2020-06-20_hw オンラインプログラミング勉強会

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1 2020-06-20 課題
2 メモ：先に進む前に録画してあるか確認しよう
3 自分用メモ
4 Matplotlib
5 自然言語処理100本ノック
6 プログラミングの一般論

2020-06-20 課題

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matplotlib を忘れないように、簡単なグラフをいくつか描いてみてください。
TeX でいろいろな式を書いてみましょう。
実際に競プロの問題をいくつか解いてみましょう。まずは Beginners’ selection をやっていきます。
- 今回は ABC087B と ABC083B です。
- Pythonで10問解いてみた記事もあるので参考にしてください。
- 他にもここのページを一通り眺めてみてください。

メモ：先に進む前に録画してあるか確認しよう

自分用メモ

常微分方程式で漸化式から微分方程式に流れる部分の書き直し
勉強のおすすめ：AtCoder はどうか？C++の解説もあるし、仕事・評価にも割と直結するし、具体的な問題つきで勉強できる。
- https://atcoder.jp/contests/apg4b
  - C++のコードをPythonで書き直してみるだけでもかなりの勉強になるはず
- Python によるアルゴリズム https://qiita.com/cabernet_rock/items/cdd12b07d213b67d0530
文と式の説明
IT 基礎知識みたいなやつ
数値計算に関わるクラス・オブジェクトの説明
- まずは辞書・構造体の拡大版として導入するか？
- 変な誤解を生まないような書き方を考える
遅延型方程式に対するコメント追加
import に関する実演
matplotlib のチュートリアルを読もうの会
matplotlib 回では実際に matplotlib のチュートリアルを読もう
- 公式情報に触れる重要性
- 古い情報が古いと書いてあったりする：たとえば pylab
  - 参考: これの Note
- Gallery
  - 見ていて面白い
  - 「どこをいじるとどう変わるか」が視覚的にわかる
  - 公式情報なのできちんとアップデートしてくれている（はず）
  - 公式情報にソースがあるので自分でいろいろ書き換えていて破滅したとき、必ずオリジナルを復元できる
Jupyter （IPython）でのはまりどころ解説を作ろう
- いったん変数を作ると他のセルでも読み込める（読み込めてしまう）
- 「セルを上から順に読み込まないと動かない」問題の原因
- カーネル再起動まで変数は残り続ける

Matplotlib

とりあえず本当に簡単な図を描く

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-4, 4, 201)
y1 = x**2 - 2 * x + 1
y2 = x**3 + 2 * x + 3
y3 = x**4 - x**2 - 2 * x + 3

plt.plot(x, y1, label="y1")
plt.plot(x, y2, label="y2")
plt.plot(x, y3, label="y3")

plt.grid()
plt.legend()
##plt.axes().set_aspect('equal', 'datalim') # アスペクト比を合わせる
plt.show()

自然言語処理100本ノック

この間紹介したらやってみたくなったので、（勉強会の課題ネタ競プロを放棄して眺めてみた）
URL: 言語処理100本ノック 2020 (Rev 1)
文字列に限定した競プロの趣もある

第1章: 準備運動 00. 文字列の逆順

文字列”stressed”の文字を逆に（末尾から先頭に向かって）並べた文字列を得よ．

print("".join(list(reversed("stressed"))))
print("stressed"[::-1])

desserts
desserts

reversed("stressed")

<reversed at 0x7fddcfffd5f8>

"".join(reversed("stressed"))

'desserts'

list(reversed("stressed"))

['d', 'e', 's', 's', 'e', 'r', 't', 's']

"|".join(list(reversed("stressed")))

'd|e|s|s|e|r|t|s'

"stressed"[::2]

'srse'

第1章: 準備運動 01. 「パタトクカシーー」

「パタトクカシーー」という文字列の1,3,5,7文字目を取り出して連結した文字列を得よ．

print("パタトクカシーー"[1::2])

