こんちゅう

エッセイ・小説・ブログ・楽譜置き場。 不定期更新。

AtCoder ABC 147

解けなかった問題の簡単な説明を覚書程度に記す。
 

ABC147E

atcoder.jp


DP。まず|A_{ij}-B_{ij}|を計算する。

dp[i][j][k]:i,jマスまで行ったとき偏りkを実現できるかどうか

とすると,|A_{ij}-B_{ij}|の最大値をMとしてO(HWM(H+W))くらいで解ける。

kは別に80までで十分なんじゃないか?と思ったこともあるけれど反例がある。例えば今の偏りが60で,マスが40,50,50と続いたとき,60+40-50-50をしないと0にはならない。

 

ABC147F

atcoder.jp

難しくない?解説見ても数日実装できなかった。

D=0は別処理。D>0として一般性を失わない。S+Tの値は固定なので結局Sの値としてどれだけあるかを数えればいい。
高橋君がK個取るとする。するとSとして取りうる値はKX+(0+1+...+K-1)D~KX+(N-k+N-k+1,...,N-1)Dとなる。

じゃあこれでKを固定した時の値がO(K)で出せたからあとはKを0~Nまで動かせば完成だ!...と思ったら,これだとO(N^2)かかってしまう。しかしKを変えたときの値が重複する可能性もあるのでKに対する単純な直和ではない。
制約からどうやらO(NlogN)くらいで解かないといけないらしい。こっからが辛かった。

KX mod Dで場合分けをすると, KX mod Dが異なる列は絶対にカブらない。例えばD=2,X=1,N=5として,
K=3のとき 3+(0+1+2)*2~3+(2+3+4)*2
K=4のとき 4+(0+1+2+3)*2~4+(1+2+3+4)*2
について,K=3と4で被っている値はない。(3 mod 2 != 4 mod 2より)

KX mod Dで場合分けを実行する。例えばKX mod D = aとなったKたちに対して,それらの数列の和集合が答えになる。
例えば上の例でK=2のとき2+(0+1)*2~2+(3+4)*2なので,K=4のときの数列と重複が存在する。これはイベントソートにより効率的に計算できる。たとえば交差が1の数列たちを考えて,それらの初項と末項がa_1,a_n,b_1,b_nとすると,

vector<pair<ll,ll>> timetable;
timetable.push_back(make_pair(a_1,1));
timetable.push_back(make_pair(a_n,-1));
timetable.push_back(make_pair(b_1,1));
timetable.push_back(make_pair(b_n,-1));

として,timetableを1項目でソートした上で一つずつ取り出し,

for(auto& t : timetable) {
     if(res > 0) ans += t.first - before;
     before = t.first;
     res += t.second;
}

とでもすればいい。一つ一つにばらすと典型テクニックらしいんだよなあ。

AtCoder ABC 151

うぎゃあ。解けなかった問題の簡単な説明を覚書程度に残します。

ABC151F

atcoder.jp

けっこう正答率が高い。

解き方1

最適な円は必ず2点or3点を通る。どうしてかというと, まず0点or1点しか通らない円は2点通る円のほうが最適であることが分かる。N個から2点取ってきて,こいつらを通る円を考える。でも2点だと円が確定しない。2点を直径とする円内に他の点が全てあればそれが最適。なければ外にある点を結んだ3点を通る円のうちいずれかが最適(もちろん全部ハズレの場合もある)。
この解法はO(n^4)でできる。根拠は, 3点取ってくるのに O(n^3)で,それごとにN個の頂点に対して円内に入ってるか確かめる必要があるから。

最適な円は必ず3点通るやろ!っつって頑張って実装してたが,方針が違う上そもそも実装力が無くて間に合わず。つらるん。

解き方2

editorialのやりかた。二分探索を使う。Rを固定し,各頂点を中心とするN個の円の交点を全て求める。このとき交点のできない円のペアがあったらやり直し。各交点からN頂点までの距離がR以下かどうか調べる。R以下なら半径Rの円で全ての頂点を覆うことが出来る。そのような交点が一つでもあったらRを小さくして再チャレンジ,一つも無かったらRを大きくして再チャレンジ。
結局これは,2つの円を選ぶことで全体の円の中心となりうる点を2つに絞っているところがミソである。1ステップあたりの計算量は,2つの円を選ぶのにO(n^2)で,それに対してN頂点が円内に入っているか調べないといけないので,O(n^3)となる。あとはこれを十分な精度とするために,はじめの区間をTとすると,T2^{-n}<10^{-6}くらいになるようnを設定すればいいのかな。

