Problem p02696 (python)

Fixed submission:
import sys
sys.setrecursionlimit(10 ** 6)  # 再帰関数の再帰の深さを設定
to_index = lambda x: int(x) - 1  # 入力した数字に1を引いたものを返す
print_list_in_2D = lambda x: print(*x, sep="\n")  # リストの要素を改行を挟んで表示する関数

# 入力を整数に変換して受け取る
def input_int():
    return int(input())

def map_int_input():
    return map(int, input())

MII = map_int_input

def MII_split():
    return map(int, input().split())

def MII_to_index():
    return map(to_index, input())

def MII_split_to_index():
    return map(to_index, input().split())

# 入力全てを整数に変換したものの配列を受け取る
def list_int_inputs():
    return list(map(int, input()))

LII = list_int_inputs

def LII_split():
    return list(map(int, input().split()))

# 2次元リスト化
def LII_2D(rows_number):
    return [LII() for _ in range(rows_number)]

def LII_split_2D(rows_number):
    return [LII_split() for _ in range(rows_number)]

import math

A, B, N = MII_split()

def f(x):
    return math.floor(A * x / B) - A * math.floor(x / B)

# max = 0
# for x in range(min(B + 1, N + 1)):
#     if x > N:
#         break
#     fx = f(x)
#     # print(fx)
#     if fx > max:
#         max = fx
print(f(min(B-1, N)))

Buggy submission (verdict: Runtime Error):
import sys
import random
sys.setrecursionlimit(10 ** 6)  # 再帰関数の再帰の深さを設定
to_index = lambda x: int(x) - 1  # 入力した数字に1を引いたものを返す
print_list_in_2D = lambda x: print(*x, sep="\n")  # リストの要素を改行を挟んで表示する関数

# 入力を整数に変換して受け取る
def input_int():
    return int(input())

def map_int_input():
    return map(int, input())

MII = map_int_input

def MII_split():
    return map(int, input().split())

def MII_to_index():
    return map(to_index, input())

def MII_split_to_index():
    return map(to_index, input().split())

# 入力全てを整数に変換したものの配列を受け取る
def list_int_inputs():
    return list(map(int, input()))

LII = list_int_inputs

def LII_split():
    return list(map(int, input().split()))

# 2次元リスト化
def LII_2D(rows_number):
    return [LII() for _ in range(rows_number)]

def LII_split_2D(rows_number):
    return [LII_split() for _ in range(rows_number)]

import math
A, B, N = MII_split()

def f(x):
    """最小値を求めたい関数"""
    return math.floor(A * x / B) - A * math.floor(x / B)

def numerical_diff(f, x):
    """中央差分を元に数値微分する関数"""
    h = 1e-4
    return (f(x + h) - f(x - h)) / (2 * h)

def gradient_descent(f, initial, learning_rate=1, steps=10**2):
    """一階導関数から勾配法で最小値を求める関数"""
    # 現在地を示すカーソル
    x = initial

    # 所定の回数を繰り返す
    for _ in range(steps):
        # 現在地の勾配 (どちらにどれだけ進むべきか) を得る
        grad = numerical_diff(f, x)
        # 勾配を元にして現在地を移動する
        x -= learning_rate * grad

    # 最終的な位置を返す
    return f(x)

ma = 0
for _ in range(N/2):
    ini = random.randrange(N + 1)
    tmp = gradient_descent(f, ini)
    # tmp = f(ini)
    if ma < tmp:
        ma = tmp


print(ma)

Buggy submission (verdict: Runtime Error):
import sys
import random
sys.setrecursionlimit(10 ** 6)  # 再帰関数の再帰の深さを設定
to_index = lambda x: int(x) - 1  # 入力した数字に1を引いたものを返す
print_list_in_2D = lambda x: print(*x, sep="\n")  # リストの要素を改行を挟んで表示する関数

# 入力を整数に変換して受け取る
def input_int():
    return int(input())

def map_int_input():
    return map(int, input())

MII = map_int_input

def MII_split():
    return map(int, input().split())

def MII_to_index():
    return map(to_index, input())

def MII_split_to_index():
    return map(to_index, input().split())

# 入力全てを整数に変換したものの配列を受け取る
def list_int_inputs():
    return list(map(int, input()))

LII = list_int_inputs

def LII_split():
    return list(map(int, input().split()))

# 2次元リスト化
def LII_2D(rows_number):
    return [LII() for _ in range(rows_number)]

def LII_split_2D(rows_number):
    return [LII_split() for _ in range(rows_number)]

import math
A, B, N = MII_split()

def f(x):
    """最小値を求めたい関数"""
    return math.floor(A * x / B) - A * math.floor(x / B)

# def numerical_diff(f, x):
#     """中央差分を元に数値微分する関数"""
#     h = 1e-4
#     return (f(x + h) - f(x - h)) / (2 * h)
#
# def gradient_descent(f, initial, learning_rate=1, steps=10):
#     """一階導関数から勾配法で最小値を求める関数"""
#     # 現在地を示すカーソル
#     x = initial
#
#     # 所定の回数を繰り返す
#     for _ in range(steps):
#         # 現在地の勾配 (どちらにどれだけ進むべきか) を得る
#         grad = numerical_diff(f, x)
#         # 勾配を元にして現在地を移動する
#         x -= learning_rate * grad
#
#     # 最終的な位置を返す
#     return f(x)

ma = 0
for _ in range(10 ** 6*1.5):
    ini = random.randrange(N + 1)
    # tmp = gradient_descent(f, ini)
    tmp = f(ini)
    if ma < tmp:
        ma = tmp

print(ma)