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問題：141. Linked List Cycle https://leetcode.com/problems/linked-list-cycle/description/ step1終了時に試しにやってみました
step3まで終了しました
X-XsleepZzz
reviewed
Jan 29, 2025
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+141
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+150
| tk-hirom さんのレポジトリより | ||
| https://github.com/tk-hirom/Arai60/pull/1/commits/967ba6e39e0f6fd44a044778596f7dcd13ad0160 | ||
| setを使った実装ができるかをみているよう。 | ||
| ここでsetであることが大事でlistだと検索に時間計算量O(n)かかるが、setだとO(1)で検索できる。 | ||
| 今回のように順序が関係ない場合setのほうがよい。 | ||
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| 疑問：Pythonのlistとsetでは今回の場合使用するメモリの量はどちらが大きいのか | ||
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| 予想：setのほうが重複するデータや順序の情報を持たないので小さい？ | ||
| ⇒こういったことはどのように調べたら良いのか |
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全体的に良いと思います！
この問題では具体的にどれくらいかは分かりませんが、10万要素でリストとsetを作った場合、setの方がリストより6倍くらいメモリを使ってるそうです。
https://www.tsuyukimakoto.com/blog/2019/07/16/python_list_set_array_performance/
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コメントありがとうございます。
そのようですね。
下のコメントでodaさんに教えていただいたように手元で試してみたところ5, 2倍程度でした。
oda
reviewed
Jan 29, 2025
| ここでsetであることが大事でlistだと検索に時間計算量O(n)かかるが、setだとO(1)で検索できる。 | ||
| 今回のように順序が関係ない場合setのほうがよい。 | ||
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| 疑問：Pythonのlistとsetでは今回の場合使用するメモリの量はどちらが大きいのか |
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Owner
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コメントありがとうございます。
手元でためしてみました。
listはその要素への参照を保存しているだけなのに対して、setはハッシュ値を計算しているためにメモリを使うことが分かりました。
- setはハッシュテーブルを保持すること。
- このハッシュテーブルは衝突を防ぐために要素数よりも多めに確保する必要があること。
- このテーブルはある程度要素が追加されると一致してしまう可能性が上がるのでさらに拡張される(リハッシュ)されるのでより大きくなること。
の3つが主な原因という理解であっているでしょうか。
SanakoMeine
reviewed
Jan 29, 2025
| C++で解いた経験のある問題。fast, slowの二つのポインタを用意しheadからスタートする。 | ||
| fastがslowに追いついたときループがある。逆に追い付くことなくslowがnullptrまでいった場合ループはないと言える。 | ||
| というのが基本的な方針として重いついたのでその方針で実装してみる。 | ||
|
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Author
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ありがとうございます。
Discordも見てみたいと思います。
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問題：141. Linked List Cycle https://leetcode.com/problems/linked-list-cycle/description/
step1終了時に試しにやってみました