HHKB Professional HYBRIDを買って半年ちょっと使っている話。

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昨年の9月に購入しましたHHKB。 一時期英語配列のキーボードを使っていましたが、今回は日本語配列をチョイス。 PFU キーボード HHKB Professional HYBRID 日本語配列/墨 良かったところ タイピング時の打鍵感、音が心地良い     これがかなりデカい。直近の生成AI周りの発展のおかげで直接タイピングしてコードを書くことは以前に比べるとかなり減ったけど、それでも全然使うのでここのストレスがないことは大きい。 ただ、これも人による部分が大きいと思う部分なので事前に触れる箇所があれば触った方が良い。 HHKBの公式サイトにタッチ&トライスポット というページがあるので実際の打鍵感や音を確認したい人はそこで検索してのをおすすめします。 僕の場合、当初は HHKB Studio を買おうと思って秋葉原の遊舎工房というお店で触らせてもらいましたが、正直打鍵感と音の感じが好みではなかったのでボツ。 横に置いてあったこっちのキーボードを触ってみたらかなりしっくりきた。他にも色んなキーボード(同モデルの静音タイプとか)が置いてあったけど、長いこと使うなら手に馴染むモデルが良いと思ってそのまま購入という流れ。 あと、個人的には気にならなかったけど、色んなところのレビューを見る感じ音に敏感な人と同居してるとか赤ちゃんがいる家庭とかだと少し苦情が出るかも、なくらいの音が出るのでそこは注意すべき。多分そういった人向けに静音モデルがあると思う。 Bluetooth接続できるデバイスの数が多め これもかなりポイント。仕事用のPCにもプライベート使っているPCも両方ともクラムシェルモード(PCを折りたたんだまま外部ディスプレイに接続して使用するモード)で使っているので、仕事を始めるタイミングや終えて切り替えるタイミングで物理ケーブルの切り替えに手間が掛かるのが嫌だった。 HHKBを使用する前に使用していたMagic Keyboardなんかは複数デバイスに対応していなかったため、いけてないなと思いつつ使っていた。 今はコマンドで接続先を切り替えるだけなのでそのストレスは大きく減った。お高いキーボードであれば標準的に乗っている機能なんだろうけど、なんでMagic Keyboardはこの機能がないんだろう・・・ 良くないところ 割と頻繁な頻度で単三電池...

ゼロから始めるLeetCode Day65「560. Subarray Sum Equals K

概要

海外ではエンジニアの面接においてコーディングテストというものが行われるらしく、多くの場合、特定の関数やクラスをお題に沿って実装するという物がメインである。

どうやら多くのエンジニアはその対策としてLeetCodeなるサイトで対策を行うようだ。

早い話が本場でも行われているようなコーディングテストに耐えうるようなアルゴリズム力を鍛えるサイトであり、海外のテックカンパニーでのキャリアを積みたい方にとっては避けては通れない道である。

と、仰々しく書いてみましたが、私は今のところそういった面接を受ける予定はありません。

ただ、ITエンジニアとして人並みのアルゴリズム力くらいは持っておいた方がいいだろうということで不定期に問題を解いてその時に考えたやり方をメモ的に書いていこうかと思います。

Leetcode

Python3で解いています。

ゼロから始めるLeetCode 目次

前回
ゼロから始めるLeetCode Day64「287. Find the Duplicate Number」

次回
ゼロから始めるLeetCode Day66「438. Find All Anagrams in a String」

Twitterやってます。

問題

560. Subarray Sum Equals K
難易度はMedium。
Top 100 Liked Questionsからの抜粋です。

整数の配列と整数 k が与えられたとき,和が k に等しい連続部分配列の総数を求めよ、という問題です。

Example 1:
Input:nums = [1,1,1], k = 2
Output: 2

Constraints:

The length of the array is in range [1, 20,000].
The range of numbers in the array is [-1000, 1000] and the range of the integer k is [-1e7, 1e7].

解法

import collections

class Solution:
    def subarraySum(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        dic = defaultdict(int)
        dic[0] = 1
        count = calc = 0
        for n in nums:
            calc += n
            dic[calc],count = dic[calc] + 1,count + dic[calc-k],
        return count
# Runtime: 144 ms, faster than 44.41% of Python3 online submissions for Subarray Sum Equals K.
# Memory Usage: 17.9 MB, less than 10.96% of Python3 online submissions for Subarray Sum Equals K.

defaultdictを使って書きました。

制約についてはそこまで意識せず、ひとまず解くにはどうやったら良いかを考えました。
calcで累積和を保持し、辞書を使ってkeyの部分で値を保持し、valueの部分で連続で同値が出現した回数を保存し、そして和に遭遇した回数も差し引いたものdic[calc-k]で保持することにより、countに要求に沿った値が加算されていく、というものです。

ヒントをSolutionからもらって書きましたがすごくしっくりきますね。

そういえば専門的なアルゴリズムの講義を受けたことがないのですが、思えば他の人がどうやってアルゴリズムを書いているのかをよく知らないんですよね。

僕の考え方は

一旦プログラミングのことを考えずにどうやって書くかをぼんやり考える
↓
良さそうな考え方がつかめたら適当に紙とかに書いてちゃんと正しいフローになっているかを考える
↓
Pythonでそのフローを実現するために良さげなライブラリや組み込み関数があるか調べて書く
↓
完成

という流れです。
上手くいかない場合はフローを見直して手直ししたりざっくり新しいパターンを書いたり、といった風にしていて、僕の課題はフローを考えるところにあるのかなぁと思ったりしています。(もちろん典型的なアルゴリズムやデータ構造に関してもまだまだ勉強不足ですが)
高校生の時に真剣に受験数学というものに取り組んでこなかったですし、整数や確率、場合の数などについて聞かれると面食らう場合が多いんですよね。

割とそこについての課題を克服するために数学の問題をコツコツ解いたりしているのですが、やはりやりたいことがあってその過程で学ぶ数学はやってて楽しいものがありますね。
学生時代は数学で何かをやりたいと思っていなかったので、新鮮な気持ちで取り組めています。

では今回はここまで、お疲れ様でした。

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