結果

問題 No.5007 Steiner Space Travel
ユーザー titan23titan23
提出日時 2022-10-06 13:58:02
言語 PyPy3
(7.3.15)
結果
AC  
実行時間 117 ms / 1,000 ms
コード長 1,762 bytes
コンパイル時間 934 ms
実行使用メモリ 82,772 KB
スコア 6,361,646
最終ジャッジ日時 2022-10-06 13:58:13
合計ジャッジ時間 5,197 ms
ジャッジサーバーID
（参考情報） 		judge13 / judge12
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入力 結果 実行時間
実行使用メモリ
testcase_00 AC 99 ms
82,716 KB
testcase_01 AC 101 ms
82,600 KB
testcase_02 AC 92 ms
82,596 KB
testcase_03 AC 95 ms
82,584 KB
testcase_04 AC 93 ms
82,600 KB
testcase_05 AC 98 ms
82,628 KB
testcase_06 AC 91 ms
82,432 KB
testcase_07 AC 98 ms
82,516 KB
testcase_08 AC 108 ms
82,732 KB
testcase_09 AC 113 ms
82,516 KB
testcase_10 AC 107 ms
82,512 KB
testcase_11 AC 116 ms
82,460 KB
testcase_12 AC 114 ms
82,540 KB
testcase_13 AC 113 ms
82,484 KB
testcase_14 AC 110 ms
82,548 KB
testcase_15 AC 112 ms
82,580 KB
testcase_16 AC 115 ms
82,488 KB
testcase_17 AC 115 ms
82,656 KB
testcase_18 AC 117 ms
82,564 KB
testcase_19 AC 107 ms
82,512 KB
testcase_20 AC 111 ms
82,708 KB
testcase_21 AC 106 ms
82,504 KB
testcase_22 AC 95 ms
82,492 KB
testcase_23 AC 95 ms
82,688 KB
testcase_24 AC 91 ms
82,428 KB
testcase_25 AC 95 ms
82,772 KB
testcase_26 AC 96 ms
82,644 KB
testcase_27 AC 101 ms
82,600 KB
testcase_28 AC 95 ms
82,560 KB
testcase_29 AC 92 ms
82,524 KB
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ソースコード

diff # 

import itertools
import random

N, M = map(int, input().split())
AB = [list(map(int, input().split())) for _ in range(N)]

class KMeans:

  def __init__(self, n_clusters, max_iter = 10, random_seed = 0):
    self.n_clusters = n_clusters
    self.max_iter = max_iter

  def fit(self, X):
    self.labels_ = []
    now = 0
    while len(self.labels_) < len(X):
      self.labels_.append(now)
      now += 1
      now %= self.n_clusters
    random.shuffle(self.labels_)
    labels_prev = [0]*len(X)
    count = 0
    self.cluster_centers_ = [(0, 0)] * self.n_clusters

    while (not (self.labels_ == labels_prev) and count < self.max_iter):
      syuukei = [[] for _ in range(self.n_clusters)]
      for i in range(len(X)):
        syuukei[self.labels_[i]].append(X[i])
      for i,l in enumerate(syuukei):
        if l:
          x, y = sum(x for x,y in l)//len(l), sum(y for x,y in l)//len(l)
        else:
          x, y = random.randint(0, 1000), random.randint(0, 1000)
        self.cluster_centers_[i] = (x, y)

      labels_prev = self.labels_[:]
      for i in range(len(X)):
        dist = 10**18
        for j in range(self.n_clusters):
          tmp = (X[i][0] - self.cluster_centers_[j][0])**2 + (X[i][1] - self.cluster_centers_[j][1])**2
          if tmp < dist:
            dist = tmp
            self.labels_[i] = j
      count += 1


model = KMeans(8)
model.fit(AB)
labels = model.labels_
centers = model.cluster_centers_


ans = [(1, 0)]
L = sorted(enumerate(labels), key=lambda x: x[1])
for i in range(L[-1][1]+1):
  ans.append((2, i))
  for j, cluster_number in L:
    if cluster_number == i:
      ans.append((1, j))
      ans.append((2, i))
ans.append((1, 0))

for c,d in centers:
  print(c, d)
print(len(ans))
for a,b in ans:
  print(a, b+1)
0