0
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 1 year has passed since last update.

【AtCoder】初学者,TLEに心を折られる

Last updated at Posted at 2021-11-28

はじめに

PythonでAtCoderにチャレンジしているのですが,TLEで挫折することが多々あります.
今回もそんな感じになったので,初記事を書いてみます.ちなみに,PythonもAtCoderもともにぺーぺーです.

発生している問題・エラー

例えば,タイムリーなこの問題(AtCoder Regular Contest 130 B- Colorful Lines).後工程から見ていく方法でトライしました.

以下の通り回答しましたが.TLEが22/35となりました.平均2206msかかっている.
$Q ≤ 3×10^5$ でしたが,おそらくN, Mを毎ループ探してしまうのがダメなのか…しかしそれをしないやり方はあるのか….

import sys
input = sys.stdin.readline

H, W, C, Q = map(int, input().split())
t = [0] * Q
n = [0] * Q
c = [0] * Q
for i in range(Q):
  t[i], n[i], c[i] = map(int, input().split())

N = []
M = []
ans = [0] * C
for i in range(Q)[::-1]:
  if t[i] == 1 and n[i] not in N:
    ans[c[i]-1] += W - len(M)
    N.append(n[i])  
  elif t[i] == 2 and n[i] not in M:
    ans[c[i]-1] += H - len(N)
    M.append(n[i])
  elif len(N) == H and len(M) == W:
    break

print(*ans)

自分で試したこと

此方を参考に,何度かトライをしました.

  • PypyとPythonを行き来.
  • input を sys.stdin.readline にすることで読込時間を1/10程度に短縮(できてる?せいぜい2ms程度しか縮まらなかった.)
  • すべてのマスが埋まったらbreak(悪あがき)

whileではなくforを使っているし,あと変えられるところは…
という間に,やる気を失い,この記事の下書きを始めてしまいました.

答え合わせ

コンテスト終了後に公式解説を確認.全く同じ解き方で一安心.だが何が違うんだ.

一番効いていたのは,読込ではなく,**埋まっている行・列(探索対象)をlistではなくset(集合)**にすることでした.
これで計算時間は1/3~1/4程度に.

import sys
input = sys.stdin.readline

H, W, C, Q = map(int, input().split())
t = [0] * Q
n = [0] * Q
c = [0] * Q
for i in range(Q):
  t[i], n[i], c[i] = map(int, input().split())

# set(集合)をセット.
N = set()
M = set()
ans = [0] * C

for i in range(Q)[::-1]:
  if t[i] == 1 and n[i] not in N:
    ans[c[i]-1] += W - len(M)
    N.add(n[i]) # appendではなくadd.
  elif t[i] == 2 and n[i] not in M:
    ans[c[i]-1] += H - len(N)
    M.add(n[i])
  elif len(N) == H and len(M) == W:
    break

print(*ans)

基本的なことですが,setをもっと使おうと思います.

追記

  • setがtupleになっていたものを修正しました.
  • 参考になる記事を@snhrhdtさんに共有いただきました.「知らないと恥ずかしい」…

0
0
3

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
0
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?