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@@ -33,4 +33,15 @@
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`sum(s*t for s,t in zip(x,y))`
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より
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`sum([s*t for s,t in zip(x,y)])`
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のほうが速いのか…
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のほうが速いのか…
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+
```
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+
1010000 0.141 0.000 0.141 0.000 p2-3.py:9(<genexpr>)`
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+
10000 0.007 0.000 0.247 0.000 p2-3.py:9(<lambda>)
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```
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+
と
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+
```
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+
10000 0.016 0.000 0.115 0.000 p2-3.py:9(<lambda>)
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+
10000 0.089 0.000 0.089 0.000 p2-3.py:9(<listcomp>)
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+
```
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+
の速度の違いですね。
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transpo = lambda a: [v for v in zip(*a)]
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b = transpo(b)
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dotv = lambda x,y: sum(s*t for s,t in zip(x,y))
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dotv = lambda x,y: sum([s*t for s,t in zip(x,y)])
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c = ((dotv(u,v) for u in b) for v in a)
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for v in c:
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http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kyodo/kokyuroku/contents/pdf/1320-16.pdf
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計算量を削減できるアルゴリズム。
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実装は…
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実装は…
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`sum(s*t for s,t in zip(x,y))`
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`sum([s*t for s,t in zip(x,y)])`
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のほうが速いのか…
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LouiS0616さんのと似ているけど、出来る限り変な書き方してみました。
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このサイズでどうかはわかりませんが、書き出しは一気にやったほうが速いです（Pythonの一般論）。
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+
このサイズでどうかはわかりませんが、書き出しは一気にやったほうが速いです（Pythonの一般論←AIZUのジャッジだとバッファしてくれるらしくあまり影響しないですね。そして整数から文字列へのキャストを消すと0.01s速くなりますね）。
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```python
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+
n, m, l = map(int, input().split())
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get_mat = lambda n: [list(map(int, input().split())) for _ in range(n)]
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n, m, l = [int(i) for i in input().split()]
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get_mat = lambda n: [[int(i) for i in input().split()] for _ in range(n)]
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a = get_mat(n)
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b = get_mat(m)
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transpo = lambda a: [
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transpo = lambda a: [v for v in zip(*a)]
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b = transpo(b)
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dotv = lambda x,y: sum(s*t for s,t in zip(x,y))
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c =
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c = ((dotv(u,v) for u in b) for v in a)
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for i,j in prod(range(n), range(l)):
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c[i][j] = dotv(a[i], b[j])
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for v in c:
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print(*v)
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https://qiita.com/Syo_pr/items/92b3cf7d7fc5dab4a3a7
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行列積についての一般的なアルゴリズム。
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普通はキャッシュ効率を高めることで高速化します。
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-
Pythonでは意味ないです…（ホント？）
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+
Pythonでは意味ないです…（ホント？←たぶん転置してからのほうが速いですね）
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http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kyodo/kokyuroku/contents/pdf/1320-16.pdf
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計算量を削減できるアルゴリズム。
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@@ -25,7 +25,7 @@
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https://qiita.com/Syo_pr/items/92b3cf7d7fc5dab4a3a7
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行列積についての一般的なアルゴリズム。
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普通はキャッシュ効率を高めることで高速化します。
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Pythonでは意味ないです…
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Pythonでは意味ないです…（ホント？）
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http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kyodo/kokyuroku/contents/pdf/1320-16.pdf
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計算量を削減できるアルゴリズム。
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@@ -1,7 +1,3 @@
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LouiS0616さんのと似ているけど、出来る限り変な書き方してみました。
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このサイズでどうかはわかりませんが、書き出しは一気にやったほうが速いです（Pythonの一般論）。
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c[i][j] = dotv(a[i], b[j])
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print('\n'.join([' '.join(map(str, v)) for v in c]))
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行列積についての一般的なアルゴリズム。
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普通はキャッシュ効率を高めることで高速化します。
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Pythonでは意味ないです…
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計算量を削減できるアルゴリズム。
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実装は…
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http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kyodo/kokyuroku/contents/pdf/1320-16.pdf
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LouiS0616さんのと似ているけど、出来る限り変な書き方してみました。
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このサイズでどうかはわかりませんが、書き出しは一気にやったほうが速いです（Pythonの一般論）。
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```python
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from itertools import product as prod
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