2020 Google Hash Code Online Qualification Round에 참가했습니다.
저포함 4명의 팀원들과 3번정도의 연습문제와 기출문제(2019, 2018)를 풀어 대략적인 대회 참여 전략을 세웠고
어느정도 heuristic optimization algorithm(GA, SA)를 학습하였습니다. (실제 대회에서는 사용하지 않음ㅠㅠ)
대회시간은 새벽 02:45 ~ 06:30으로 일개 회사원들에겐 최악의 시간대였습니다.
저흰 새벽1시쯤 뜨끈~뜨끈하고 든~든한 국밥을 먹고 24시 스터디룸에서 대회에 참가하기로 하였습니다.
대회가 시작되었고 문제는 기출과 비슷하게 간단 명료하였습니다. 다만 data set이 기존에 주었던 a~e까지가 아닌
a~f까지 6개의 data set이 있었습니다.
문제를 요약하자면 다음과 같습니다.
[0, B-1]까지의 unique한 book id가 주어지고 [0, L-1]의 unique한 Library가 주어집니다.
각 Library에는 book들이 존재하고 하루동안 scan할 수 있는 book 수가 정해져있습니다.
또 Library마다 'signup process'가 주어지는데 'signup process'가 진행되어야 book을 scan할 수 있습니다.
이 'signup process'는 해당 시간에 최대 한개의 Library만 진행할 수 있습니다.
book$_{i}$을 scan할 때 얻는 score$_{i}$가 제공될 때 점수를 최대화하는 문제입니다.
처음 떠올린 풀이는 현재 $L_{i}$를 선택하였을 때 'signup process'를 끝내고 얻을 수 있는
최대점수의 Library를 택하고 이를 반복하는 naive한 풀이였습니다.
이 풀이로 B는 만점풀이를 받았지만 D,E,F의 점수는 많이 낮았습니다.
(hyperparameter tuning으로 비빈결과 C에서는 다음에 나올 풀이와 점수차이가 많이 나지 않았습니다.)
그 다음 풀이로는 'signup process'당 얻을 수 있는 점수가 가장 큰 $L_{i}$를 택하는 풀이였습니다.
해당 풀이로는 기존의 점수보다 상당히 높은 점수를 얻었습니다.
사실상 이 풀이로 C, E, F (D는 얻을 수 있는 max치의 점수를 얻었다 생각하고 pass하였음)를 비벼
다음과같은 점수를 받았습니다.
등수는 많이 낮았지만 대회동안 상당히 재미있었기 때문에 즐겁게 마무리했던것 같습니다.
대회가 끝나고 상위등수 분들의 풀이는 다양했지만 greedy하게 $L_{i}$를 택하고 순서를 정하였을 때
mcmf로 book을 선택할 때 중복을 제거하여 택하는 솔루션이 흥미로웠습니다.
또한 데이터를 분석하는 능력과 여러 최적화 기법을 알게되어 좋은 계기가 되었던것 같습니다.
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