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アルゴリズム

アルゴリズムとは、定められた目的を達成するために、プログラムの理論的な動作を定義するものです。

再帰

情報工学における再帰とは、プログラムのあるメソッドの処理上で自身のメソッドが再び呼び出されている処理の事をいいます。

コードレビュー

コードレビューは、ソフトウェア開発の一工程で、 ソースコードの検査を行い、開発工程で見過ごされた誤りを検出する事で、 ソフトウェア品質を高めるためのものです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

PyPy

PyPy(パイパイ)は、RPythonで記述されたPythonの実装のひとつです。CPythonとの互換性に重点を置いて開発されており、コードを必要に応じて機械語にコンパイルする「JITコンパイル機能」を備えています。

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【Atcoder】PythonだとACになるがPyPyだとTLEになる

loon_

総合スコア1

アルゴリズム

アルゴリズムとは、定められた目的を達成するために、プログラムの理論的な動作を定義するものです。

再帰

情報工学における再帰とは、プログラムのあるメソッドの処理上で自身のメソッドが再び呼び出されている処理の事をいいます。

コードレビュー

コードレビューは、ソフトウェア開発の一工程で、 ソースコードの検査を行い、開発工程で見過ごされた誤りを検出する事で、 ソフトウェア品質を高めるためのものです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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PyPy(パイパイ)は、RPythonで記述されたPythonの実装のひとつです。CPythonとの互換性に重点を置いて開発されており、コードを必要に応じて機械語にコンパイルする「JITコンパイル機能」を備えています。

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投稿2021/05/31 12:12

前提・実現したいこと

Atcoder Typical Contest 001 A 深さ優先探索について、
(1)のコードはPython (3.8.2)、PyPy3 (7.3.0)のどちらで提出してもACになりますが、(2)のコードをPyPy3 (7.3.0)で提出すると1、2個のテストケースでTLE、MLEになります。
違いはdfs関数内のif文です。((2)のコードをご覧になってください)

(1)

python

1import sys 2sys.setrecursionlimit(500*500) 3 4h,w = map(int,input().split()) 5maze = [list(input()) for _ in range(h)] 6 7visited = [[False]*w for _ in range(h)] 8 9for i in range(h): 10 for j in range(w): 11 if maze[i][j] == "s": 12 sx = i 13 sy = j 14 elif maze[i][j] == "g": 15 gx = i 16 gy = j 17 18 19def dfs(x,y): 20 if x < 0 or x >= h or y < 0 or y >= w: return 21 if maze[x][y] == "#" or visited[x][y]: return 22 visited[x][y] = True 23 dfs(x-1,y) 24 dfs(x+1,y) 25 dfs(x,y+1) 26 dfs(x,y-1) 27 28 29dfs(sx,sy) 30 31if visited[gx][gy]: 32 print("Yes") 33else: 34 print("No") 35 36

###(2)

python

1import sys 2sys.setrecursionlimit(500*500) 3 4h,w = map(int,input().split()) 5maze = [list(input()) for _ in range(h)] 6 7visited = [[False]*w for _ in range(h)] 8 9for i in range(h): 10 for j in range(w): 11 if maze[i][j] == "s": 12 sx = i 13 sy = j 14 elif maze[i][j] == "g": 15 gx = i 16 gy = j 17 18 19def dfs(x,y): 20 if x < 0 or x >= h or y < 0 or y >= w: return 21 if visited[x][y] or maze[x][y] == "#" : return # orの前後の値を入れ替えた 22 visited[x][y] = True 23 dfs(x-1,y) 24 dfs(x+1,y) 25 dfs(x,y+1) 26 dfs(x,y-1) 27 28 29dfs(sx,sy) 30 31if visited[gx][gy]: 32 print("Yes") 33else: 34 print("No") 35 36

試したこと

visited[x][y]を先に判定していることが原因だと思うのですが、それでなぜTLE,MLEになるのかわかりません。

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ベストアンサー

一般論ですが、

Python (3.8.2)と書かれているのは、Cpythonですね。CpythonはソースコードをPythonバイトコードに翻訳して、それをPythonに内蔵されているインタプリタで実行します。
ソースを読んでみると、バイトコードの最適化も可能なように設計された痕跡はありますが、実際には一切最適化は行っていません。

PyPyは実行性能重視で開発されました。そのために、ネイティブコード(機械命令)へのJust In Timeコンパイルを行いますし、コンパイル時の最適化も行います。これらの処理は多くのメモリと多くの時間を使います。

これらの違いにより、以下のことが起こります。

Cpythonでは、素早くバイトコードが生成されますが、最適化されていないバイトコードを実行するために実行速度は遅くなります。
つまり、初期コストは小さいけれども、ランニングコストが大きいという特徴を持ちます。

PyPyでは、コンパイルの部分に時間とメモリを使い、最適化された高速な機械命令を生成します。
つまり、初期コストは大きいけれども、ランニングコストが小さいという特徴を持ちます。

通常の実行では、ライブラリとして実行されたPythonコードは、生成されたコードをファイルに保存しておき、2回目以降は保存済みコードを使います。
従って、PyPyの初期コストはあまり問題になりません。

ところがAtcoderのような環境だと、高速なコードを準備している間に時間やメモリを使いすぎる場合があります。これが時間超過やメモリ超過の原因でしょう。

二つのソースで何が違うのかは調べていませんが、最適化が行いにくいソースだとPyPyのコンパイラが最適化をあきらめるので、そこそこの性能が出た。一方、最適化の行いやすいソースだと、PyPyのコンパイラが「これは高速化できるぞ」と頑張りすぎて、時間超過やメモリ超過が起きているのだろうと考えて良いと思います。

投稿2021/05/31 12:48

ppaul

総合スコア24666

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loon_

2021/06/01 01:50

本質的な回答をありがとうございます 大変勉強になりました
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