Splay 木の計算量解析 - ブログ名
Splay 木概論 Splay 木の基本操作 $\newcommand {\rank}{\mathtt{rank}}$Splay 木 $T$ は $0 ≤ Φ(T) ≤ n \log(n)$（ただし $n$ は節点数）なるポテンシャル $Φ(T)$ のもと、次の操作ができる二分木です。 クエリ 引数 事前条件 効果 ポテンシャル増分 最悪時間計算量 $\mathtt{splay}$ 節点 $u$ なし inorder を保って $u$ が根になるように変形する $O(\log(n)) - h(u)$ $O(h(u))$ 従って次のことがわかります。 $\mathtt{splay}$ をばかりを $q$ 回連続して呼んだ場合、$O( (n + q)\log(n))$ 時間かかります。（なお実コストのほうで解析すると $O(nq)$ であることもわかり、$q = o(\log(n))$ のとき
テキストエディタで使われがちなデータ構造 Piece Table の概要と実装 - A Memorandum
テキストエディタのデータ構造 Gap method Piece Table method Piece Table の構造 Piece Table の実装 Piece Table のメソッド まとめ テキストエディタのデータ構造 テキストエディタで採用されているデータ構造にはいろいろあります。 こちらの論文 Data Structures for Text Sequences では各種データ構造について比較検討されています。 多くは、Gap method や Piece table method をベースにしたものが多いのではないでしょうか(図で言う最下部の中心の丸印に当たります)。最近では Rope なども有名ですね。 Gap method Gap method では、現在のカーソル位置で、テキストバッファを2つに分割し Gap を間に挟み、カーソル位置に対する編集(テキスト追加/削除)を
PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造が同時期に同じ方針で性能改善されてた話 - hnwの日記
PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造がそれぞれ4〜5年ほど前に見直され、ベンチマークテストによっては倍以上速くなったということがありました。具体的には以下のバージョンで実装の大変更がありました。 PHP 7.0.0 HashTable高速化 (2015/11) Python 3.6.0 dictobject高速化 (2016/12) Ruby 2.4.0 st_table高速化 (2016/12) これらのデータ構造はユーザーの利用する連想配列だけでなく言語のコアでも利用されているので、言語全体の性能改善に貢献しています1。 スクリプト言語3つが同時期に同じデータ構造の改善に取り組んだだけでも面白い現象ですが、さらに面白いことに各実装の方針は非常に似ています。独立に改善に取り組んだのに同じ結論に至ったとすれば興味深い偶然と言えるでしょう2。 本稿では3言語の連想配列の従来実
確率的データ構造を使って巨大な集合を定数メモリで近似しよう
巨大な集合に対して、定数メモリ&定数時間で近似値を計算できる、確率的データ構造の紹介スライドです。 本スライドは、株式会社エフ・コードの社内勉強会(2018/08/30)にて使用されたものです。
閉包テーブル（Closure Table）を試してみた - enomotodev’s blog
はじめに SQLアンチパターンという本を読んでいたら、再帰的なデータに対して『閉包テーブル（Closure Table）』という考え方があっったので、MySQL 5.6 で試してみました。 再帰的なデータとは、例えば上司を1人までもつことができ、部下は複数持つことができる、下記の組織図のようなツリー構造のデータのことを指します。 テーブル作成 それでは早速テーブルを作成してみましょう。 CREATE TABLE `Employees` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; CREATE TABLE `TreePaths` ( `ancestor` bigint(20) N
haskellプログラムのimportの別名が多くなる問題にはclassy-preludeを使いましょう
classy-preludeというhaskellパッケージの紹介です. importの別名が多くなってしまう問題 haskellでは多くのデータ構造に対する関数がほぼ同じ意図を持っているのにも関わらず, 違うモジュールで違う型で定義されています. lookup, insert, length, member, updateなどですね. データ構造に対する典型的な関数たちは多く被っています. 例えばlookup関数は単なる関数で, baseの Data.List では, lookup :: Eq a => a -> [(a, b)] -> Maybe b と定義されています. unordered-containersの Data.HashMap.Lazy では lookup :: (Eq k, Hashable k) => k -> HashMap k v -> Maybe v と定義されて
[O] 無料で読める2つのアルゴリズムの講義資料
無料で読める2つのアルゴリズムの講義資料 Tweet [日記] 以下の記事を読んだら、一回も読んだ事のないアルゴリズムの講義資料が2つ紹介してあったのでメモ。 - Hacker News | Algorithms course material -- http://news.ycombinator.com/item?id=1073708 無料で全文をダウンロードして内容を確認できるので気楽。 1つ目：Algorithms course material イリノイ大学のコンピューター学部のJeff Erickson先生の講義資料。 - Jeff Erickson's Algorithms Course Materials -- http://compgeom.cs.uiuc.edu/~jeffe/teaching/algorithms/ ここにある「everytion.pdf」は今日の時点で
プログラマ能力指標表 | POSTD
2015年05月27日: 表が見にくいというご意見を頂いたため、原文著者に連絡のうえ体裁を修正しました。 上位のレベルには下位のレベルの知識も蓄積されているということに注意してください。つまり、レベル n であれば n より低いレベルの知識も全てあります。 コンピュータサイエンス データ構造
プログラミングコンテストでのデータ構造 2 - iwiwiの日記
情報オリンピックの春合宿で「プログラミングコンテストでのデータ構造 2」というタイトルで講義をさせてもらいました．スライドは以下になります． プログラミングコンテストでのデータ構造 2 〜平衡二分探索木編〜 View more presentations from Takuya Akiba プログラミングコンテストでのデータ構造 2 〜動的木編〜 View more presentations from Takuya Akiba 平衡二分探索木の話と動的木の話をしました．アルゴリズム的な説明だけでなく，実際にコードにする際に楽に実装するためのポイントにも重きをおいています．実装に関する話は，アルゴリズム系の講義資料等にはあまり書かれることが無いため，珍しい資料になっているかと思います．（そもそもとして動的木の話は珍しいですが…） 「プログラミングコンテストでの」というタイトルになっています
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GitHub - adinapoli/piece-table: Exploration of the Piece Table data structure in Haskell
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