解き方3

最小包含円でググると良い感じのライブラリが出てくるらしい。へええ。

解き方4

三分探索とやらでできるらしい。f(x,y)x,yを中心としたときのN頂点までの最長距離の二乗の最大値とすると, f(x,y)は凸関数になるらしい。ほんまか。まあでもそれはそうで, 例えばxを固定したとき,
f(x,y)=max((y_1-y)^2+const,\cdots ,(y_N-y)^2+const)
であり,図を書いてみると確かに凸関数っぽい。でもこれって解が自明にならない?よく分かってない。こんど実装してみよっと。

【追記】上で見たように,xで止めてもyで止めても凸関数だから, いわゆる鞍点が存在しない.つまり, 例えばxを一つ固定したときのf(x,y)の最大値をg(x)とする.このときg(x)は凸関数になる.
x,x'に対してx1=px+(1-p)x'としたときg(x1)\le pg(x)+(1-p)g(x')を示せばいい.g(x1)=f(x1,y1)とすると, g(x)\ge f(x,y1), g(x')\ge f(x',y1)であり, yを止めたときfは凸関数なので,
pg(x)+(1-p)g(x')\le pf(x,y1)+(1-p)f(x',y1)\le f(x1,y1)=g(x1)
が成立する.
もしかしたら合成関数が云々とかでもっと簡単に言うこともできるかもしれない.蟻本に載ってた気がするので帰ったら確認してみる.
ともかくconst*O(N^2)で出来るのは魅力的。実装も簡単。

AtCoder ABC 146

解けなかった問題の簡単な説明を覚え書き程度に残す.

ABC146D

atcoder.jp

使用する最小の色数は最大の頂点の次元数.あとはどう構築するかだけれど,例えばqueueを使った幅優先探索を用いればいい.らしい.

ABC146E

atcoder.jp

難しくない?めげそう.
とりあえず累積和をとる(らしい).S_i=A_1+...A_iとすると,求めるのは
 (S_j-S_i) \% K=j-i, j-i< K, j> i
なるi,jのペアの個数.もちろん O(N^2)なのでナイーブには解けない.

こんなときにはしゃくとり法が使えるらしい.式を
 (S_j-j)\% K = (S_i-i) \% K
と変形する(この変形すら思いつける気がしない).S_i-iを改めてS_iとする。すると,iを固定したときに,求めるのは[i,i+k-1]のなかの,S_iと等しいSの個数.これは区間のSの個数をmapで管理しておいて,区間をずらすたびにそれらを増減させるとO(NlogK)で解ける.logKはmapのコスト.

ABC146F

atcoder.jp

難しくない?(2回目) でもFにしては簡単らしい.というのも

解き方1

貪欲でいける.後ろから飛べるだけ飛べばOK.もしスタートからゴールまでのルートが存在すればこの方法で必ず解が見つかる.
複数個の解があったとき,このような解のとり方が辞書順最小となることも示せる.なんてこったい.

解き方2

貪欲じゃなくても解けるみたい(強い人はこっちがすぐ思いつくのかな).
dp[i]:地点iからゴールまでの最小手数とする.するとこれはdp[i+1]~dp[i+M]までの最小値+1になる.
つまり[i+1,i+M]の区間内の最小値をいい感じの計算量で求められたらいい.これはRMQを使うと実現できる.
dequeでも出来る.らしい.あとでやらねば.

AtCoder ABC 145

覚え書きのために,競プロの解けなかった問題の簡単な説明を記録することにした.
いつまで続くかな.

