Masaki Hara
@qnighy


 2歳のとき強く頭を打ち、算数に目覚める。
 9歳のとき強く頭を打ち、プログラミングに目覚める。
 10歳のとき強く頭を打ち、Javaに目覚める。
 14歳のとき強く頭を打ち、アニメに目覚める。
 15歳のとき強く頭を打ち、アルゴリズムに目覚める。
 17歳のとき強く頭を打ち、形式的定理証明に目覚める
              https://twitter.com/#!/qnighy/status/25315686027
問題
 平面上にN個の点がある
 K個の円を配置(場所・大きさは任意)し、それらの点
をカバーする
 それぞれの円について、半径の二乗に比例するコス
  トがかかる
 コストの合計値を小さくしたい


 出力のみ提出
出力のみ問題!
 一般的なアドヴァイスから
出力のみ問題! (1)
 入力を見ながらコーディングできる
   入力データの特徴は最大限活用しよう
   そのためにビジュアライザが欲しい時もある
出力のみ問題! (2)
 プログラムを提出する必要がない
   いくつプログラムを使ってもよい
   手作業をしてもよい
     場合によっては有用(e.g. IOI2010 Maze)
     ただし、Wrong Answerに注意
出力のみ問題! (3)
 プログラムを提出する必要がない
   1秒以内に実行する必要はない
     長い時間かけて良い答えを得る
  C/C++で書く必要もない
     Ubuntuなら、bash, Perl, Pythonは確実に入っています
     ブラウザでJavaScriptを動かすこともできます
     ただし、コンテストの禁止事項には注意
出力のみ問題! (4)
 何回でも挑戦できます
   出力のみ問題では、手動でのパラメーター調整が重要
    になります。
   時間をかけるほど良い解が出るプログラムはgood
   パラメーター調整が簡単にできるようにするとgood
出力のみ問題! (5)
 ※5時間コンテストです!!!
   出力のみ問題にこだわりすぎないように
   無制限に時間を消費するので、最後にするのが無難?


  複雑な戦略(焼きなましやGA)は、5時間コンテストで
  はあまり力を発揮しないかもしれません
     パラメーター調整が難しいし。
     山登り法や「焼きっぱなし」がおすすめです
出力のみ問題!
 入力データの特徴を活用する
 いくつプログラムを作ってもよい
 好きなだけ実行してよい
閑話休題
問題
 平面上にN個の点がある
 K個の円を配置(場所・大きさは任意)し、それらの点
をカバーする
 それぞれの円について、半径の二乗に比例するコス
  トがかかる
 コストの合計値を小さくしたい
入力の性質
 ビジュアライザを書く
   JavaScript+Canvasで絵を描けます
入力の性質
 ビジュアライザを書く
入力の性質




 01.txt   02.txt
入力の性質




 03.txt   04.txt
入力の性質




 05.txt
入力の性質: 考察
 入力によって性質が違う
   均等なもの (01, 05)
   若干ばらつきのあるもの(02, 03)
   狙ってるとしか思えないもの(04)


 アルゴリズムによって得手不得手がありそう
考察
 考察: カバーしたい点集合に対して、最小包含円を決
  めることができる
 →以下の2つの問題に分かれる
  K個の点集合を作る
  それぞれの点集合について、最小包含円を求める
最小包含円
 与えられた点を全て含む円で、最も半径が小さいも
 の

 O(n^3)
 平均O(n)
 その他 - 貪欲法やエセ最小包含円
最小包含円 - O(n^3)

最小包含円 – 平均O(n)

最小包含円 – 平均O(n)

最小包含円 – その他の方法

K個の点集合を決める
 乱択で近傍探索
 クラスタ解析
 その他の方法
K個の点集合 – 近傍探索
 とりあえず適当に点集合をおく(乱数とかで)
 近傍は以下のように選ぶ
   適当な点を選び、適当な集合に移動させる
   スコアに応じて、その近傍に移動する


 均等なデータのほうが強い
K個の点集合 – クラスタ解析
 データ群を類似関係にあるグループに分類する方法
 ここでは「K平均法」を使う
K個の点集合 – クラスタ解析
 データ群を類似関係にあるグループに分類する方法
 ここでは「K平均法」を使う




        平均
K個の点集合 – クラスタ解析
 データ群を類似関係にあるグループに分類する方法
 ここでは「K平均法」を使う


 まばらなデータに強い
K個の点集合 – その他の方法
 Kruskal法と同様に、N個から併合を繰り返してK個
 にする
その他の方法の紹介
 中心決め打ち
   貪欲法などを使って半径を決める
それでは
生徒の最良データの紹介
生徒の最良データの紹介
       in01
       JPN17
       スコア 247498181034
生徒の最良データの紹介
       in02
       JPN18
       スコア 246525708455
生徒の最良データの紹介
       in03
       JPN18
       スコア 208558463568
生徒の最良データの紹介
       in04
       JPN18
       スコア 176846776195
生徒の最良データの紹介
       in05
       JPN18
       スコア 342198348502
まとめ
 出力のみ問題に特化した戦略を
    とにかくプログラムを回しまくるとか
 5時間という短い時間内でできることを
    この時間内でできる戦略をしよう
 01→適当な最小包含円+局所探索が良さそう
 02-05→適当な最小包含円+クラスター分析が良さそ
  う
 まだ改善の余地はあるとはいえ、5時間のコンテスト
  での成績としては十分ではないでしょうか
  ただ、不正なデータで0点の人が多いのは勿体無いで
  すね
ご清聴ありがとうございま
した
今日もよく寝て万全の体調で3日目に臨みましょう。




         (拍手!)

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