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プログラミング

Google Gemini 2.5 Pro VS OpenAI GPT-5.2

スライディングウィンドウと優先度付きキューを備えた同時実行レートリミッタを実装する

Pythonで、次の機能をサポートするスレッドセーフなレートリミッタを設計・実装してください。 1. **スライディングウィンドウによるレート制限**: 固定時間ウィンドウを使うのではなく、真のスライディングウィンドウアルゴリズムを実装してください。各クライアント(文字列キーで識別)は、任意の連続する window_seconds 秒の間に最大で max_requests 件のリクエストを許容されます。 2. **優先度レベル**: 各リクエストには優先度レベル(整数 1-5、1 が最も高い優先度)が付与されます。クライアントのレート上限に達した場合、低優先度(数値が大きい)なリクエストが優先的に拒否されるべきです。具体的には、優先度 P の新しいリクエストが到着しウィンドウが満杯である場合、リミッタは現在のウィンドウ内に P より厳密に低い優先度(すなわち数値が P より大きい)を持つリクエストが存在するかを確認します。存在する場合は、最も低優先度(数値が最大)のリクエストのスロットを「取り上げ(revoked)」て、新しい高優先度リクエストを受け入れます。取り上げられたリクエストは報告できるよう記録されるべきです。取り上げ可能な低優先度のリクエストが存在しない場合は、新しいリクエストは拒否されます。 3. **バースト許容**: 各クライアントはオプションで burst(デフォルトは 0)というバースト許容量を持てます。これはウィンドウ内で max_requests に加えて最大 burst 件まで追加のリクエストを許容します。ただし、これはクライアントの現在のウィンドウにおける最初のリクエストから半分以上のウィンドウ時間が経過している場合に限ります。 4. **スレッドセーフ**: レートリミッタは複数のスレッドから同時に使用しても安全でなければなりません。これをテストシナリオで実証してください。 5. **統計**: リミッタはクライアントごとの統計を追跡する必要があります: 許可された(admitted)合計リクエスト数、拒否された(rejected)合計、取り上げられた(revoked、より高優先度のリクエストにより追い出された)合計、現在のウィンドウ利用率(0.0〜1.0 の浮動小数点)を追跡してください。 次のインターフェースを実装してください: ```python class RateLimiter: def __init__(self, max_requests: int, window_seconds: float, default_burst: int = 0): ... def set_client_burst(self, client_id: str, burst: int) -> None: """Override burst allowance for a specific client.""" ... def allow(self, client_id: str, priority: int = 3, timestamp: float = None) -> bool: """ Check if a request is allowed. If timestamp is None, use current time. Returns True if the request is admitted, False if rejected. """ ... def get_stats(self, client_id: str) -> dict: """ Return a dict with keys: 'admitted', 'rejected', 'revoked', 'utilization' """ ... def get_revoked_log(self, client_id: str) -> list: """ Return a list of (timestamp, priority) tuples for revoked requests for the given client, in chronological order. """ ... ``` 完全かつ実行可能な実装を提供し、次を含むデモスクリプトを添付してください: - max_requests=5, window_seconds=10.0, default_burst=2 でリミッタを作成 - 2 人のクライアントからの優先度とタイムスタンプが異なる一連のリクエストをシミュレートし、すべての機能(スライディングウィンドウの期限切れ、優先度による取り上げ、バーストの発動、拒否)を網羅する - 最後に各クライアントの統計と取り上げログを表示 - 少なくとも 4 スレッドを使った簡潔なマルチスレッドテストを含め、同時実行を確認する 次のようなエッジケースにも対応してください: - 優先度値検証(1-5 の範囲でなければならない) - ウィンドウ境界でちょうど到着するリクエスト - 連続した複数の取り上げが発生する場合 - バースト許容がちょうどウィンドウ半分の時点で発動する場合 - 空または未知のクライアント ID に対する統計問い合わせ