ABC145E

atcoder.jp

最後のT-1秒にいくらでもコストのかかる注文ができることがミソ.
ただしナイーブなdp

dp[x][y][z]:注文1~xまで,y時間以内に完食,ただし注文zはT-1秒で注文

では O(N^2T)なので間に合わない.困った.

解き方1

dp1[x][y]:注文1~xまで,y時間以内に完食できるもののうち満足度最大
dp2[x][y]:注文x~N-1まで,y時間以内に完食できるもののうち満足度最大

とすると,T-1秒に注文するものをiとして,dp[i-1][t]+dp[i+1][N-t-1]+A[i]についてiとtに関する最大が答えになる.

解き方2

とある注文セットを考えたとき,そのうち一番長い料理についてT-1秒で注文するようにしても問題ない.
よってA[i]を昇順ソートして,
dp1[i][T-1]+A[i+1]
のiについての最大が答え.かしこいなあ.

解き方3

dp3[x][y][b]:注文1~xまで,y時間以内に完食,T-1秒に注文したかどうか

というdpを考えると答えはdp3[N][T-1][1]となる.よくあるテクニックらしい.

ABC145F

atcoder.jp

難しいよう.

まずK=0のときを考えると答えは
 \sum_{i=0}^{N-1} max(0,H_{i+1}-H_i)
となる.K>0のとき,プレイヤーは H_iをその前or後ろのやつに揃えるのが最適.よって問題はH_iをK本消したときのコストの最小値がなんぼかということになる.

ここからも厄介で,N本からK本消すのではなく0本からN-K本までHを生やすと考えたほうが漸化式が立てやすい.コスト最小のみを考えればいいので,例えば

dp[x][y]:生えているHの一番左のindexがx,合計y本生えているうちコスト最小

とすると,dp[x][y]になり得る候補は,y-1本生えているとき,一番左のindexがx'>xとなっており,そこからH_xを生やすような状況しかない.y-1本生えているとき,一番左のindexがxで,そこからx'>xなるx'に対してH_x'を生やすような状況も考えられるが,それは前者の状況に還元される.これによって前までの生えている場所の情報を考えることなく更新できる.すごいなあ.

「天気の子」上映終了前にもう一度観に行くべき4つの理由

こんにちは。wottoです。

 早速ですが、みなさまはもう「天気の子」はご覧になられましたか?

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興行収入は135億円、動員数は1000万人を突破し、まさに今年No1ヒットの映画となっている「天気の子」、もう既に観たよーという方も多いのではないでしょうか。

 

で、す、が!!!この映画、1回観ただけなんて勿体ない!!!!

今回は、「天気の子」を既に試聴済みの方に向けて、上映終了までにスクリーンでもう一度観るべき4つの理由をお伝えしようと思います。

 

以下、「天気の子」のネタバレを少々含みます。未試聴の方は注意してください。

 

 

理由1つめ:4DX上映で圧倒的な体験を!

「天気の子」は4DX上映に対応しています。

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「天気の子」4DX上映を記念したポスター。

4DXとは何か、公式サイトには次のような説明が書かれています。

4DX®とは、現在、映画業界で最も注目を集める、最新の<体感型(4D)>映画上映システムです。
モーションシートが、映画のシーンに完全にマッチした形で、前後&上下左右に<動き>、その衝撃を再現。
さらに、嵐等のシーンでは<水>が降り、<風>が吹きつけ、雷鳴に劇場全体が<フラッシュ>する他、映画のシーンを感情的に盛り上げる<香り>や、臨場感を演出する<煙り>など、様々なエモーショナルな特殊効果で、≪目で観るだけの映画≫から≪体全体で感じる映画≫の鑑賞へと魅力的に転換致します。 

 要するに、映画を観ながらユニバのアトラクションのような体験が出来る、ということなのです。

 

「天気の子」4DX版では、雨の降るシーンでは雨が降りますし、雪の降るシーンでは雪が降ります。天気をテーマにした本作にはぴったりの仕掛けとなっている訳です。

 

 

さらに! 「花火大会」「バイクチェイス」「グランドエスケープ」のシーンでは映画の視点に合わせて席が動き、とんでもない迫力となっています。

特に「グランドエスケープ」は4DXの全ての仕掛けが組み合わさって最高の演出に! まるで本当に陽菜と一緒に落ちているかのようでした。

 

 

これらの素敵な演出のおかげで、個人的には普通の映画館で見るよりも何倍もの没入感を得られました。これは追加料金を払う価値がある! 

