# HTTF2022予選

~~グラフには結構依存関係があるはずで、順番よりタスクを誰に割り振るかの方が大事~~
正規化されてるので能力が異常な人間は存在しない
→嘘で、最大3倍違う

大体1000日目までにタスクを終わらせる

タスクを割り当てれば時間が決まってほぼPERTに落ちる(ほんま？)→順番も決める必要がある
真値を使って101177 上位やばすぎ

Valさんつえー ビーム打ってそう

焼きなまし、最大で5000くらい伸びそう うおーいくぜいくぜ
195673→197121
→196422

焼きなまし: 19783626([10000, 20000))
Ofast: 196278
O2: 192402
QCFium: 196222
QCFium: 192448O(3)
高速化前
195962

203492

深さ追加前([10000, 10100)): 189319
追加後([10000, 10100)): 195094

## 分割調整

意味はあるかもしれないけど最後の手段かな…
19712076

| 区分 | 調整前 | 調整後 |
| ----------------------- | ------------------ | ------------------ |
| k[10, 15)_r[1000, 2000) | 2167.5436507936506 | |
| k[15, 21)_r[2000, 3001) | 1738.909090909091 | |

## TODO
* DAGの連結成分数を調べる
* DAGの最大長が動的に求まれば焼きなませるんだけどな〜〜
* タスクが少なくなってきたら雑に焼きなましして良さそう
* 9割くらいinvalidな操作なので、invalidかどうかを高速に判定する
* マッチングで5ターンくらい先まで読む
* これ苦し紛れかと思ったけど、思ったより本質的改善かもしれん 早くやれ
* これやる前: 19174685
* やった後: 19639272 19702403 マジ？
* 評価関数にそのタスクを終えたらできるようになるタスクの数を入れる
* K, Rごとにパラメータを変える
* まず4分割して効果あるか試す(なかったら大変なので)
* $K$次元の多変量正規分布を$M$個持ってベイズ推定
* max含んだ式をベイズ推定するの、maxを外すとかしてそう
* いや普通に場合分けでいけるか？
* これ思いつかないので思い切ってGPモデルを $m$ 個持つ
* なんも工夫しないGPよwwwっわ
* これでやるの強いか分からないから(強いんだろうけど)、先に焼きなましを試す

## DONE
* 二部マッチングの実装 同時に開始できるタスクが増えるんだからかなり重要な気がしてきたな〜〜〜→重要でした(というか今まで先頭から割り振ってただけなんだから弱いに決まってるんだよな)
* Sの分布を調べる
## 序盤
実行可能な中でエントロピーが最大の(人, タスク)のペアを貪欲