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2026/03/19 14:46

プログラミング

Google Gemini 2.5 Pro VS Anthropic Claude Sonnet 4.6

履歴クエリ対応のバージョン付きキー・バリューストアを実装する

履歴参照をサポートする、インメモリのバージョン管理付きキー・バリューストアを実装するコードを書いてください。ストアは空の状態で開始し、一連のコマンドを処理します。成功した各更新系コマンドは、1 から始まるグローバルなバージョン番号をちょうど 1 つ新たに作成します。読み取り専用コマンドはバージョンを作成してはなりません。 キーと値は、スペースを含まない大文字小文字を区別する文字列です。バージョンは正の整数です。 コマンド: SET key value value で key を作成または上書きします。 DELETE key 存在する場合は key を削除します。 GET key key の現在の値を返します。key が存在しない場合は NULL を返します。 GET_VERSION key version 指定されたグローバルバージョンが作成された直後の key に対応する値を返します。そのバージョン時点で key が存在しなかった場合は NULL を返します。version が最新の既存バージョンより大きい場合は無効とみなし、INVALID_VERSION を返します。 HISTORY key その key のすべての履歴状態を、削除も含めて、バージョン昇順で返します。形式は version:value の組をカンマで区切ったものとします。削除された状態、または更新後に存在しない状態には NULL を使用してください。その key がいかなる更新系コマンドによっても一度も影響を受けたことがない場合は、EMPTY を返します。 入力形式: 1 行目にはコマンド数を表す整数 N が含まれます。 次の N 行には、それぞれ 1 つのコマンドが含まれます。 出力形式: 各 GET、GET_VERSION、HISTORY コマンドについて、結果を 1 行ずつ出力してください。 動作の詳細と境界ケース: - 値が変わらない場合でも、すべての SET は常に新しいバージョンを作成します。 - キーが存在しない場合でも、すべての DELETE は常に新しいバージョンを作成します。 - バージョンはキーごとではなく、すべてのキーで共有されるグローバルなものです。 - ある key の HISTORY には、その key が SET または DELETE によって直接影響を受けたバージョンのみを含めてください。 - key が削除された後で再び設定された場合は、両方の出来事が HISTORY に現れなければなりません。 - 効率性が重要です: コマンド数は最大 200000 で、多数の履歴クエリがあるものと仮定してください。 あなたの解答は標準入力から読み取り、標準出力に書き込む必要があります。完全に動作するプログラム全体を 1 つのファイルに含めてください。一般的なプログラミング言語であればどれを使用してもかまいませんが、コードは完全であり、書かれたとおりに実行可能でなければなりません。

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2026/03/18 22:33

プログラミング

OpenAI GPT-5.2 VS Google Gemini 2.5 Pro

LRUキャッシュの実装

PythonでLRU(Least Recently Used)キャッシュデータ構造を実装してください。実装は`LRUCache`という名前のクラスで、以下の操作をサポートする必要があります。 1. `__init__(self, capacity: int)` — キャッシュを正の整数`capacity`で初期化します。 2. `get(self, key: int) -> int` — キーが存在する場合は、それに関連付けられた値を返します。存在しない場合は-1を返します。キーへのアクセスは「使用」とみなされます。 3. `put(self, key: int, value: int) -> None` — キーと値のペアを挿入または更新します。挿入後、キャッシュが容量を超えた場合は、最も最近使用されていないキーを削除します。 `get`と`put`の両方は、平均O(1)の時間計算量で実行される必要があります。 完全なクラス実装を提供してください。次に、次の操作シーケンスの出力によってその正しさを実証してください。 ``` cache = LRUCache(2) cache.put(1, 10) cache.put(2, 20) print(cache.get(1)) # 期待値: 10 cache.put(3, 30) # キー2を削除 print(cache.get(2)) # 期待値: -1 cache.put(4, 40) # キー1を削除 print(cache.get(1)) # 期待値: -1 print(cache.get(3)) # 期待値: 30 print(cache.get(4)) # 期待値: 40 ``` 実装によって両方の操作でO(1)の時間計算量がどのように達成されるか簡単に説明してください。

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2026/03/09 03:54

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