回答 (7件中の1件目) まずはUUID及びその対案として用いられる連番(自動採番)のメリット・デメリットを整理します。 (タイムスタンプキーや複合キーなどもその効率性から設計上有用なシーンはありますが、比較から除外します。) * UUIDを使うことのメリット * * データベースにSQLを送信する前からアプリケーションレイヤーでIDを生成できる。 * * トランザクション処理を実装しやすい場合がある。 * IDを推測しにくい。リソースが列挙可能ではない。 * UUIDを使うことのデメリット * * レコード・インデックスサイズが増加する。 * * ...

“Tunes of the Kingdom: Evolving Physics and Sounds for ‘The Legend of Zelda: Tears of the Kingdom’”――“チューンズ オブ キングダム：『ゼルダの伝説　ティアーズ オブ ザ キングダム』の進化する物理学とサウンド”と題された本講演では、本作の世界がいかに生み出されたか、物理設定とサウンド設計の面から語られた。 本記事では、とくに講演前半について紹介。後半のサウンド設計については下記関連記事をご覧いただきたい。

(社内報です) 前提自分のバックグラウンドは機械学習エンジニア。 20代で経営を始めた時は経営のど素人だった。とはいえ学生であっても起業した以上、言い訳できる立場でもないので自分なりに自分のできることから考え始めた。その時の自分の唯一の強みは「機械学習アルゴリズムの改善」だったので、あらゆる問題を機械学習アルゴリズムの改善的にとらえるというアングルで経営をしてみた。正しい方法なのか全くわからなかったけど、振り返るとこのやり方は経営でめちゃくちゃ成果が上がる方法だったと感じる。 それ以来、アルゴリズムの改善だけではなく、営業組織の改善、プロダクトの改善、マーケティングの改善、面接の改善、人事評価の改善etc 会社の経営に関わるすべての問題に対して「機械学習アルゴリズムを改善するように、実験を高速化・並列化し、改善をする」という形を作ることが経営において重要であるというポリシーを持っている。

MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか？ 端的に言うと性能が良いからです。 これを理解するにはバッファプールへの理解が必要です。ディスク指向のデータベースの上では有限のメモリを最大限活用することでメモリに入り切らない巨大なデータ群に対して良好な参照性能を出す必要があります。バッファプールとはディスク上のデータの羅列を固定サイズのページ（InnoDBの場合16KB）の羅列であるとして読み書きに必要な分だけをメモリに移し取り複数の書き込みをできる限りメモリ内で受け止めて後でまとめてディスクに書き戻すという、ライトバック型のキャッシュのような機構です。 この中においてバッファプールは有限のサイズしか無いので適宜プール内のデータを書き戻して入れ替えながら上手くやっていく必要があります。 さてB+treeとB-treeの最大の違いは木のリ

Twitterの内部構造を読解してみる 前口上 Twitterのようなマイクロブログサービスでは短時間で書き込みも多く、特にタイムライン周りは単にRDBのデータを出し入れるするだけではスケールしなくなります。 インターネット上に断片ながらTwitterの中の人がアーキテクチャについて解説した記事や動画がいくつか落ちていたので、Twitterがタイムラインをどうやってキャッシュしているかについてまとめてみたいと思います(推測を含みます)。 Twitterのテーブル構造 単純なTwitterのテーブル定義をRDBで定義すると以下のようになると思います。 tweets ツイート id user_id contents tweet_at followers フォロワー source_user_id destination_user_id users ユーザー id user_name timeli

不正アクセスによるIDとパスワードの漏洩を受けて、MD5によるハッシュ化について話題になっていました。システムを作る上で、パスワードの管理や認証はどう設計すべきかを考えるために、少し整理をしてみます。もし事実誤認があれば、どしどしご指摘ください。 == 2023/8/21追記 == この記事は、ハッシュの保存の仕方一つとっても、沢山の対策方法が必要であるということをお伝えするために記載しています。そして、これから紹介する手法を取れば安全とお勧めしている訳ではないので、その点をご留意いただければと思います。攻撃手法に応じての対応策の変遷を知っていただくことで、セキュリティ対策は一度行えば安全というものではないことを知って頂くキッカケになれば幸いです。 == 追記終わり == パスワードのハッシュ化 まず最初にパスワードの保存方法です。何も加工しないで平文で保存するのは駄目というのは、だいぶ認

Haskell の優雅さを示すためによく使われるコードは、優雅さと分かりやすさだけに特化しており、現実的には遅いことが多い。書き手は他に効率のよい実装があることを知っているのだけれど、読み手はそうではないから、後で効率が悪いと気づいて愕然とするみたいだ。 この記事では、神話になっている例を3つ取り上げ、効率のよい実装と合わせて紹介する。その 3 つの例とは、以下の通り。 フィボナッチ数 素数生成 ソート フィボナッチ数 遅延評価を活かした優雅なフィボナッチ数の実装は、以下の通り。 fib n = fibs !! n fibs = 0 : 1 : zipWith (+) fibs (tail fibs) Haskellの「fib = 1:1:zipWith (+) fib (tail fib)」はとても遅いにも書かれているように、この実装は遅い。 その理由は、(+) の計算が遅延し、その待機

