鈍器が届いたんですよ。 カード履歴みてたら昨日13,200円の見覚えのないAmazonからの請求があって、「本でもなさそうだしAmazon見ても履歴ないし謎い」とか思ったら宅急便がきて。。。 まあ、注文してた「コンパクトデータ構造」が来てたわけだけど。 asin406512476X:detail 予約したのが6/16で直近の履歴を見てもなくて、そして今日が発売日なので昨日決済されて発送された、ってことらしい。 紙が固めでめくりやすい。というか、めくるのが楽しい。変なデータ構造がいっぱい載ってるのもよい。図も多いので、絵本みたい。内容的には読むの大変そうだけど、落ち着いてゆっくり読めば大丈夫そう。 内容としては、圧縮した状態でいろいろ操作ができるデータ構造を考えようぜ、という感じ。 Wikipediaだと「簡潔データ構造」の項目を見ると載ってる。 と思ったら、こういう本があった。 簡潔データ

「プロになるJava」ボツ原稿、今回は「13章 処理の難しさの段階」に入れようと思っていた、「アルゴリズムと計算量」の話です。 こういう話題でよくでる「こんな難しいプログラム組まないのでは？」という疑問についても最後にまとめています。 プロになるJava―仕事で必要なプログラミングの知識がゼロから身につく最高の指南書 作者:きしだ なおき,山本 裕介,杉山 貴章技術評論社Amazon アルゴリズムと計算量 ここまでいろいろな処理の計算手順について紹介しました。こういった計算手順のことを アルゴリズム といいます。 同じ処理をするアルゴリズムはいろいろ考えられます。そのとき気になるのは実行性能の問題です。 ただ、実行性能はコンピュータによってクセがあるので、アルゴリズムそのものについてを考えるときにはそういったクセを取り除いて考えたいものです。 そこで、アルゴリズムの性能について考えるときに

1. はじめに こんにちは、はじめまして。東京大学 1 年生の米田優峻（E869120）と申します。私は競技プログラミングが趣味で、AtCoder や国際情報オリンピックなどの大会に出場しています1。2021 年 11 月時点で、AtCoder では赤色（レッドコーダー）です。また、2020 年以降、アルゴリズムを学べる以下のようなコンテンツや資料を作成してきました。 レッドコーダーが教える、競プロ上達ガイドライン 競プロ典型 90 問 50 分で学ぶアルゴリズム さて、このたびは技術評論社から、書籍を出版させていただくことになりました2。アルゴリズムと数学が同時に学べる新しい入門書です。 「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本 - amazon 発売日は今年のクリスマス、2021/12/25 です。電子書籍版も同時期に出る予定です。本記事では、この本の内容と想定読者について、

こんにちは！ エンジニアリンググループ マルチデバイスチーム 新卒1年目の小林です。 エムスリーでは、2週間に1度、Tech Talkという社内LT会（現在はリモートで）が開催されています。これは、とある回の発表テーマリストです。 Tech Talkのとある回の発表テーマリスト このように、最近エムスリーでは文字列が流行っている（？）ようなので、その勢いに乗って私も文字列照合アルゴリズムについて書きたいと思います！（業務とは全然関係ない話です） Knuth-Morris-PrattやBoyer-Mooreアルゴリズムは解説記事がたくさん出ていると思うので、この記事ではシンプルかつ高速なQuick-SearchとQuite-Naiveアルゴリズムについて説明し、速度比較を行った結果についてご紹介します。 文字列照合アルゴリズムとは テキストとパターンという文字列が与えられたときに、中に出現す

GAFAMとかFAANGとかいわれるような企業群、あるいはそれに近い傾向(東京であればおそらくIndeedとかPFNとか)のソフトウェアエンジニア面接対策についてメモを残す。 コーディング面接とleetcode 外資IT企業ではソフトウェアエンジニアを雇う際にコーディング面接を非常に重視する。 業務上のコーディングよりは簡単めのプログラミングコンテスト問題に近く、アメリカの学生やエンジニアがIT企業を受ける際には事前対策を数ヶ月するのが常識になっているようだ。 一般的な面接プロセスについては世界で闘うプログラミング力を鍛える本という本に詳しいが、ソフトウェアエンジニアとしてオファーを得るまでには通常、45~60分程度のコーディング面接を3~5セッション程度経ることになる。 ここ数年、leetcode.comというコーディング面接の過去問サイトが広く候補者に使われるようになっている。 201

