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| programming_algorithm:contest_history:atcoder [2019/09/17] – [ステキ周辺サービス（公式とは限らない）] ikatakos | programming_algorithm:contest_history:atcoder [2019/11/06] – [PythonでAtCoder] ikatakos | ||
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| * [[https:// | * [[https:// | ||
| * 公式ページの参加者やパフォーマンス表示箇所の横に、レーティングに応じた色付きの円を追加 | * 公式ページの参加者やパフォーマンス表示箇所の横に、レーティングに応じた色付きの円を追加 | ||
| + | * [[http:// | ||
| + | * Dropbox上にテストケースが公開されている過去問は、提出詳細ページの各テストケース名の横に入力・出力へのリンクを追加 | ||
| =====関連記事===== | =====関連記事===== | ||
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| Pythonはスクリプト言語で、計算速度は速いとは言えない、というか遅い。 | Pythonはスクリプト言語で、計算速度は速いとは言えない、というか遅い。 | ||
| - | だが、AtCoderでは1000点～などの高難度の問題でもない限り、きちんと実装すればほとんどの問題は通る。 | + | だが、AtCoderでは1000点～などの高難度の問題でもない限り、きちんと実装すればほとんどの問題は通る。（注: ここでの1000点は適当な基準であり、高難度の問題も多くは通るはず。ただし自分が多くは解けてないので、その割合は知らない） |
| この「きちんと実装すれば」がポイントで、逆に言うと %%C++%% などでは多少効率の悪いプログラムを書いても通ってしまうことがあるが、Pythonだとなかなかそうはいかない。 | この「きちんと実装すれば」がポイントで、逆に言うと %%C++%% などでは多少効率の悪いプログラムを書いても通ってしまうことがあるが、Pythonだとなかなかそうはいかない。 | ||
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| * AtCoderでは、PyPyという、Pythonコードを高速に実行する実行時コンパイル言語を使うことができる | * AtCoderでは、PyPyという、Pythonコードを高速に実行する実行時コンパイル言語を使うことができる | ||
| * NumPyなど一部のライブラリが使えないが、基本的に同じコードで動き、書き換えの必要は無い | * NumPyなど一部のライブラリが使えないが、基本的に同じコードで動き、書き換えの必要は無い | ||
| - | * これにより、スクリプト言語では計算量が厳しい問題でも通せたりする | + | * これにより、一般的なスクリプト言語では計算量が厳しい問題でも、PyPyなら通せたりする |
| * デメリット | * デメリット | ||
| * 遅い | * 遅い | ||
