競プロ界の最高峰の問題を堪能できる身体になりたい!

Joined December 2020
ABC の E の壁に直面している人が、E 問題に取り組む時は、 ・1Q → 自力でしっかり確実に詰め切る訓練をしよう!! ・1D → 少し考えて分からなかったら、高確率で知らない知識が問われているので、さっさと解説 AC しよう!! を目安にするといいと思う!!!
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Monge 最短路問題や anti-Monge 最短路問題を Convex Hull Trick で解く方法を Chat GPT で壁打ちしている!!!!!
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Nyaan コンってなんだろ!?
体調だいぶ復活してきたけど、このまま当直→Nyaanコンに突入するのはだいぶ体力が不安だな……
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精進木、僕も作ろう!
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【Monge 精進】 12:ABC 480 G - Zonal Score Minimization(3D+) atcoder.jp/contests/abc480/s… ・「f(l, r) := 区間 [l, r) の最大値と最小値の差」とすると f は anti-Monge!! ・r - l = 1 の部分を適切に除外すれば、分割統治 SMAWK 法で対処できる!!!
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【Monge 精進】 13:yukicoder No. 409 ダイエット(3D+) yukicoder.me/submissions/119… ・f(i, j) := 最後に食べたのが i-1 日目で、そこから j 日後にはじめて食べるときの、その期間の体重変化 ・f は Monge ・f は2次関数なので直線 CHT でも LARSCH 系アルゴでも好きなもので通せる!
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僕が得意なのはフローではなく、最小カットに限るかも……の気持ちに最近なってる。 マッチング系は全体的にフロー以外の考察の比重が高くて、全然そんなに得意じゃない。
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planar duality は例題がこれだからね。典型化したとて、planar duality の成立性をいうための証明の部分が難しくて、そう簡単には difficulty が下がる気がしない。 割と安心して 6D- を付けられる。知られれば一気に解かれるようになる問題とは今のところ位置つけてない。 atcoder.jp/contests/arc214/t…
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AGC のフローに関しては、それ解けなくてもフロー力が低いということにはならなそうではある。フローに帰着するまでの考察の方が本質のため。
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slope trick や maroon 典型のあたりとか、まだ整理し切れてないしね……最低限、あの辺ちゃんと理解しないと。 あと、DM 分解のお気持ちは分かったけど、深淵はまだ分かりきってない。 あと、planar duality も習熟度が足りない。
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フロー24題そりゃ作ってみたいけど、流石にまだそれを作る資格が自分にあるとは思えない……。
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……最低限、ARC、ICPC、JAG のフローをすべて解いてからだな……。
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yukicoder の難易度推定に疑問を呈している人の大半は、考察系の問題に対する考察の難易度の評価について言及している印象を持った!! 僕は yukicoder の問題を解くとき、ライブラリの verify に使うことが多くて、そっち側の視点だとかなりいい線行っている印象を持った!!
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……いや、NoviSteps でもアルゴリズム設計の難易度評価は易しいけど、考察の難易度評価はどうやったらいいかめっちゃ難しくて、訳わからなくて困っている。AI もそりゃ一緒だよなと思うなど。
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yukicoder、これから新しく AC するたびにレビュー書いていきたいと思った!! yukicoder.me/problems/no/409 この問題で、タグ「多倍長整数」を取り下げて、タグ「Monge性によるDP高速化」を入れることを提案した!!!
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これはだいぶナイス FB だと思う!! Monge って言葉がおそらく知られていない時代の問題だから、どこにも Monge って書かれてないけど、Monge の練習にめっちゃいい問題だと思った!!
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これ使えばいいって話もあるかもだけど、これも 1 年経過するごとに 60〜80 くらいズレて行くから難しいよね……
Replying to @yukicoder
先のリプライではyukicoder problems基準のdiff、すなわちyukicoderコンテスト参加時点の各ユーザのAtcoder内部レートを用いて最尤推定をしたdifficultyを意図していました。
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すごく典型的な問題に限っては、Difficulty を ±100 以内の精度で見積もりできると思っているため、そういう問題に関しては 100 ズレてるだけでも yukicoder に FB を送ることとした。 (これ、やるなら似た系統の問題は全部一律にやるべきで、一部だけやるならやらない方がいい可能性はあるけど…)
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昨日は Monge 性を満たす関数群 f1, ..., fN に一般化した Convex Hull Trick(by Li Chao Tree)を書いたけど、Line Container も一応書いておきたい。 直線の問題に対しては、Line Container の方がおそらく定数倍が軽い!!!
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競プロのすべての問題を理解するという道があまりにも遠いので、まずはフローからと思っていたが、それすらも気が遠くなるくらいに遠い!!!
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すごく分かります!! この僕の目標は十分過ぎるほど壮大ですが、レーティングを上げる方向とピッタリ一致はしてない認識です!! ……それでも、レーティングを高める方向と、すべての問題を理解する方向と、どっちをより目指したいかを自問自答して、後者だとなりました…!
以前このマインドだったが、レート上げたいとなった時、全然足りないと思った。複数の能力が必要。問題文の正確な暗記。別の表現への言い換え。方針の探索。知識の想起。実験。計算。論理の穴の発見。デバッグ。時間配分。記憶力。ライブラリ。実装の選択・速度・正確性。体調管理。タイピング etc
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yukicoder の全問題にグレードをつけるとか、普通に需要ありそうだな......。 考察側のグレードの付け方をもう少し言語化できたら、AI に色んなコンテストの色んな問題を AI グレーディングした上で、投票を呼びかけるとか、良さそうな気がしてきている。
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......というか、なんでこれやってないんだ。さっさとやれや!!!って話だ。
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僕はやっぱり、Difficulty の時間変化がとても気になってしまうので、Difficulty に依存しない、時代不変の難易度評価を追求したい。
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