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Pythonで競技プログラミング 〜基本的なアルゴリズム 〜

はじめに

プログラミングコンテストの問題を解くにあたり、利用頻度の高い手法やPythonの標準ライブラリがあります。
本記事では、それらの利用例やサンプルコードを紹介します。
コードはGitHubにも公開しています。(「star」を押していていただけると嬉しいです!!)

Pythonでの標準入力

コマンドラインから入力される値をプログラムで受け取る方法です。開発での利用頻度は少ないですが、競技プログラミングでは必須となります。競技プログラミング入門者が最初に戸惑う点かと思いますが、慣れるまでは入力パターン別にコピペでOKかと思います。
方法はいくつかありますが、個人的にはPythonの組み込み関数のinput()を利用しています。

1つの文字列の入力

A = input()

'''
-入力例-
'Hello World'
-結果-
A = 'Hello World'
'''

input()では、1行ので入力された値を全て文字列として受け取ります。

1つの整数の入力

B = int(input())

'''
-入力例-
5
-結果-
B = 5
'''

int()を用いて、文字列をint型に変換します。

複数の整数を一列で入力

A, B, C = map(int, input().split())

'''
-入力例-
1 2 3
-結果-
A = 1, B = 2, C = 3  
'''

(一行での)複数の整数の入力を一つのリストに格納

L = list(map(int, input().split()))

'''
-入力例-
1 2 3 4 5
-結果-
L = [1, 2, 3, 4, 5]
'''

N行の入力を同一の配列に入れる (各行複数の入力あり)

N = int(input())
L = [list(map(int, input().split())) for i in range(N)]

'''
-入力例-
2
1 2 3
4 5 6
-結果-
L = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
(N = 2)
'''

数学関連

AtCoderの場合、ABCのC問題から要求されることが多い印象のある知識です。

最大公約数,最小公倍数

#a,bの最大公約数
def gcd(a, b):
    while b:
        a, b = b, a % b
    return a

#a,bの最小公倍数
def lcm(a, b):
    return a * b // gcd (a, b)

約数の列挙

#nの約数を全て求める
def divisor(n): 
    i = 1
    table = []
    while i * i <= n:
        if n%i == 0:
            table.append(i)
            table.append(n//i)
        i += 1
    table = list(set(table))
    return table

素因数分解

#nを素因数分解したリストを返す
def prime_decomposition(n):
  i = 2
  table = []
  while i * i <= n:
    while n % i == 0:
      n /= i
      table.append(i)
    i += 1
  if n > 1:
    table.append(n)
  return table

素数判定

#引数nが素数かどうかを判定
def is_prime(n):
    for i in range(2, n + 1):
        if i * i > n:
            break
        if n % i == 0:
            return False
    return n != 1

エラトステネスの篩

def sieve(n):
    is_prime = [True for _ in range(n+1)]
    is_prime[0] = False

    for i in range(2, n+1):
        if is_prime[i-1]:
            j = 2 * i
            while j <= n:
                is_prime[j-1] = False
                j += i
    table = [ i for i in range(1, n+1) if is_prime[i-1]]
    return is_prime, table

べき乗の計算

#xのn乗をmで割った余り
def pos(x, n, m):
    if n == 0:
        return 1
    res = pos(x*x%m, n//2, m)
    if n%2 == 1:
        res = res*x%m
    return res

標準ライブラリ

ビット生成

import itertools
L = [0, 1] #生成する数字
num = 3 #生成するビット数
bit_list = list(itertools.product([0, 1], repeat=num))

'''実行結果
[(0, 0, 0), (0, 0, 1), (0, 1, 0), (0, 1, 1), (1, 0, 0), (1, 0, 1), (1, 1, 0), (1, 1, 1)]
'''

階乗

import itertools

seq = ('a', 'b', 'c', 'd', 'e')

#階乗
ptr = list(itertools.permutations(seq)) #組み合わせ列挙 5!

'''実行結果
[('a', 'b', 'c', 'd', 'e'),
 ('a', 'b', 'c', 'e', 'd'),
 ('a', 'b', 'd', 'c', 'e'),
 ('a', 'b', 'd', 'e', 'c'),
           中略
 ('e', 'd', 'c', 'a', 'b'),
 ('e', 'd', 'c', 'b', 'a')]
 '''

ptr_num = len(list(itertools.permutations(seq))) #組み合わせ数 

'''実行結果
    120
'''

順列

#nPa(順列)
import itertools

seq = ('a', 'b', 'c', 'd', 'e')
ptr = list(itertools.permutations(seq, 3)) #順列列挙 5P3

'''実行結果
[('a', 'b', 'c'),
 ('a', 'b', 'd'),
 ('a', 'b', 'e'),
 ('a', 'c', 'b'),
       中略
 ('e', 'd', 'a'),
 ('e', 'd', 'b'),
 ('e', 'd', 'c')]
'''

ptr_num = len(list(itertools.permutations(seq, 3))) #順列数

'''実行結果
    60
'''

組み合わせ

#nCa (組み合わせ)
import itertools

seq = ('a', 'b', 'c', 'd', 'e')
ptr = list(itertools.combinations(seq,3)) # 組み合わせ列挙 5C3