「天気の子」4DX版は自信をもってオススメできます。

 

理由2つめ:ストーリーの伏線を確認!実はあのシーンは......

新海誠監督の前作「君の名は。」でもそうだったんですが、この作品、非常にたくさんの伏線が各所に散りばめられています。

例えば、ヒロインの陽菜が首につけているチョーカーは、実はもともと病床の母親が腕に着けていたブレスレットなんです。

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このことと、ラストシーンでは陽菜のチョーカーが割れていたこと、さらに再開時にはつけていなかったことから、このチョーカーが暗示しているものが何なのかが見えてきます。

 

他にも、たくさんの伏線があります......少しだけ書くと、

  • 陽菜の年齢を示唆するような表現
  • 夏美が言った「須賀と帆高が似ている」の意味(どこが似ていて、どこが違うのか)
  • 劇中に出てくる「銃」の示す意味(1回目と2回目で帆高にどのような変化があったのか?)
  • 四葉、テッシー、さやちんの再登場(これは別に伏線じゃないけど)

 

などなど......挙げだすとキリがありません。一度「天気の子 伏線」とか「天気の子 考察」とかでググってみて下さい。山のように出てきます。

 

勿論、作品内で明確に言及している訳ではないのでこれらの考察は想像の域を出ないのですが、それでも「これはこういう意味なんじゃないか?」とか、「このシーンはこれを表していたのか!」などと考えを巡らせながら観ると、さらに「天気の子」を楽しめること間違いなしです。

 

 

理由3つめ:RADWIMPSの歌詞に注目!

 今作でも劇中歌の全てをRADWINPSが手掛けています。

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アルバム「天気の子」のジャケット

 

恐らく1回観ただけだと、その圧倒的な情報量にただただ驚かされるばかりで、劇中歌のメロディーの歌詞にまで注意が及ばない人も多いのではないでしょうか。

ですが! 今回の「天気の子」の劇中歌は、是非歌詞に注目して聴いてもらいたい曲ばかりなのです!

 

例えば、最後の再開シーンで流れる「大丈夫」という曲の歌詞の一部はこのようになっています。

世界が君の小さな肩に のっているのが

僕にだけは見えて 泣き出しそうでいると

 

「大丈夫?」ってさぁ 君が気付いてさ 聞くから

「大丈夫だよ」って 僕は慌てて言うけど

 

なんでそんなことを 言うんだよ

崩れそうなのは 君なのに

 

.......

うわああああ!!!そのまんま、そのまんま帆高と陽菜の関係性じゃないか!!!!

 

こんなエモい歌詞がクライマックスシーンで大音量で流れるんですよ。エモ過ぎ!

涙腺が崩壊する。これだけでもう一度見に行く価値があります。

 

さらに、エンディングの「愛にできることはまだあるかい」の歌詞で、僕が凄く気に入っている一節があります。

何もない僕たちに なぜ夢を見させたか

終わりある人生に なぜ希望を持たせたか

 

何故この手をすり抜ける ものばかり与えたか

それでもなおしがみつく 僕らは醜いかい

それとも、きれいかい

 

答えてよ

 

......

ええええええ!!!!! なんだこの歌詞は。日本語ってこんなに美しかったっけ。帆高の思いが、そして世界中の人たちの思いがこの歌詞に詰まっています。天才。

 

是非「天気の子」を劇場でもう一度、このRADWINPSの歌と映像が混ざりあう素敵な空間を味わい直してみて下さい。

 

 

理由4つめ:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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ああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああ!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

 

陽菜さん!!!!!!!!!!陽菜さん!!!!!!!!!!!!!!!可愛い!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!可愛い!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!可愛いよおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおお!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

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あああああああああああああああああ!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

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あああああああああああああああああああああああああああ!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

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あああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああ!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!可愛い!!!!!!!!!可愛いよおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおおお!!!!!!!!!!!!!!!

