2020 R1 A 시작 전에 연습
2018 R1B
https://codingcompetitions.withgoogle.com/codejam/round/0000000000007764/0000000000036601
Code Jam - Google’s Coding Competitions
Put your coding skills to the test as you work your way through multiple rounds of algorithmic coding puzzles for the title of Code Jam Champ and 15,000 USD.
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풀다가 large data set을 못 풀어낼 것 같아서, 해답을 봤다. 좀 더 과감하게 중요한 부분만 직관적으로 생각할 걸 그랬다.
https://codingcompetitions.withgoogle.com/codejam/round/0000000000007764/000000000003675b
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문제를 이해하기가 너무 어려워서 포기
analysis와 https://www.youtube.com/watch?v=BFr6bGLq3r4 해설을 봤더니, 문제를 이해했으면 비교적 풀기 쉬었을 것 같다.
https://codingcompetitions.withgoogle.com/codejam/round/0000000000007764/000000000003675c
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이것도 영어 이해하기 헷갈리게 왜 lead가 귀하다고.. 엄한 데 시간이 든다.
생각한 방법을 구현하다가 Test set 3를 풀려면 구현이 너무 복잡할 것 같아서 해답을 봤다.
analysis를 봤더니, 생각한 방법이 Test set 2만 풀 수 있는 방법이었나보다. 차례로 잘 소비하면 3도 풀 수 있을 것 같은데...
Test set 3용으로는 완전 색다른 풀이 방법이 있었다.
https://www.youtube.com/watch?v=c2yuORofkAw 31분쯤을 보니, 이 분도 조금은 비슷하게 생각하신 듯
듣고 보니, Test set 3용 풀이가 생각보다 simple하게 구현할 수 있고, 실행 시간도 적게 걸리네.
R1C
https://codingcompetitions.withgoogle.com/codejam/round/0000000000007765/000000000003e064
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각 위치의 글자가 어느 단어에 속하는지 기록하고, 글자를 이어갈 때마다 속하는 set의 교집합을 구해서 교집합이 null이면 해답이 나오도록 풀려고 했다.
각 2개 sub단어에 대해서만 만족한다면 긴 단어에서도 만족하게 될테니, 글자를 이어갈 필요가 없겠는데, 그렇지 않은 경우도 있겠다 싶었다.
divide and conquer가 실행속도를 더 빠르게 할지 생각하고 있었다.
해답은 썰렁했다.. 왜 점수가 저만큼 높은지 모르겠네.
https://codingcompetitions.withgoogle.com/codejam/round/0000000000007765/000000000003e068
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는 문제를 잘 이해를 못했다. 어려운 것 같지는 않다. skip.
online algorithms
https://www.youtube.com/watch?v=IyWOjd-oZ4o&list=PLjbPFHE4z0zcsmzMPOg-J16SIDS3t0ylw
bipartite matching이랑도 관련이 있다길래 찾아봤는데, 무슨 관련이 있는지 잘 모르겠다.
https://www.youtube.com/watch?v=dorq_YA6plQ&list=PLEGCF-WLh2RJh2yDxlJJjnKswWdoO8gAc&index=2&t=0s
lesson 2부터는 녹음이 잘 돼있어서 소리가 크게 잘 나온다.
https://www.youtube.com/watch?v=0CdxkgAjsDA
https://www.youtube.com/watch?v=GhjwOiJ4SqU
https://www.youtube.com/watch?v=HWHjQdNC-7Y
https://codingcompetitions.withgoogle.com/codejam/round/0000000000007765/000000000003e0a8
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DP까지는 생각했는데, test set 1 밖에 풀 수가 없다.
test set 2에서는 max(W)를 무한정 늘어나지 않게 하는 trick이 있었다.
DP를 연습삼아 풀어보는 것도 좋겠다.
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codejam 말고 kickstart 도 있네.
https://codingcompetitions.withgoogle.com/kickstart/round/0000000000050e01/0000000000069881
Kick Start - Google’s Coding Competitions
Hone your coding skills with algorithmic puzzles meant for students and those new to coding competitions. Participate in one round or join them all.
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의 analysis를 읽다가 관련 algorithms을 공부하게 됐다.