タクシー

print("パタトクカシーー"[0::2])

パトカー

02. 「パトカー」＋「タクシー」＝「パタトクカシーー」

「パトカー」＋「タクシー」の文字を先頭から交互に連結して文字列「パタトクカシーー」を得よ．

s1 = "パトカー"
s2 = "タクシー"

## solution 1
print("".join([s1[i] + s2[i] for i in range(4)]))

## solution 2
s = ""
for i in range(4):
    print(s)
    s = s + s1[i]+ s2[i]
print(s)

パタトクカシーー

パタ
パタトク
パタトクカシ
パタトクカシーー

03 円周率

“Now I need a drink, alcoholic of course, after the heavy lectures involving quantum mechanics.”という文を単語に分解し，各単語の（アルファベットの）文字数を先頭から出現順に並べたリストを作成せよ．

## 失敗：カンマを削除していなかった
s = "Now I need a drink, alcoholic of course, after the heavy lectures involving quantum mechanics."
print(list(map(lambda x: len(x), s.split())))

[3, 1, 4, 1, 6, 9, 2, 7, 5, 3, 5, 8, 9, 7, 9]

s = "Now I need a drink, alcoholic of course, after the heavy lectures involving quantum mechanics."
s.split()

['Now',
 'I',
 'need',
 'a',
 'drink,',
 'alcoholic',
 'of',
 'course,',
 'after',
 'the',
 'heavy',
 'lectures',
 'involving',
 'quantum',
 'mechanics.']

s = "Now I need a drink, alcoholic of course, after the heavy lectures involving quantum mechanics."
print(list(map(lambda x: len(x), s.replace(",", "").replace(".", "").split())))

[3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5, 8, 9, 7, 9]

s = "Now I need a drink, alcoholic of course, after the heavy lectures involving quantum mechanics."
print(s.replace(",", ""))
print(s.replace(",", "").replace(".", ""))
print(s.replace(",", "").replace(".", "").split())

xs = []
for x in s.replace(",", "").replace(".", "").split():
    print(len(x))
    xs.append(len(x))
print(xs)

Now I need a drink alcoholic of course after the heavy lectures involving quantum mechanics.
Now I need a drink alcoholic of course after the heavy lectures involving quantum mechanics
['Now', 'I', 'need', 'a', 'drink', 'alcoholic', 'of', 'course', 'after', 'the', 'heavy', 'lectures', 'involving', 'quantum', 'mechanics']
3
1
4
1
5
9
2
6
5
3
5
8
9
7
9
[3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5, 8, 9, 7, 9]

04. 元素記号

“Hi He Lied Because Boron Could Not Oxidize Fluorine. New Nations Might Also Sign Peace Security Clause. Arthur King Can.”という文を単語に分解し，1, 5, 6, 7, 8, 9, 15, 16, 19番目の単語は先頭の1文字，それ以外の単語は先頭の2文字を取り出し，取り出した文字列から単語の位置（先頭から何番目の単語か）への連想配列（辞書型もしくはマップ型）を作成せよ．

（言っていることがよくわからなくて何度も読み返した。）

numbers = [1,5,6,7,8,9,15,16,19]
numbers = list(map(lambda x: x - 1, numbers))

def f(i,v):
    return v[0] if i in numbers else v[0:2]

s = "Hi He Lied Because Boron Could Not Oxidize Fluorine. New Nations Might Also Sign Peace Security Clause. Arthur King Can."
s = s.replace(",", "").replace(".", "").split()
print({f(i,v): i for i, v in enumerate(s)})

{'H': 0, 'He': 1, 'Li': 2, 'Be': 3, 'B': 4, 'C': 5, 'N': 6, 'O': 7, 'F': 8, 'Ne': 9, 'Na': 10, 'Mi': 11, 'Al': 12, 'Si': 13, 'P': 14, 'S': 15, 'Cl': 16, 'Ar': 17, 'K': 18, 'Ca': 19}

s = ""
if i in numbers:
    s = v[0]
else:
    s = v[0:2]