 

 

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先輩👏年下👏中学生👏👏

先輩👏年下👏中学生👏👏

 

FOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

 

・・・え?現実には陽菜さんみたいな娘いない?

そんな主人公ベタ惚れ全肯定&自己犠牲で弟思いのめちゃくちゃ良い娘なんていない?

せいぜい代々木の廃ビルで銃撃った後あのまま別れてお終い?

 

 

いいんだよ別に!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

だってこれアニメだもん!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

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ネギネギ!ネーギー!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

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あ!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

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ねぎねぎ!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

f:id:wotto27oct:20191022175000p:plainネーギー

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

あああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああFOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

 

 

 

 

 

 

 

 ............

ああ.....またやってしまった。途中までは真面目に書いてたのに......。

この映画、僕本当に大好きで、オタクだけじゃなくて一般の方にもめちゃくちゃオススメできるんですけど、なにせ僕がオタクなので何の説得力もない。これを「キモ・オタクのジレンマ」といいます。

何かの間違いでこの記事を読んで頂いた一般の方、本当に最高なので、ぜひぜひ、「天気の子」2回目に足を運んでいただけると幸いです。オタクは回れ右して今すぐ観に行け。

 

2019/10/22 wotto

【FE風花雪月】最適な能力強化アイテム栽培法!!

みなさんこんにちは。wottoです。夏休みが終わらんというタイミングでこの記事を書いています。明日から大学。つらい。

 

そういえば今日ようやく「天気の子」を観に行きました。

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ずっと行きたい行きたいと思いつつ行けなかったので,ようやく行けて良かったです。というか陽菜さんめちゃくちゃ可愛い。

 

 

めちゃくちゃ可愛いといえばベルナデッタちゃんですが,ベルナデッタちゃんは「ファイアーエムブレム 風花雪月」(以下FE風花雪月)というswitch向けゲームに出てくるキャラクターです。

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この子は貴族なのですが極度のコミュ障・人見知り・そして引き籠もりです。ちょっと話しかけただけで「ひやあぁっっ!」とか言いますし,最初のほうとかは全然信頼されません。ですが一緒に過ごしていくうちに二人の親密度は高まっていき,今まで見られなかった可愛らしい一面を見ることが出来ます。あとこのゲーム,最終的に推しのキャラと結婚できます。プロポーズしたときの反応といえばもう。はあ。可愛い。

 

ここまで書いているとまるでFE風花雪月が恋愛シミュレーションゲームだと勘違いされるかもしれませんが,実は(?)戦闘シミュレーションゲームです。そのためベルナデッタちゃんも戦場に放り込まれて戦う訳ですが,なんとこのキャラ絶妙に弱い。力があんまり伸びないんですよね。そのため真っ当に勝とうと思えばこのキャラは残念ながら副官送り(ベンチみたいなもん)になってしまいます。

 

ところがぎっちょん,遥か古代からこのような不遇ユニットに対する救済策というのは用意されてあるものなのです。そう,ドーピング。力が1上がる"岩ゴボウ"を栽培し,ベルナデッタちゃんに毎週無理やり食べさせることであら不思議,気づけば空を駆け回り相手を槍で2回連続攻撃で瞬殺していくゴリラが完成する訳です。それでも可愛いから許されるのである。

 

 

さて,どうでもいい前置きを夏休み最終日テンションで書いていますが,要するに栽培でいかにして効率的に能力強化アイテムを錬成するかという話です。栽培に関する計算式はggったら出てきますし,一番早いのはファミ通のパーフェクトガイドを買うことです。というか買おうね。私も買ったし。

ファイアーエムブレム 風花雪月 パーフェクトガイド

 

この栽培の計算式で若干あいまいな点がいくつかあります。一番大きな点は「特別報酬の入手確率の種のグレードって何やねん」ですが,これは一緒に植えた各種ごとに計算し,それらのうちから1つがランダムで選択されると仮定しています。

この方の考察と同じです:
https://hyperts.net/feth-cultivate/

 