AtCoder株式会社（本社：東京都新宿区/代表取締役社長：高橋直大　以下AtCoder）は、IT人材のプログラミングスキルを可視化する日本初の検定「アルゴリズム実技検定」の提供を開始します。 プログラミングコンテストを運営するAtCoder株式会社（本社：東京都新宿区/代表取締役社長：高橋直大　以下AtCoder）は、プログラミングスキルを可視化する日本初の検定「アルゴリズム実技検定」の提供を開始し、12月14日（土）に第1回試験を開催いたします。　ビジネスとITが深く関わり始めている今、世界中の企業で高度なスキルをもつプログラマーの需要が高まっています。その一方で、2018年に経済産業省が行った「IT人材需給に関する調査」によると、2030年には先端的なスキルを持つIT人材は約55万人不足すると推定されています。企業は高いプログラミングスキルをもつ“高度IT人材”の確保に乗りだしている

今、一部のエンジニアでコンピュータサイエンスが重要なのかそうでないのか？と言った話題が盛り上がっています。 僕の主張は、コンピュータサイエンスも、ソフトウェアエンジニアリングも、コミュニケーションや、言語学、あるいは他のあらゆるものも含めて、プログラミング（設計、実装、テストその他全部含む）はそれらの集合体（総合格闘技）であるというものです。 プログラマ（いわゆるPGではなくSEなども含む）は、理系の職業と思われる事も多いですが、実質、理系と文系、双方にまたがっているケースがほとんどです。研究職だとか特定の例外でのみ理系要素に偏ってるでしょう。 プログラミングは、数学、工学、文学、コミュニケーションその他の総合格闘技である以上、どれかを毛嫌いしたり、どれかに傾倒しすぎるのは勿体ないので、少し興味を持ってみませんか？というのがこの記事です。 ただ、分量が多いので、今回の記事は今話題になってる

2019年11月11日追記 ただのタイトルで煽ってるだけの記事に半年経っても未だに大量のアクセスがあるので追記しておきます。 ここで言いたいことは、「プログラマならコンピュータサイエンスを勉強してると役に立つよね」、ということ だけ です。 この一文以上に有用な言葉は以降の文章では出てきません。みなさんの時間を無駄にしないために注意書きをしました。 それでも良いという人は読んでみてください。 Twitterで「〇〇ができるという人が面接に来たけど、『じゃあXXXやYYYって知ってます？』というと知らないという人が多いんだよねぇ」とかいうツイートを見かけて、私はXXXやYYYってのを知らなかったので調べた見たところ、常識とまでは言えない概念だったり、名前は知らなくても誰もが知ってる概念だったり、むしろもっと良いアプローチがあるのではという思想だったりでなんだかなぁと思っていたところ、半日くら

自分がコーディング面接対策のために解いてよかった LeetCode の問題をコンセプトごとにまとめました。カバーするコンセプトは LinkedList Stack Heap, PriorityQueue HashMap Graph, BFS, DFS Tree, BT, BST Sort Dynamic Programming Binary search Recursion Sliding window Greedy + Backtracking です。 これらの問題が 30 分以内に実装できれば面接の準備は整ったと言っていいと思います。Easy と Medium で問題は構成されてます。進捗を管理するためにGoogle Spreadsheetを用意しました。コピペしてご自由にお使いください。 これらの問題は、LeetCode のリスト機能でも公開されています。クローンすれば自分がすでにど

0. はじめに 再帰関数は初めて学ぶときに壁になりがちで なんとなくわかった...けれど どんな場面で使えるのだろう...いい感じの例を探したい！ という気持ちになりがちです。再帰関数は、なかなかその動きを直感的に想像することが難しいため、掴み所が無いと感じてしまいそうです。 そこで本記事では 再帰関数の動きを追いまくることで、再帰関数自体に慣れる 再帰的なアルゴリズムの実例に多数触れることで、世界を大きく広げる！ ことを目標とします。特に「再帰関数がどういうものかはわかったけど、使いどころがわからない」という方のモヤモヤ感を少しでも晴らすことができたら嬉しいです。なお本記事では、ソースコード例に用いるプログラミング言語として C++ を用いておりますが、基本的にはプログラミング言語に依存しない部分についての解説を行っています。 追記 1. 再帰関数とは 再帰の意味はとても広いです。自分自