'''実行結果
[('a', 'b', 'c'),
 ('a', 'b', 'd'),
 ('a', 'b', 'e'),
 ('a', 'c', 'd'),
 ('a', 'c', 'e'),
 ('a', 'd', 'e'),
 ('b', 'c', 'd'),
 ('b', 'c', 'e'),
 ('b', 'd', 'e'),
 ('c', 'd', 'e')]
 '''

数え上げ

from collections import Counter
arr = [1,1,4,6,1,1,35,1,5,1,3]
d = Counter() #インスタンスを生成
d.update(arr)
print(d[1]) #d[数えたい値]

'''実行結果
6
'''

アルゴリズム, データ構造

ソート(ラムダ式)

1次元配列のソート

A = [1, 3, 2]
A.sort()
print(A)

'''実行結果
[1, 2, 3]
'''

多次元配列のソート

A = [[1, 2], [3, 1], [2, 5]]
B = sorted(A, key=lambda x: x[0]) # 0番目の要素でソート
C = sorted(A, key=lambda x: x[1]) # 1番目の要素でソート

'''実行結果
B = [[1, 2], [2, 5], [3, 1]]
C = [[3, 1], [1, 2], [2, 5]]
'''

多次元配列のソートはラムダ式を用いて行います。

二分探索

import bisect
#ソートされたリストAにソートを崩さずに値xを挿入するとき、xの入るべきインデックスを返す。
bisect.bisect(A,x)

#リストAに値xを入れ、xが複数になるとき、一番左の値xのインデックスを返す
bisect.bisect_left(A,x)

#リストAに値xを入れ、xが複数になるとき、一番右の値xのインデックスを返す
bisect.bisect_right(A,x)

Union-Find-木

class UnionFind:
    def __init__(self, n):
        self.par = [i for i in range(n)] #親
        self.rank = [0 for _ in range(n)] #根の深さ

    #xの属する木の根を求める
    def find(self, x):
        if self.par[x] == x:
            return x
        else:
            self.par[x] = self.find(self.par[x])
            return self.par[x]

    #xとyの属する集合のマージ
    def unite(self, x, y):
        x = self.find(x)
        y = self.find(y)
        if x == y:
            return
        if self.rank[x] < self.rank[y]:
            self.par[x] = y
        else:
            self.par[y] = x
            if self.rank[x] == self.rank[y]:
                self.rank[x] += 1

    #xとyが同じ集合に属するかを判定
    def same(self, x, y):
        return self.find(x) == self.find(y)

クラスカル法

#union-find木
#クラスカル法にはUnion-find木が必要
class UnionFind:
    def __init__(self, n):
        self.par = [i for i in range(n)] #親
        self.rank = [0 for _ in range(n)] #根の深さ

    #xの属する木の根を求める
    def find(self, x):
        if self.par[x] == x:
            return x
        else:
            self.par[x] = self.find(self.par[x])
            return self.par[x]

    #xとyの属する集合のマージ
    def unite(self, x, y):
        x = self.find(x)
        y = self.find(y)
        if x == y:
            return
        if self.rank[x] < self.rank[y]:
            self.par[x] = y
        else:
            self.par[y] = x
            if self.rank[x] == self.rank[y]:
                self.rank[x] += 1

    #xとyが同じ集合に属するかを判定
    def same(self, x, y):
        return self.find(x) == self.find(y)


#クラスカル法
# V: 頂点集合(リスト) E: 辺集合[始点, 終点, 重み](リスト)
class kruskal():
    def __init__(self, V, E):
        self.V = V
        self.E = E
        self.E.sort(key=lambda x: x[2]) #辺の重みでソート

    def weight(self): #最小全域木の重み和を求める
        UF = UnionFind(len(V)) #頂点数でUnion Find Treeを初期化
        res = 0
        for i in range(len(self.E)):
            e = self.E[i]

            if (UF.same(e[0], e[1])) == False:
                UF.unite(e[0], e[1])
                res += e[2]

        return res

    def edge(self):
        UF = UnionFind(len(self.V)) #頂点数でUnion Find Treeを初期化
        res_E = []
        for i in range(len(self.E)):
            e = self.E[i]

            if (UF.same(e[0], e[1])) == False:
                UF.unite(e[0], e[1])
                res_E.append(e)

        return res_E

    def node(self):
        UF = UnionFind(len(V)) #頂点数でUnion Find Treeを初期化
        res_V = []
        for i in range(len(E)):
            e = E[i]

            if (UF.same(e[0], e[1])) == False:
                UF.unite(e[0], e[1])
                res_V.append(e[0])
                res_V.append(e[1])

        return list(set(res_V))

ワーシャル-フロイド法

#d[i][j]は2頂点間i, j間の移動コストを格納, Vは頂点数
def warshall_floyd(d, V): 
    for k in range(V):
        for i in range(V):
            for j in range(V):
                d[i][j] = min(d[i][j], d[i][k] + d[k][j])

    return d #d[i][j]に頂点i, j間の最短距離を格納

参考

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