リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを

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ちょっと検索してみたところウィキペディアに英語記事はあるけど（ http://en.wikipedia.org/wiki/Elevator_algorithm ）日本語版の記事はまだのようだし、ジャストな解説も検索したところ出てこないようなので、そう難しいものでもないしちょっと書いてみる。 エレベータアルゴリズム 「エレベータアルゴリズム」というのは、特定のアルゴリズムのことであり、一般のエレベータのアルゴリズムのこと（特に、多数のエレベータがあるビルでは、連携させて複雑な制御がされる。後述）ではない。 コンピュータのディスクドライブのヘッドのシークへの応用が特に知られている。 原理は簡単で、次のようなものである（ここではディスクドライブではなくエレベータの用語で説明する）。 上の階へ行く要求（乗客の要求、および、上の階からの呼）がある限り、上昇して要求に応える。上の階への要求が無くなった

米Googleは9月22日、新たなロスレスデータ圧縮アルゴリズム「Brotli」を発表した。Deflateと同等の速度でより高い圧縮率を実現するという。オープンソースでコードを公開し、データフォーマットの仕様はインターネット技術タスクフォース（IETF）で公開されている。 Googleは2013年にDeflate互換の圧縮アルゴリズム「Zopfli」を発表している。このZopfliはPNGオプティマイザに統合されるなど、業界から肯定的なフィードバックを得られたという。BrotliはZopfliの利用から学んだことを取り入れつつ、Webフロント側の圧縮など新しいニーズを受けて開発したと経緯を説明している。 Brotliは汎用のロスレス圧縮アルゴリズムで、LZ77派生アルゴリズムやハフマン符号、二次コンテキストモデリングなどの技術を組み合わせているという。データフォーマットはDeflate互換

ほとんどの開発者は、自動のガベージコレクション（GC）を当たり前のように使っています。これは、私たちの仕事を容易にするために言語ランタイムが提供する素晴らしい機能の1つです。 しかし、最新のガベージコレクタの中をのぞいてみれば、実際の仕組みは非常に理解しづらいことが分かります。実装の詳細が無数にあるため、それが何をしようとしているのか、また、それがとんでもなく間違った事態を引き起こしかねないことについて十分理解していない限り、すっかり混乱してしまうでしょう。 そこで、5種類のガベージコレクションアルゴリズムを持つおもちゃを作ってみました。小さいアニメーションはランタイムの動作から作成しました。もっと大きいアニメーションとそれを作成するコードは github.com/kenfox/gc-viz で見ることができます。単純なアニメーションによってこうした重要なアルゴリズムを明らかにできることは

そういえばCORBAとかROSEとかUMLとかやってた気がします。 プログラミング勉強中の人にオブジェクト指向とは何なのかを何となく伝えたい話 - かまずにまるのみ。 「オブジェクト指向の価値ってよく分からないですよね。」 誕生の歴史を知ればよい。環境によっては価値がある。 コンピュータは情報数学と電子回路から誕生した。電子回路は半導体によってハードウェアからソフトウェアとなり、機械語（そしてアセンブリ言語）が必要になった。C言語はアセンブリ言語に配列と構造体を加えたものだ。手続型言語ではデータ構造とアルゴリズムを同時に設計するが別々の保守が必要だった。保守は同時にやるべきだ。データ構造とアルゴリズムを同時に同じ場所で実装し保守出来る仕組みがクラスだ。 情報数学と電子回路 情報数学は乱暴に言えばビット演算学だ。NOTとORとANDを使ってあらゆる命題論理を電子回路で置き換え可能な式に書き下

最近、ゲーム界隈ではプロシージャルテクスチャー生成だとか、プロシージャルマップ生成だとか、手続き的にゲーム上で必要なデータを生成してしまおうというのが流行りであるが、その起源はどこにあるのだろうか。 メガデモでは初期のころから少ないデータでなるべくど派手な演出をするためにプロシージャルな生成は活用されてきたが、ゲームの世界でプロシージャル生成が初めて導入されたのは、もしかするとドルアーガの塔(1984年/ナムコ)の迷路の自動生成かも知れない。 なぜ私が迷路のことを突然思い出したのかと言うと、最近、Twitterで「30年前、父が7年と数ヶ月の歳月をかけて描いたA1サイズの迷路を、誰かゴールさせませんか。」というツイートが話題になっていたからである。 この迷路を見て「ああ、俺様も迷路のことを書かねば！俺様しか知らない(?)自動迷路生成のことを後世に書き残さねば！」と誰も求めちゃいない使命感が

以前に高橋幸雄先生の授業で聞いて非常に面白いと思ったこと。 オフィスビルとかホテルとか、エレベーターが何基も設置されているビルの場合、エレベーターホールに階数表示が無いことが多い。エレベーターホールで画像検索してみればわかると思う。 これはなぜだろうか。 その理由は、「客がいても、その階を通過することができるようにするため」だ。 基本的に、多数のエレベーターを効率よく動かすのは難しい。工夫された高度なアルゴリズムが使われていることが多い。目標は「客の平均待ち時間を短くする」ことだ。ある階でボタンが押された場合、どのエレベーターがその客を迎えに行くか、という判断が平均待ち時間に大きな影響を与える。難しいアルゴリズムの中で、この点がもっとも重要なところだ。 高層ビルの場合、エレベーターはかなりの速度で走っている。既に客を乗せて走っているエレベーターが他の客を乗せるために停止すると、減速→停止→

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

sleep sort というソートアルゴリズムが話題になってますね。 常識を覆すソートアルゴリズム！その名も"sleep sort"！ 最近 Java のマルチスレッドの勉強を始めたので、試しに Java で sleep sort を書いてみます。 final int[] array = { 5, 3, 6, 3, 6, 3, 1, 4, 7 }; for (int i = 0; i < array.length; i++) { final int index = i; new Thread() { public void run() { try { Thread.sleep(array[index] * 10); System.out.print(array[index] + ", "); } catch (InterruptedException e) { } }; }.start()

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

Googleアルゴリズムの200の要素を発見しましょう！（Let’s Try to Find All 200 Parameters in Google Algorithm） は2009年に書かれた記事ですが、パンダアップデートが適用された今現在（2011年4月）でも重要項目が多く書かれているもので。 多くはGoogleの特許（合衆国特許出願0050071741）に基づいていますが、筆者のアンが自身の解析結果や予測を盛り込んでいる事で、より実践に近い内容になっています。 SEO初心者の方は、これからのウェブ制作の軸に、SEOエキスパートの方はもう一度自身のサイトを見直す目次として確認してみてはいかがでしょうか。 ドメインに関する13要因 ドメイン年齢 ドメイン取得からの長さ ドメイン登録情報（Who is情報）の表示/非表示 ドメイン種類（サイトレベルドメイン（.com や co.uk） ト