めるためのチューニングをしていないので、全体的にけっこう遅い。
あと、Clojureはテストケースごとに新たに実行環境を起動しているようなので、その分のオーバーヘッドが1秒ほどあるように思われる。（Mission3でも1.1秒かかっているため）
全体的に不利かも。