さて,本題の最適な栽培法ですが,種は(初心者用の種を除いて)21種類しかありませんし,そこから5個まで重複ありで選ぶ組み合わせは65779種類しかありません。よって適当にPythonで全探索して,各能力強化アイテムが最も良く出る組み合わせとその確率を書いていきます。「ほんまか」という方はhttps://hyperwiki.jp/feth/seeds/ にてhyper_T様が自動計算ツールを作っているので検算してください。

注:育成方法は 天馬の恵みを散布する で固定します
また,*印はショップで買えるもののみであることを意味します。

 

生命の木の実(HP+1)

*81% フォドラ西方産の種×2,青い花の種×3

 

岩ゴボウ(力+1)

95% アンゼリカの種×5
92% アンゼリカの種×3 草の種×2
...
87% アンゼリカの種×1 紫色の花の種×4
...
*75% 紫色の花の種×5

 

上魔草(魔力+1)

*79% フォドラ南方産の種×1 黄色の花の種×4

 

煉獄のザクロ(技+1)

89% モルフィスブラムの種×4
88% モルフィスブラムの種×3 緑色の花の種×2
...
*85% 緑色の花の種×5

 

 俊足のニンジン(速さ+1)

90% ノルドサラトの種×5
89% ノルドサラトの種×4
...
*80% 水色の花の種×5

 

奇跡の豆(幸運+1)

96% ボアフルーツの種×4 果実の種×1
87% ボアフルーツの種×3 果実の種×2
...
74% ボアフルーツの種×1 果実の種×4
...
*70% 果実の種×5

 

 アンブロシア(守備+1)

*74% フォドラ東方産の種×4

 

ヴェローナ(魔防+1)

*90% 赤い花の種×5

 

黄金のリンゴ(魅力+1)

*85% 白い花の種×5

 

 

 ......

表を使え表を!!!!!!読みにくいやろ!!!!!!

 

 

まあいいや。眠たいし。ここまで読んでいただいてありがとうございます。

え?まだFE風花雪月を買ってない?買おうね!

 

ファイアーエムブレム 風花雪月 -Switch (『TCGファイアーエムブレム0』限定カード「士官学校の新任教師ベレト」 同梱)

 

 

 2019/10/1 wotto

 

 

 

量子情報科学入門(一日一冊、2/28)

数物セミナーのすべての工程が終わった.これから,この「一日一冊」企画の集大成を始めたいと思う.

 

「量子情報科学入門」(石坂智 ほか,2012,共立出版)この本は,最近話題の量子コンピュータの数学的原理を学ぶ本である.「一日一冊」企画としてこの本を紹介するというのが,実はこの企画を練っていたころからの野望だったのだ.

量子コンピュータはもちろん量子力学に立脚しているが,この本は(一応)量子力学を未修の人でも読めるような工夫がなされている.が,おそらく量子力学をやってからこの本を読んだほうが何倍も良いであろう.
量子コンピュータの原理とは何か.量子力学特有の重ね合わせという状態と,時間発展はユニタリ発展であるという特性を生かしているところに最大の特徴がある.これにより,従来の古典コンピュータでは指数オーダーかかるような問題も,(問題によるが)多項式時間で解決できるのだ(ことがある,と表現するほうが正しいかもしれない).

もちろん完璧な実用化までは(デバイスが出来ていないため)ほど遠いかもしれない.が,今の技術発展をみるに近似系や少し簡単なモデルで可能な面もあるし,なにより今から理論を詰めることにおいて早すぎるということはない.この本は量子論の基礎について詳細な説明もなされているし,行間も少ないのでオススメだ.量子コンピュータに興味があり,量子力学のことはじめを勉強した人は,是非チャレンジしてみてはどうだろう.

 


というところで,この本をもって「一日一冊」企画は終了としたいと思う.途中抜け落ちているところもあるが,私にしては続いたほうなのではないか.
この1ヶ月の総まとめはまた別の記事に書く予定であるので,そちらもよければ読んでほしい.この「一日一冊」感想文シリーズを読んでくださった方全てに感謝する.

 

量子情報科学入門

量子情報科学入門