内包表記をループで書き直した

numbers = [1,5,6,7,8,9,15,16,19]
numbers = list(map(lambda x: x - 1, numbers))

def f(i,v):
    return v[0] if i in numbers else v[0:2]

s = "Hi He Lied Because Boron Could Not Oxidize Fluorine. New Nations Might Also Sign Peace Security Clause. Arthur King Can."
s = s.replace(",", "").replace(".", "").split()

dic = {}
for i,v in enumerate(s):
    dic[f(i,v)] = i

print(dic)

0
Hi

1
He

2
Lied

3
Because

4
Boron

5
Could

6
Not

7
Oxidize

8
Fluorine

9
New

10
Nations

11
Might

12
Also

13
Sign

14
Peace

15
Security

16
Clause

17
Arthur

18
King

19
Can

{'H': 0, 'He': 1, 'Li': 2, 'Be': 3, 'B': 4, 'C': 5, 'N': 6, 'O': 7, 'F': 8, 'Ne': 9, 'Na': 10, 'Mi': 11, 'Al': 12, 'Si': 13, 'P': 14, 'S': 15, 'Cl': 16, 'Ar': 17, 'K': 18, 'Ca': 19}

プログラミングの一般論

Web システムを例にした速度問題
データ構造とアルゴリズム
- 連結リストと配列：どんな特性があるか？
- スタックとキュー：いつどこで使うか？どう実装するか？

web システムの事例

参考
- レイテンシーの具体的な値
システムが重いというときどこにどんな原因があるか？
- ソシャゲでもよくある「障害発生」はどこでどう起こるか？
- どこかのサーバーが物理的に壊れることもある
データ構造とアルゴリズム（いわゆる「プログラミング」）がかかわるのはどこか？
- web サーバーでの処理（プログラム）
- データベースの（インデックス）設計
- ソフトによる問題なら基本的にはどこにでもありうる

データ構造とアルゴリズム

鶏と卵で、同時に考えるべきテーマ：何かをするためにはどうデータを持ってどんな処理をすれば効率がいいか？
- 効率にもいろいろある
- 単純な処理速度・メモリ消費量・計算量

（連結）リストと配列

何が違うのか？
メモリ上の配置やデータの「つなぎ方」
状況によって使い分ける

リストの特徴

要素数は変わることが前提
データを（先頭に）追加するのは簡単
データの削除も比較的簡単
先頭から 1 つずつ順に処理するならそれなり
検索やデータの書き換えが遅い：連結構造をたどる必要がある

配列の特徴

要素数は固定
データの追加・削除が重め
データの参照・書き換えが速い：アドレスが連続なので先頭さえわかれば「そこから何番先」と直指定できる
「リストで遅ければ配列で書き直す」みたいなことはよくある

ベクター（参考）

「要素数可変の配列」
リストのように要素追加・削除が比較的低コストで、要素の参照・書き換えも配列のように速い
何が問題か：要素の追加が楽なように余計なメモリ領域を確保する
ハードウェア組み込みプログラムのように、メモリがカツカツの状況では使えない
- 「メモリがカツカツ」という意味が理解できるか？

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メモ：先に進む前に録画してあるか確認しよう

自分用メモ

Matplotlib

自然言語処理100本ノック

第1章: 準備運動 00. 文字列の逆順

第1章: 準備運動 01. 「パタトクカシーー」

02. 「パトカー」＋「タクシー」＝「パタトクカシーー」

03 円周率

04. 元素記号

内包表記をループで書き直した

プログラミングの一般論

web システムの事例

データ構造とアルゴリズム

（連結）リストと配列

リストの特徴

配列の特徴

ベクター（参考）

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04. 元素記号

内包表記をループで書き直した

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（連結）リストと配列

リストの特徴

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