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AtCoder標準入力まとめ

Last updated at Posted at 2023-08-14

はじめに

AtCoderの標準入力セットは既にたくさんの方がまとめてくれていますが、int型とリスト内包表記を自分なりにわかりやすくまとめてみました。
作成途中なので随時更新していきます。

(1, N)行列データ(リスト内包表記なし)

入力

N
A1 A2 A3 … AN

入力例

3
2 3 5

コード例

sample.py
N = int(input())
A = list(map(int, input().split()))

#出力
print(A)
[2, 3, 5]

#unpackという手法を使うと以下のように出力されます
print(*A)
2 3 5

(N, 1)行列データ

入力

N M
A1
A2
A3

AN

入力例

3 3
2
3
5

コード例1(int型)

sample.py
N, M = map(int, input().split())
A = []
for _ in range(N):
    A.append(int(input()))

#出力
print(A)
[2, 3, 5]

コード例2(リスト内包表記)

sample.py
N, M = map(int, input().split())
A = [int(input()) for _ in range(N)]

#出力
print(A)
[2, 3, 5]

(N, M)行列データ

(N, M)行列データは行で格納する方法と列で格納する方法の2つがあります。
それぞれ、int型とリスト内包表記の2通りで格納することができます。

問題の入力部分(ABC315C)

Nカップのアイスクリームがあります、
iカップ目の味はFi、美味しさはSiです。

入力

N
F1 S1
F2 S2
︙ ︙
FN SN

入力例

4
1 4
2 10
2 8
3 6

コード例

[xi, yi]として格納(行で格納)

int型
1変数のとき

sample.py
N = int(input())
A = []
for _ in range(N):
    a = list(map(int, input().split()))
    A.append(a)

# 出力
print(A)  
[[1, 4], [2, 10], [2, 8], [3, 6]]

2変数の時

sample.py
N = int(input())
ice = []
for _ in range(N):
    F, S = map(int, input().split())
    ice.append((F, S))

# 出力
print(ice)  
[(1, 4), (2, 10), (2, 8), (3, 6)]

リスト内包表記

sample.py
N = int(input())
ice = [list(map(int, input().split())) for _ in range(N)]

# 出力
print(ice) 
[[1, 4], [2, 10], [2, 8], [3, 6]]

x,yを独立に格納(列で格納)

int型

sample.py
N = int(input())
F = []
S = []
for _ in range(N):
    f, s = map(int,input().split())
    F.append(f)
    S.append(s)

# 出力
print(F)  
[1, 2, 2, 3]
print(S)  
[4, 10, 8, 6]

リスト内包表記

sample.py
N = int(input())
ice = [map(int, input().split()) for _ in range(N)]
F, S = [list(i) for i in zip(*ice)]

# 出力
print(F)  
[1, 2, 2, 3]
print(S)  
[4, 10, 8, 6]

二次元配列として格納

二次元配列はグラフ問題や計算量を削減する際に使用されます。
今回の問題では味別にそれぞれ格納しています。

sample.py
N = int(input())
G = [[] for _ in range(N)]
for _ in range(N):
    f, s = map(int, input().split())
    G[f - 1].append(s)

# 出力
print(G)  
[[4], [10, 8], [6], []]

味が1のものは4、味が2のものは10と8...という風に格納されています。

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