子供が産まれて、育休を取り始めました

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この度、赤ちゃんが生まれました。 めでたい。 そんでもって、10月から半年ほど育休を取って、育児に専念することになりました。 会社・部署の方々など、様々な方のサポートがあってのことです。 とても感謝しています。 休み自体は9月のシルバーウィークから取っていて、すでに絶賛育児中です。 ただね…… この時点ですでに大変なんだが？ 細かいポイントを含めれば色々あるけど、しんどかったポイントをあげるなら、こんな感じ。 1. 生活リズムが不規則になる 私の担当範囲は、起きている時間のミルク、おむつ替え、沐浴、暇な時にじっと赤ちゃんの様子を見つめるなど。（あれ、意外とやってないな……） 主に昼から夜、あとは深夜から朝方（1時〜7時）に起きている感じ。 深夜に起きる前と、朝の担当が終わったあとに、それぞれ3〜4時間程度寝ている。 元々深夜に作業するのが苦じゃないタイプなので、深夜も赤ちゃんが寝ている時などは、パソコンでAIと戯れたり、スマホでダラダラとこんな感じの記事を書いたりと好き勝手やっている。 が、最初の方は生活リズムを変えるのがしんどかった。 無理やり寝るためにサプリメントを飲んだり、とにかく横になったりと色々試したが、寝れない時はとにかく寝れない。これがしんどい。 結局、慣れるまではどうにもならなかった。 人間って生活リズムを変えるのが難しい生き物なんだな、と割り切ることにした。 一方、妻の側は、今のところだいたい3時間おきに授乳がある。 母乳だったり、ミルクだったり、その併用だったり。 これがシンプルながらに、妻への負担が半端ない。 妻は授乳のたびに起きているし、赤ちゃんの空腹具合によっては泣き声と共に叩き起こされたりと、不規則な睡眠を強いられている。 授乳の間隔が空くと胸が張るし、乳腺炎になることもあるそう。 発熱などが出ることもあるので、妻の体調も気になる。 うちは基本的に母乳をあげて、足りない分はミルクを作って補う感じで運用している。 育児を始める前は、12時間ずつ分担して、私のターンはミルク、妻のターンは母乳でいいんじゃない？とか考えていた。 が、現実はそんなに割り切れるようにはなっていなかった。 赤ちゃんの都合だけじゃなく、妻の体の事情もある。 あと、沐浴とかも...
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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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