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@@ -28,7 +28,7 @@
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for p in a:
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if s[p[0], p[1]]:
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ans.append(p)
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-
s[max(0, p[0]-th+1):min(s.shape[0], p[0]+th), max(0, p[1]-th+1):min(s.shape[1], p[1]+th)] = False
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+
s[max(0, p[0]-th+1):min(s.shape[0], p[0]+th-1), max(0, p[1]-th+1):min(s.shape[1], p[1]+th-1)] = False
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return np.array(ans)
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ans = f(a)
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```
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@@ -15,7 +15,7 @@
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メモリが無限にあると仮定して、O(N)。
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```python
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import numpy as np
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-
N = 10*9
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+
N = 10**9
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M = 10000
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th = 30
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@@ -8,4 +8,27 @@
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て、1個目の値でソートするだけでnlognですやん。
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また無駄なことをしてしまいました。
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+
また無駄なことをしてしまいました。
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メモリが無限にあると仮定して、O(N)。
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```python
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+
import numpy as np
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+
N = 10*9
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M = 10000
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+
th = 30
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+
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a = np.random.randint(M, size=(N,2))
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def f(a):
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+
mm = np.max(a, axis=0)+1
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+
s = np.empty((mm[0], mm[1]), dtype=bool)
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+
s.fill(1)
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+
ans = []
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for p in a:
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if s[p[0], p[1]]:
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+
ans.append(p)
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+
s[max(0, p[0]-th+1):min(s.shape[0], p[0]+th), max(0, p[1]-th+1):min(s.shape[1], p[1]+th)] = False
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+
return np.array(ans)
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+
ans = f(a)
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+
```
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@@ -3,4 +3,9 @@
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③合計値が±60以内のものの集合を作ります。
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④それぞれの集合内で比較して条件満たすものを削除します。
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削除の要件より緩くて確かめやすい前処理をすることです。
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削除の要件より緩くて確かめやすい前処理をすることです。
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+
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て、1個目の値でソートするだけでnlognですやん。
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また無駄なことをしてしまいました。
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