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...
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ゼロから始めるLeetCode Day69 「279. Perfect Squares」

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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 Day68 「709. To Lower Case」

次回
ゼロから始めるLeetCode Day70 「295. Find Median from Data Stream」

Twitterやってます。

問題

279. Perfect Squares
難易度はMedium。
Top 100 Liked Questionsからの抜粋です。

正の整数nが与えられたとき、足してnになる完全な平方数の最小数（例えば、1, 4, 9, 16, …）を求めよ、という問題です。

Example 1:

Input: n = 12
Output: 3
Explanation: 12 = 4 + 4 + 4.

Example 2:

Input: n = 13
Output: 2
Explanation: 13 = 4 + 9.

#解法

class Solution:
    def numSquares(self, n: int) -> int:
        dp = [i for i in range(n+1)]
        for i in range(2,n+1):
            for j in range(1,int(i ** 0.5)+1):
                dp[i] = min(dp[i],dp[i-j*j]+1)
        return dp[n]
# Runtime: 4608 ms, faster than 39.65% of Python3 online submissions for Perfect Squares.
# Memory Usage: 14 MB, less than 60.54% of Python3 online submissions for Perfect Squares.

動的計画法を使って実装しました。
問題をみた時にあー・・・これDPや・・・ってなりました。
値が小さければ全探索でもいけますが、どう考えても効率が悪いので以上のように書いています。

なお、個人的なQiitaの記事の動的計画法のおすすめとして
動的計画法超入門！ Educational DP Contest の A ～ E 問題の解説と類題集
とPythonでの実装において
動的計画法 (Dynamic Programming：DP) 学習メモ　～by Python～　Part 1

が良い例じゃないでしょうか。
前者で概念を掴んで、後者でPythonでの実装について学ぶ、という方式が良いと思います。

そういえば日本語では動的計画法なのに英語ではDynamic Programmingなんですよね、不思議だ。

では今回はここまで。
お疲れ様でした。

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