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動的計画法では保持するDP値は最低限にしよう

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0. はじめに

AtcoderのEducational DP Contestをやっていて、愚直に書くより『C:Vaction』のメモリや速度を節約できたので、アイディアを忘れないために書いておくものです。

1. 前提

  • 最近Atcoderをやり始めた初心者です。なので有識者の方には常識かと存じます。
  • 使用言語はPython

2. 問題

上記の記事を参考に、Educational DP Contestを順番にやっていました。
A、Bと順調に解いていて、Cも楽勝だろーと思っていたら、TLE(時間制限)に引っかかってRejectされました。

3. 解決策

大きく2つの修正によって改善しました。

3.1. 言語の変更

Python(Cython)をPython(PyPy)に変更しました。
基本的にはPyPyを使うほうが高速ですが、再帰処理を行うときだけは遅くなることに注意です。

より詳しくは↓の方の記事がためになりました。
https://qiita.com/y-oksaku/items/f0c5c4681bc30dddf7f4

3.2. 保持するDP値を最低限に減らす

実は、「3.1. 言語の変更」だけで、問題は解決していました。
ただ、保持するDP値を減らすとメモリと速度が改善したので、別の問題にも使えそうだなと思いました。

「C:Vacation」は、N日後の最大幸福度を探索する問題です。
愚直にやるならば、1日目から順番に幸福度の総和を求めていくでしょう。

※ 入力例3の場合
無題のプレゼンテーション_-_Google_スライド.png

ただ、K日目(1 $\leq$ K $\leq$ N)の幸福度は K-1日目の幸福度と行動さえ分かればいいので、N日分のDP値を保持する必要はなく、以下のように前日分と当日分されあれば十分です。

無題のプレゼンテーション_-_Google_スライド.png

改善前

自分の提出_-_Educational_DP_Contest___DP_まとめコンテスト.png

改善後

実行時間、メモリともに改善できています。

自分の提出_-_Educational_DP_Contest___DP_まとめコンテスト.png

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