質問編集履歴
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配列を1次元化した測定結果を追加
test
CHANGED
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test
CHANGED
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@@ -24,6 +24,8 @@
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24
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25
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26
26
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27
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+
# オンラインジャッジシステムでの処理時間: 約3.5秒
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+
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27
29
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def find_square0(data):
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28
30
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29
31
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max_size = 0
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@@ -104,6 +106,8 @@
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104
106
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105
107
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```python
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106
108
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109
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+
# オンラインジャッジシステムでの処理時間: 約2.8秒
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110
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+
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107
111
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def find_square2(data):
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108
112
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109
113
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max_size = 0
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@@ -158,6 +162,100 @@
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158
162
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159
163
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160
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+
**2017-08-28追記**
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+
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167
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+
okateimさんにコメントいただいた、配列(リスト)の1次元化を試してみました。
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168
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+
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+
配列を一つだけ確保する方式だと、配列のサイズが大きくなった時の速度ペナルティが厳しいようです。
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170
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+
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171
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+
```python
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+
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173
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+
# サイズ固定、オンラインジャッジシステムでの処理時間: 約4.9秒
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174
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+
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175
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+
def find_square4(data):
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176
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+
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177
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+
max_size = 0
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178
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+
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179
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+
dp = [0 for _ in range(1024*1024)]
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180
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+
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181
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+
# '.'のマスを1に
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182
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+
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183
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+
for y, row in enumerate(data):
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184
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+
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185
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+
for x, c in enumerate(row):
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186
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+
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187
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+
if c == '.':
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188
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+
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189
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+
dp[y*1024+x] = 1
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190
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+
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191
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+
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192
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+
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193
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+
# 対象のマスから左上に向かって、何マスの正方形が確保できるかチェックする
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194
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+
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195
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+
for y in range(1, len(data)):
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196
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+
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197
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+
for x in range(1, len(data)):
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198
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+
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199
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+
if dp[y*1024+x] == 1:
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200
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+
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201
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+
dp[y*1024+x] = min(dp[(y-1)*1024+x-1], dp[(y-1)*1024+x], dp[y*1024+x-1]) + 1
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202
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+
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203
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+
if dp[y*1024+x] > max_size:
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204
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+
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205
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+
max_size = dp[y*1024+x]
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206
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+
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207
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+
return max_size
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208
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+
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209
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+
```
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210
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+
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211
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+
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212
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+
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+
```python
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214
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+
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215
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+
# サイズ可変、オンラインジャッジシステムでの処理時間: 約5.2秒
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216
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+
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+
def find_square4_2(data):
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218
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+
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+
max_size = 0
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220
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+
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221
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+
n = len(data)
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222
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+
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223
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+
dp = [0 for _ in range(n**2)]
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224
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+
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225
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+
# '.'のマスを1に
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226
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+
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227
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+
for y, row in enumerate(data):
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228
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+
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229
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+
for x, c in enumerate(row):
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230
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+
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231
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+
if c == '.':
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232
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+
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233
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+
dp[y*n+x] = 1
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234
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+
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235
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+
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236
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+
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237
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+
# 対象のマスから左上に向かって、何マスの正方形が確保できるかチェックする
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238
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+
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239
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+
for y in range(1, len(data)):
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240
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+
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241
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+
for x in range(1, len(data)):
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242
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+
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243
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+
if dp[y*n+x] == 1:
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244
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+
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245
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+
dp[y*n+x] = min(dp[(y-1)*n+x-1], dp[(y-1)*n+x], dp[y*n+x-1]) + 1
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246
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+
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247
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+
if dp[y*n+x] > max_size:
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248
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+
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249
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+
max_size = dp[y*n+x]
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250
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+
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251
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+
return max_size
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252
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+
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253
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+
```
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254
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+
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255
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+
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+
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+
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+
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###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
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