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Photo by Oferico 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について勉強したことはありますか？そして、基本的なアルゴリズムについて、どのようなものがあって、どのようなときに使うとよいかといったことを説明することができますか？ 仕事をしていると、プログラミング言語等の勉強や業務に忙しくて、正直アルゴリズムどころではないという場合がほとんどでしょう。しかし、いつか勉強しようと思っていたけど、基本的なアルゴリズムにどんなものがあるのかなんて今更聞けないな……ということもあるかと思います。 今回はそんな方に向けて、基本的なアルゴリズムの一部の概要に加え、アルゴリズムの勉強に役立つサイト、書籍をご紹介したいと思います。 ■アルゴリズムを学ぶ意味 例えば、ソート等については、通常はすでにソート関数があるので、自分で作らなくても済む＝アルゴリズムも勉強しなくていいと思ってしまうかもしれません。しか

2014年4月16日より2014年5月14日まで開催していたpaizaオンラインハッカソン（略してPOH![ポー！]）Vol.2「女子大生とペアプロするだけの簡単なお仕事です！」で提出された最速コードはどのような高速化のアプローチでで生み出されたのでしょうか？　POH Vol.2に登場した女子大生インターンプログラマの木野ちゃん（左のイラスト）にアルゴリズムを図解で教えるとしたら、どう教えるだろうか、という事で、今回は図解してみました。 今回は前回の最速コード発表レポート（【結果発表】女子大生プログラマの心を鷲掴みにした最強のコード8選）に引き続き、最速コードの裏側に迫ります。 ■高速化のアプローチ方法について 今回もPOH Vol.1 と同様に、POH Vol.2では計算量の改善による高速化を柱とするアプローチを想定して出題されました。基本は定数倍高速化によって想定解法よりも悪い計算量の

By Kai Schreiber IT技術の進化のスピードには目を見張るものがありますが、それを支えているのはアルゴリズムと呼ばれる処理方法(技術的アイデア)です。さまざまなアルゴリズムの中でも、コンピュータの進化に革命的な影響をもたらしたとされる偉大なアルゴリズムは以下の通りです。 Great Algorithms that Revolutionized Computing http://en.docsity.com/news/interesting-facts/great-algorithms-revolutionized-computing/ ◆ハフマン符号(圧縮アルゴリズム) Huffman coding(ハフマン符号)は、1951年にデービッド・ハフマン氏によって開発されたアルゴリズム。頻出頻度の大小によって対戦するトーナメントツリーを考えて、ブロックごとに0と1の符号をもたせる

「高速文字列解析の世界」という大変すばらしい本が発売された。わりと敷居が高い本ではあるので読む前に知っておくとよさそうなことを書いておく。 「高速文字列解析」とは 本書でいう高速文字列解析というのは主に2つのことを指している。ひとつはデータを圧縮して小さくしてディスクよりメモリ、メモリよりキャッシュというようにより高速な記憶装置で扱いましょう、という話。もうひとつはデータ構造を工夫することで複雑な操作もそこそこ高速に扱えますよ、という話。つまり「圧縮」の話と「効率的なデータ構造」の話があると考えておくと良い。 キーワードは3つ オビにも書いてあるけれど、本書が主に扱うのは「BWT」「簡潔データ構造」「ウェーブレット木」の3つ。具体的には「BWT」が「圧縮」に関わっていて「ウェーブレット木」が「効率的なデータ構造」に関わっている。「簡潔データ構造」は基本的な道具として本書の色々なところで出て

サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。

3Dと物理エンジンを使っていろいろな実験を行っているむにむにさんが、「ガンダムを遺伝的アルゴリズムで歩かせた」というムービーをニコニコ動画とYouTubeにアップしています。そもそも遺伝的アルゴリズムというのが何かわからなくても、それを説明してくれるムービーも用意されているので、いったいどれだけすごいことを試行錯誤しているのかがわかるようになっています。 YouTubeでのアカウントは「3D Creature Physics(99munimuni)」という名前になっています。 ガンダムを遺伝的アルゴリズムで歩かせた。walked the Gundam By genetic algorithm - YouTube すでに物理エンジンでガンダムを歩行させることに成功したむにむにさんが挑戦したのが、遺伝的アルゴリズムで歩行を改善していくということ。 このザクっぽい単純モデルだとたくさんのモデルを

2012年01月16日16:30 カテゴリアルゴリズム百選Lightweight Languages Algorithm - Suffix Array を JavaScript で再発明してみた WEB+DB 総集編 [Vol. 1〜60] もう10年以上前に某社のCTOだったころ、Suffix array(接尾辞配列)の解説を毎週の技術者ミーティングでしたら一名を除いて「ハァ?」状態だったことを思い出しつつ。 Suffix Arrayは何が画期的だったのか? 以下は、計算機科学者でなくても直感的に理解できると思います。 ソートされていない通常のデータの中にあるサブデータ(キー)を検索しようとすると、データの大きさに比例した時間(O(n))がかかる。 ソート済みのデータであれば、二分探索でデータの大きさの対数時間(O(logn))でキーを検索できる。 さらにキーからIDを定数時間で作成でき

