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Retranslate the complete Japanese online edition from Chinese (#2008)
* Retranslate the complete Japanese online edition from Chinese * Fit Japanese homepage labels and localize heading permalinks * Point Japanese contribution instructions to the Japanese preview * Replace locale conditionals with multilingual UI tables
This commit is contained in:
Yudong Jin
@@ -6,43 +6,43 @@ Author: krahets ([email protected])
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def coin_change_greedy(coins: list[int], amt: int) -> int:
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"""コイン交換：貪欲法"""
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"""硬貨の両替：貪欲法"""
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# coins リストはソート済みと仮定する
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i = len(coins) - 1
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count = 0
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# 残額がなくなるまで貪欲選択を繰り返す
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# 残額がなくなるまで貪欲な選択を繰り返す
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while amt > 0:
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# 残額以下で最も近い硬貨を見つける
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# 残額より小さく、残額に最も近い硬貨を探す
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while i > 0 and coins[i] > amt:
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i -= 1
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# coins[i] を選択する
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# coins[i] を選ぶ
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amt -= coins[i]
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count += 1
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# 実行可能な解が見つからなければ -1 を返す
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# 実行可能な方法が見つからなかった場合、-1 を返す
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return count if amt == 0 else -1
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"""Driver Code"""
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"""実行用コード"""
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if __name__ == "__main__":
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# 貪欲法：大域最適解を保証できる
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# 貪欲法：大域的最適解が得られることを保証できる
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coins = [1, 5, 10, 20, 50, 100]
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amt = 186
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res = coin_change_greedy(coins, amt)
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print(f"\ncoins = {coins}, amt = {amt}")
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print(f"{amt} を作るのに必要な最小の硬貨枚数は {res}")
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print(f"{amt} にするために必要な硬貨の最小枚数は {res}")
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# 貪欲法：大域最適解を保証できない
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# 貪欲法：大域的最適解が得られることを保証できない
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coins = [1, 20, 50]
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amt = 60
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res = coin_change_greedy(coins, amt)
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print(f"\ncoins = {coins}, amt = {amt}")
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print(f"{amt} を作るのに必要な最小の硬貨枚数は {res}")
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print(f"実際に必要な最小枚数は 3 ，つまり 20 + 20 + 20")
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print(f"{amt} にするために必要な硬貨の最小枚数は {res}")
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print(f"実際に必要な最小枚数は 3 、すなわち 20 + 20 + 20")
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# 貪欲法：大域最適解を保証できない
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# 貪欲法：大域的最適解が得られることを保証できない
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coins = [1, 49, 50]
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amt = 98
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res = coin_change_greedy(coins, amt)
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print(f"\ncoins = {coins}, amt = {amt}")
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print(f"{amt} を作るのに必要な最小の硬貨枚数は {res}")
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print(f"実際に必要な最小枚数は 2 ，つまり 49 + 49")
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print(f"{amt} にするために必要な硬貨の最小枚数は {res}")
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print(f"実際に必要な最小枚数は 2 、すなわち 49 + 49")
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@@ -14,12 +14,12 @@ class Item:
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def fractional_knapsack(wgt: list[int], val: list[int], cap: int) -> int:
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"""分数ナップサック：貪欲法"""
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# 重さと価値の 2 属性を持つ品物リストを作成
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"""分割可能ナップサック問題：貪欲法"""
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# 重さと価値の 2 つの属性を持つ品物のリストを作成する
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items = [Item(w, v) for w, v in zip(wgt, val)]
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# 単位価値 item.v / item.w の高い順にソートする
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# 単位重さ当たりの価値 item.v / item.w の降順にソートする
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items.sort(key=lambda item: item.v / item.w, reverse=True)
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# 貪欲選択を繰り返す
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# 貪欲な選択を繰り返す
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res = 0
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for item in items:
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if item.w <= cap:
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@@ -27,20 +27,20 @@ def fractional_knapsack(wgt: list[int], val: list[int], cap: int) -> int:
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res += item.v
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cap -= item.w
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else:
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# 残り容量が足りない場合は、現在の品物の一部だけをナップサックに入れる
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# 残り容量が不足している場合、現在の品物の一部をナップサックに入れる
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res += (item.v / item.w) * cap
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# 残り容量がないため、ループを抜ける
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# 残り容量がないため、ループを終了する
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break
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return res
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"""Driver Code"""
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"""実行用コード"""
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if __name__ == "__main__":
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wgt = [10, 20, 30, 40, 50]
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val = [50, 120, 150, 210, 240]
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cap = 50
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n = len(wgt)
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# 貪欲法
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# 貪欲アルゴリズム
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res = fractional_knapsack(wgt, val, cap)
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print(f"ナップサック容量を超えない最大価値は {res}")
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print(f"ナップサックの容量を超えない品物の最大価値は {res}")
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@@ -7,16 +7,16 @@ Author: krahets ([email protected])
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def max_capacity(ht: list[int]) -> int:
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"""最大容量：貪欲法"""
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# i, j を初期化し、それぞれ配列の両端に置く
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# i, j を初期化し、配列の両端をそれぞれ指すようにする
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i, j = 0, len(ht) - 1
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# 初期の最大容量は 0
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# 最大容量の初期値は 0
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res = 0
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# 2 枚の板が出会うまで貪欲選択を繰り返す
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# 2 枚の板が出会うまで貪欲な選択を繰り返す
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while i < j:
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# 最大容量を更新する
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cap = min(ht[i], ht[j]) * (j - i)
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res = max(res, cap)
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# 短い方を内側へ動かす
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# 低い方の仕切り板を内側に移動する
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if ht[i] < ht[j]:
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i += 1
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else:
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@@ -24,10 +24,10 @@ def max_capacity(ht: list[int]) -> int:
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return res
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"""Driver Code"""
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"""実行用コード"""
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if __name__ == "__main__":
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ht = [3, 8, 5, 2, 7, 7, 3, 4]
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# 貪欲法
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# 貪欲アルゴリズム
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res = max_capacity(ht)
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print(f"最大容量は {res}")
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@@ -8,26 +8,26 @@ import math
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def max_product_cutting(n: int) -> int:
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"""最大切断積：貪欲法"""
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# n <= 3 のときは、必ず 1 を切り出す
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"""分割後の積の最大化：貪欲法"""
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# n <= 3 の場合、必ず 1 を 1 つ切り出す必要がある
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if n <= 3:
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return 1 * (n - 1)
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# 貪欲に 3 を切り出し、a を 3 の個数、b を余りとする
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# 貪欲に 3 を切り出す。a は 3 の個数、b は余り
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a, b = n // 3, n % 3
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if b == 1:
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# 余りが 1 のときは、1 * 3 を 2 * 2 に変える
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# 余りが 1 の場合、1 * 3 の組を 2 * 2 に変換する
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return int(math.pow(3, a - 1)) * 2 * 2
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if b == 2:
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# 余りが 2 のときは、そのままにする
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# 余りが 2 の場合、何もしない
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return int(math.pow(3, a)) * 2
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# 余りが 0 のときは、そのままにする
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# 余りが 0 の場合、何もしない
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return int(math.pow(3, a))
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"""Driver Code"""
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"""実行用コード"""
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if __name__ == "__main__":
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n = 58
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# 貪欲法
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# 貪欲アルゴリズム
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res = max_product_cutting(n)
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print(f"最大分割積は {res}")
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print(f"分割後の積の最大値は {res}")
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