結果
問題 | No.458 異なる素数の和 |
ユーザー | Yuu Eguci |
提出日時 | 2020-12-05 14:07:16 |
言語 | PyPy3 (7.3.15) |
結果 |
AC
|
実行時間 | 1,393 ms / 2,000 ms |
コード長 | 4,778 bytes |
コンパイル時間 | 292 ms |
コンパイル使用メモリ | 82,372 KB |
実行使用メモリ | 510,592 KB |
最終ジャッジ日時 | 2024-09-15 17:10:09 |
合計ジャッジ時間 | 9,937 ms |
ジャッジサーバーID (参考情報) |
judge5 / judge2 |
(要ログイン)
テストケース
テストケース表示入力 | 結果 | 実行時間 実行使用メモリ |
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testcase_00 | AC | 49 ms
63,412 KB |
testcase_01 | AC | 436 ms
181,820 KB |
testcase_02 | AC | 552 ms
218,904 KB |
testcase_03 | AC | 138 ms
96,056 KB |
testcase_04 | AC | 166 ms
108,472 KB |
testcase_05 | AC | 1,168 ms
450,252 KB |
testcase_06 | AC | 525 ms
217,084 KB |
testcase_07 | AC | 52 ms
64,328 KB |
testcase_08 | AC | 1,167 ms
452,708 KB |
testcase_09 | AC | 84 ms
83,132 KB |
testcase_10 | AC | 37 ms
52,736 KB |
testcase_11 | AC | 1,393 ms
510,592 KB |
testcase_12 | AC | 36 ms
53,096 KB |
testcase_13 | AC | 38 ms
53,700 KB |
testcase_14 | AC | 37 ms
53,384 KB |
testcase_15 | AC | 38 ms
52,632 KB |
testcase_16 | AC | 101 ms
83,948 KB |
testcase_17 | AC | 42 ms
58,204 KB |
testcase_18 | AC | 43 ms
59,312 KB |
testcase_19 | AC | 37 ms
53,368 KB |
testcase_20 | AC | 45 ms
60,688 KB |
testcase_21 | AC | 38 ms
53,476 KB |
testcase_22 | AC | 38 ms
52,988 KB |
testcase_23 | AC | 45 ms
61,648 KB |
testcase_24 | AC | 45 ms
61,156 KB |
testcase_25 | AC | 38 ms
53,472 KB |
testcase_26 | AC | 41 ms
59,596 KB |
testcase_27 | AC | 507 ms
206,608 KB |
testcase_28 | AC | 1,347 ms
502,996 KB |
testcase_29 | AC | 63 ms
71,836 KB |
testcase_30 | AC | 327 ms
157,252 KB |
ソースコード
from math import sqrt # from pprint import pprint # import cProfile # import pstats def prime(N: int): # 素数一覧。 primes = get_primes_until_n(N) # (value, weight) 化します。 # それぞれの数字の価値は全部 1 です。なるべく多く入ってほしい = 全価値同じ、ってことだから。 # HACK: 速度のため、わかりやすく (value, weight) にしていたのをやめます。 # primes = [(1, _) for _ in primes_] # print(primes) # 表のいちばん左の列。行の数は、冒頭の例でいえば 18+1。重量 0 のときの行があるからひとつ多い。 # None は、「その重さは作れない」ことを意味します。だって 1 とか素数足しても作れないでしょ? # dp = [[None] * (N + 1)] # だけど重さ 0 が、素数 0 個選択で作れることは分かってるので 0 に更新しときます。 # dp[0][0] = 0 # HACK: 速度のために、一番最初に全部作ることにしました。 # HACK: 速度のために None -> -1 にしました。 dp = [[0] + [-1] * N for i in range(len(primes) + 1)] # print(sys.getsizeof(dp)) # 素数の個数分計算を行います。 for i in range(len(primes)): # i の周回では primes[i] まで選べるときの計算をします。 # 表でいえば i+1 列目ね。 # value = primes[i][0] # weight = primes[i][1] # HACK: 速度のため、わかりやすく (value, weight) にしていたのをやめます。 # i+1 列目を作っておきます。 # dp.append([None] * (N + 1)) # dp[i + 1][0] = 0 # HACK: 速度のために、一番最初に全部作ることにしました。 for w in range(N + 1): # HACK: 速度のために、下の if をひとつにします。 if dp[i][w] != -1 and w + primes[i] <= N: dp[i + 1][w + primes[i]] = dp[i][w] + 1 # dp[i][w] のマスに、 primes[i] を足したらどうなる? って検証をするんだけど、 # そもそもこのマスが作成不可マス……どう素数を足しても作れない重さ……だったら計算する意味がないです。 # if dp[i][w] == -1: # continue # このマス右隣(dp[i + 1][w])と比較します。 # 現在のマス dp[i][w] には、 primes[i] まで選べるときの最大値が入っていて、 # 右隣には、 primes[i+1] を足した場合の値が入ってます。 # それが不適切(今のままのほうが大きい)場合があるから、更新します。 # HACK: 速度のため max -> if にします。 dp[i + 1][w] = max(dp[i][w], dp[i + 1][w]) # じゃあこのマスに primes[i] を足してみます。 # ひとつ足すわけだから、格納する列は i+1 になります。 # 格納する行は、 w + primes[i] の重さ になります。 # ただ N を超えるようならどうだっていいのでスキップです。 # if w + primes[i] > N: # continue # 格納する値は、いまのところからひとつ足すので +1 です。今回では value が全部 1。 # dp[i + 1][w + primes[i]] = dp[i][w] + 1 # dp テーブル作り終わりました。 # この表には、素数が i 個選べるとき w をぴったり作れる素数の個数が入っています。 # pprint(dp, width=200) # 今回知りたいのは、 N をぴったり作れるときの最大数です。 # N をぴったり作れる個数の一覧がこれ。 possible_values = [i[N] for i in dp] # その中で最大のものを返します。あっ、 None が混ざっているので None は -1 に変換します。 # possible_values = [_ if _ else -1 for _ in possible_values] return max(possible_values) def get_primes_until_n(n: int): S = [] isprime = [True] * (n + 1) isprime[0] = False isprime[1] = False for i in range(2, int(sqrt(n)) + 1): if isprime[i]: j = i + i while j <= n: isprime[j] = False j = j + i for i in range(n + 1): if isprime[i]: S.append(i) return S # print(prime(18) == 3) # print(prime(4) == -1) # print(prime(3) == 1) # print(prime(1) == -1) # print(prime(3344) == 41) print(prime(int(input()))) # def test(): # return prime(int(input())) # profiler = cProfile.Profile() # profiler.runcall(test) # stats = pstats.Stats(profiler) # stats.strip_dirs() # stats.sort_stats('cumulative') # stats.print_stats()