数学 B ビット操作 - set/get/update/clear bits, 2つの乗算/除算, 否定的にする. 等 B 因果関係 B フィボナッチ数 - クラシックとクローズドフォームのバージョン B 素数性テスト (trial division 方法) B ユークリッドアルゴリズム - 最大公約数を計算する (GCD) B 最小公倍数 (LCM) B エラトステネスのふるい - 与えられた限度まですべての素数を見つける B Is Power of Two - 数値が2の累乗であるかどうかを調べる（単純なアルゴリズムとビットごとのアルゴリズム） B パスカルの三角形 B 複素数 - 複素数とその基本演算 B ラジアン＆度 - 度数と逆方向の変換に対するラジアン B 高速電力供給 A 整数パーティション A Liu Hui π アルゴリズム - N-gonsに基づく近似π計算 A 離散フ

情報科学科の卒業生やプログラマの中には、UberやNetflixのような新興企業や、 Amazon 、 Microsoft 、 Google のような大企業や、InfosysやLuxsoftのようなサービスを基本とする企業で、プログラミング、コーディング、ソフトウェア開発の仕事に就きたいと考える人が大勢います。しかし、実際にそういった企業で面接を受ける場合、大半の人が プログラミングに関してどのような質問をされるか 見当もつきません。 この記事では、 新卒生からプログラマになって1〜2年までの 経験値が異なる人たち向けに、それぞれの プログラミングの面接でよく聞かれる質問 をいくつか紹介していきます。 コーディングの面接では、主に データ構造とアルゴリズムに基づいた質問 がされますが、 一時変数を使わずにどのように2つの整数をスワップするのか 、というような論理的な質問もされるでしょう。

ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。サイエンス1本部の真鍋です。 私は博士後期課程を修了後、2016年の4月にヤフーに新卒入社し、約半年間の新卒研修を経て現在のチームに配属となりました。それ以来2年半ほど、キーワード検索エンジンの実装と、検索結果ランキングの改善に取り組んでいます。 より具体的には、ヤフーショッピングの商品検索に関わっています。検索結果ランキングは主に機械学習で生成されたモデルによっているのですが、このモデルに商品のどんな属性や、ユーザーの皆さんのどんな行動を入力したらいいかを考え、その実現に必要なコードを実装するのが主な仕事です。快適なサービスを提供するために計算コストを削減したり、これら全てのことがスムーズに進むように運用コストを削減

#PaaSサービスの簡単な説明 各ベンダーの提供サービスには予め学習されたモデルの翻訳や画像・動画認識などが用意されています。 Google Cloud Platform Google社が提供する機械学習プラットフォームになります。 サイズを問わず、あらゆるデータの機械学習モデルを簡単に構築できるマネージド サービスです。 クラウド上に用意されたTensorFlowも使えます。 ※サイトより抜粋 機械学習の内容 ・Cloud Machine Learning Engine 教師ありの回帰・分類、教師なしのクラスタリングなどさまざまなデータから学習ができます。 使用アルゴリズムは非公開。 Azure Machine Learning Azure Machine Learning は、クラウドの予測分析サービスであり、分析ソリューションとして予測モデルを迅速に作成し、デプロイできるようにします

手書きで素早く直線をひく技能は絶対にあったほうがいい。 俺はアルゴリズムの神秘にキャリアを賭けるんだ的な人は別として、大抵のプログラマは UI について考えたり意思を高速に伝えたりする必要が常にあると思うのですが、そこでガタガタの絵しか描けないと本当にめんどくさい。 適当な Web サイトやアプリケーションの構造を素早く手書きで模写する練習みたいのをしているといいことがあります。

日本取引所グループ(東証と大証の総元締め)がブロックチェーンの実証実験をやるっていうのが以前話題になっていましたが、その結果がついに出ました。ありがたいことになんとレポートを全文無料で読むことができます。 http://www.jpx.co.jp/corporate/research-study/working-paper/tvdivq0000008q5y-att/JPX_working_paper_No15.pdf そんなに長くないのでぜひ原文を読んでほしいのですが、要点をまとめると以下のような感じです。 実証実験内容 コンソーシアム型ブロックチェーン。ノードを持つのは市場管理者・金融機関・株式発行体(要は上場企業)の三者 市場管理者と金融機関が認証処理を行う権限を持つ。株式発行体はデータの参照のみ可能で、書き込みはブロックチェーン外で市場管理者に依頼する。投資家は金融機関に受託して取引