다른 사람들의 solution code를 볼 수는 있는데, C++ 이 대부분이고, 언어로 검색할 수 없다.
analysis와 안 맞는 code들이 있을 것 같아서 보기 귀찮다.
꼬리의 꼬리를 물다가 공부한 것들:
2-3 tree
https://www.youtube.com/watch?v=TOb1tuEZ2X4
amortization
https://www.youtube.com/watch?v=3MpzavN3Mco
range trees
https://www.youtube.com/watch?v=xVka6z1hu-I
Finger search가 뭔지도 알게 됐다.
https://www.youtube.com/playlist?list=PL2SOU6wwxB0uP4rJgf5ayhHWgw7akUWSf
Advanced Algorithms (COMPSCI 224) - YouTube
www.youtube.com
에서 finger라는 말이 나왔었는데 뭔지 잘 몰랐었다.
python input, output code를 처리하기에는 pycharm이 편했다. run, debug 설정에 file로 input을 simulate하는 설정이 있어서.
https://code.google.com/codejam/resources/quickstart-guide
Quick-Start Guide | Google Code Jam
code.google.com
python solution 일부
https://github.com/Harmon758/Google-Kick-Start
Harmon758/Google-Kick-Start
Google Kick Start. Contribute to Harmon758/Google-Kick-Start development by creating an account on GitHub.
github.com
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backward propagation을 다시 한 번 공부하기 위해 시작했다.
처음부터 본다.
nn을 공부하기 전에 logistic regression으로 nn에서 쓰는 수식을 조금씩 배울 수 있다.
Sigma i Sigma j!=y max(0, s_j - s_y + 1)
각 class에 대해
제일 잘못 예상했을 경우 score - 예상이 적중한 경우의 score + 1
를 다 더한 것.
W 숫자의 전체적인 크기가 loss에 영향을 끼쳐버리는 부작용을 막기 위해서
L2 regularization
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safarionlinebooks spring video
spring boot를 지향하면서도 spring core에 대해 배우기.
intellij에서 무슨 단축키를 썼는지 toast로 보여줘서 좋다.
요새 유행하는 것은 Java-based configuration
@Configuration
@Bean
aspectj도 배운다.
Building Microservices with Spring Boot LiveLessons (Video Training)
도 좋다.
pivotal 사람들이 번갈아가며 조금씩 가르쳐 준다.
만든 사람들이 가르쳐 주는 셈.
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http://videolectures.net/ecmlpkdd09_eckard_plsitfkb/
앞부분에 PLSI 공부 조금. 들어도 못 알아듣겠다.
http://videolectures.net/slsfs05_hofmann_lsvm/
author: Thomas
Hofmann, Google, Inc.
published: Feb. 25, 2007,
recorded: February 2005,
views: 4072
LSI 설명 조금. SVD로 latent factor를 찾는 것.
PLSI
Document의 context에서 각 단어가 들어 있을 확률을 구할 때,
Latent factors의 확률을 연관된 단어의 확률 계산에 이용
…
Collaborative filtering
http://videolectures.net/mlss09uk_blei_tm/
Topic Models
author: David Blei,
Computer Science Department, Princeton University
published: Nov. 2, 2009,
recorded: September 2009,
views: 33740
LDA
Dirichlet parameter à> Per-document topic
proportions à> Per-word topic assignment à> Observed word
<ß Topics <ß Topic hyperparameter
Dirichlet distribution
P(theta|alpha) = gamma ( Sum alpha ) / Power gamma ( alpha_i ) * Power theta^(alpha-1)
Theta ~ Dir(1, 1, 1) = uniform distribution
이게 도움이 많이 되네. 설명도 쉽고, 내용도 알차고. 내용은 쉽지만은 않다.
우선 part 1만 봤다.
Mixture model에서 각 document의 words는 1 topic에서 왔다.
Dirichlet에서 alpha가 작으면, uniform하지 않고, mixture model
Part 1을 잘 이해 못했더니, Part 2는 더 어렵네. 기본 지식이 부족해서 못 알아듣겠다.
뒷부분 실제 실용 예를 듣고 싶었는데, 그냥 막 넘어가네. 아웅.
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