2012年01月17日11:45 カテゴリアルゴリズム百選Tips Algorithm - 連想配列の実装としてのハッシュはオワコン? 珠玉のプログラミング Jon Bentley / 小林健一郎訳 つまり「終わったコンテナ」。 以前からうすぼんやりと考えて来た危惧が、すこしはっきりと見えてきた。 徳丸浩の日記: Webアプリケーションに対する広範なDoS攻撃手法(hashdos)の影響と対策 もうそろそろハッシュ(テーブル)以外の手段の連想配列の実装手段を本格的に模索するべきではないか、と。 そのデータ構造は、君の魂を差し出すに足るものかい? 連想配列(Associative array)がコレクション(Collection)、すなわち数多のデータ構造をまとめるデータ構造としての覇者となったのはもはや疑いようがない事実でしょう「配列で実装されるデータ構造ではなくて、配列を実装するデータ構

先日、TimSortというソートアルゴリズムが話題になりました。TimSortは、高速な安定ソートで、Python(>=2.3)やJava SE 7、およびAndroidでの標準ソートアルゴリズムとして採用されているそうです。 C++のstd::sort()よりも高速であるというベンチマーク結果1が話題になり(後にベンチマークの誤りと判明)、私もそれで存在を知りました。実際のところ、ランダムなデータに対してはクイックソート(IntroSort)ほど速くないようですが、ソートというシンプルなタスクのアルゴリズムが今もなお改良され続けていて、なおかつ人々の関心を引くというのは興味深いものです。 しかしながら、オリジナルのTimSortのコードは若干複雑で、実際のところどういうアルゴリズムなのかわかりづらいところがあると思います。そこで今回はTimSortのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解

TwitterのTLで知ったのだが、少し前に海外の掲示板で"sleep sort"というソートアルゴリズムが発明され、公開されたようだ。このアルゴリズムが面白かったので紹介してみる。 Genius sorting algorithm: Sleep sort 1 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:22 諸君！オレは天才かもしれない。このソートアルゴリズムをみてくれ。こいつをどう思う？ #!/bin/bash function f() { sleep "$1" echo "$1" } while [ -n "$1" ] do f "$1" & shift done wait example usage: ./sleepsort.bash 5 3 6 3 6 3 1 4 7 2 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:27 >>1 なん…だと

ゲームの作り方とアルゴリズムをジャンル別にまとめてみました。ゲーム制作や、プログラミングの勉強用にご活用ください。言語別ゲームプログラミング制作講座一覧もあわせてお読みください。 リンク切れがおきていたものは、URLを表示しておくので、Internet Archiveなどでキャッシュを表示させてみてください。 RPG ゲームの乱数解析 乱数を利用した敵出現アルゴリズムの解説 各種ゲームプログラム解析 FF、ドラクエ、ロマサガのプログラムの解析。乱数の計算など ダメージ計算あれこれ（http://ysfactory.nobody.jp/ys/prg/calculation_public.html） ダメージの計算式 エンカウントについて考えてみる エンカウント（マップでの敵との遭遇）の処理方法いろいろ RPGの作り方 - ゲームヘル2000 RPGのアルゴリズム ドルアーガの塔 乱数の工夫の

原理 画像の拡大縮小アルゴリズムはいくつか存在します ・ニアレストネイバー ・バイリニア ・バイキュービック ・Lanczos-2 ・Lanczos-3 この中で理論上最も美しいとされているのはLanczos-3であり、漢はだまってこの方法を選ぶべきなのですが、いくつかの実装では正確な計算がされておらず、もったいない事になっています。 なので今回はできるだけ正確な高品質な画像を目指して実装してみました。 rubyで。 原理的なものはコチラが詳しいです。こんなブログを見るよりお勧め http://gwaihir.hp.infoseek.co.jp/wiki.shtml?Lanczos%E9%96%A2%E6%95%B0%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E7%94%BB%E5%83%8F%E3%81%AE%E6%8B%A1%E5%A4%A7%E7%B8%AE%E5%B0%

新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ

GCアルゴリズム詳細解説 日本語の資料がすくないGCアルゴリズムについて詳細に解説します トップページページ一覧メンバー編集 GC 最終更新： author_nari 2010年03月14日(日) 20:47:11履歴 Tweet このWikiが目指す所 GCとは？ GCを学ぶ前に知っておく事 実行時メモリ構造 基本アルゴリズム編 Reference Counter Mark&Sweep Copying 応用アルゴリズム編 IncrementalGC 世代別GC スナップショット型GC LazySweep TwoFinger Lisp2 Partial Mark and Sweep -Cycle Collection- Mostly Parallel GC train gc MostlyCopyingGC(Bartlett 1989) TreadmillGC(Barker 1992) 補足

このパートでは，プログラミングを勉強するうえで欠かせないアルゴリズムの中でも定番中の定番を紹介します。ソート（並べ替え）やサーチ（検索）などの機能は今では標準のライブラリとして提供されています。実用的なプログラムを作るときにそのものずばりをいちいち書く機会は少ないかもしれません。しかし定番のアルゴリズムは，様々に形を変えて普段のプログラミングに登場します。 解説を読んで仕組みがわかったら，ぜひそれをプログラムにしてみてください。読んだだけではプログラムを書けるようにはなりませんし，プログラムを書いてみて初めて，実は十分に理解できていなかったと気付くことがよくあります。しかもアルゴリズムは特定のプログラミング言語に依存しないので，一度身に付ければ，後でどんな言語を学ぶ場合でも役に立ちます。 1番目から6番目まではソートのアルゴリズム，7番目から9番目まではサーチのアルゴリズムです。一つひとつ