リレーショナルデータベースシステムを趣味で開発している者です。 現在、開発中のシステムを並行トランザクションへ対応させることを検討しており、どのような手法があるのか調べたところ、SS2PLもしくはS2PLという手法が私と同じように自作をされている方々の中では多く採用されているようだと分かりました。 一方で、PostgreSQLやMySQLなどのプロダクションレベルで利用されているシステムではMVCCと呼ばれる手法が採用されているということも分かりました。 きっと後者の方が多くの場合で高いスループットが得られるということなのだと思うので、可能であればMVCCを採用したいのですが、あまり初学者向けの実装例も見当たらず、どうしたものかと悩んでおります。 SS2PL/S2PLとMVCCの実装の難易度・工数はどの程度違うものなのでしょうか？ また、初めてリレーショナルデータベースシステムを開発する者

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、

競プロにおける「上達の壁」 そこで私は、主に以下の 3 点が競技プログラミングにおける上達の壁になっているのではないかと考えています。 基礎的なコーディングの知識。for 文・条件分岐・配列などを使った基本的なプログラムが書けるかどうか。（レーティング 1～99 程度） 競プロで戦うために必要な、最低限のアルゴリズムや数学の知識。例えば二分探索・動的計画法・グラフ理論・逆元といったものが挙げられる。（レーティング 100～1199 程度） アルゴリズムや数学的知識 [2. で扱ったもの] をどうやって実際の問題に応用するか、考察面・実装面両方含めた典型テクニック。（レーティング 200～1999 程度） 今はどの壁が問題か？ 現在、1. と 2. についてはかなり教材が整備されており、例えば 1. のプログラミングの基本を学ぶにあたっては、 C++入門 AtCoder Programmin

「プロになるJava」ボツ原稿、今回は「13章 処理の難しさの段階」の「隠れた状態を扱う処理」のもうひとつの例として、カッコの対応を判定する処理です。13.1.2のあとに入る想定です。 書籍にのせたランレングス圧縮よりもカッコの対応の判定のほうが「隠れた状態」がわかりやすいのですが、重複を省く処理からの流れでランレングス圧縮を残しました。 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 隠れた状態を扱う処理 カッコの対応の判定 「((test(data))test)」のような文字列で、カッコ「(～)」が正しく対応しているかどうかを判定するプログラムを考えます。このとき、単純に前の要素を見ても、正しく対応しているかどうかの判断はできません。 最初に思いつくのは、開きカッコと閉じカッコが同じ

Haskellのカレンダー | Advent Calendar 2022 - Qiita に参加させていただきます! 突然ですが Haskell でダイクストラ法を実装します。 ダイクストラ法は重み付きグラフで最短経路問題を解くアルゴリズムのひとつです。ダイクストラ法 - Wikipedia に詳しい解説があります。 ダイクストラ法は、重み付きグラフにおいて、その重みに負の値がない･･･つまり重みが正であることを前提にしています。この構造上の仮定によって、貪欲的手法を取ることができるのがその特徴で、結果ベルマン・フォード法などの汎用的なアルゴリズムよりも計算量的に有利になります。 ダイクストラ法では、始点から各頂点への到達コストを最初に \infty と置いて、そこから緩和操作によって徐々にそれらを最適コストまで収束させていくわけですが、このとき グラフの頂点集合からその時点で最小のコスト

JJUG CCC 2022 Fallで「Javaの入門が終わったら何の勉強をすればいいの？」という内容で発表を行いました。 基本的なものが作れるようになったけども、イマイチプログラムが組めないというときに、何を勉強すればいいかをまとめました。 入門が終わって作りたいものがあれば作っていきましょう、業務で言われたものが作って行こう、でもなんだかちゃんとしたものが作れないな、もっとちゃんとしたものを作りたい、次のステップに進みたいというときに勉強していく感じです。 資料はこちらです とりあげた本についてまとめておきます。 開発作業について 概要 プログラミング言語 アーキテクチャ ミドルウェア ネットワーク デプロイ 理論 開発手法 開発プロセス まとめ フレームワークは入門でやってる前提です。Java入門書「プロになるJava」ではJavaの基本から簡単なDB操作、Spring Bootまで

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

辻正浩（46歳）はＳＥＯ（Search Engine Optimization、検索エンジン最適化）専門家である。ウェブサイトが検索結果の上位に表示されるよう、サイトの構成を調整するなど対策を講じるのが仕事だ。 検索エンジンが結果の順位を決定する上では、それぞれ独自のアルゴリズムが用いられるが、その詳細は公開されていない。このため、辻のような専門家が様々なツールを使って膨大な検索エンジンの動きを観察し、どのようにウェブサイトが評価されているのか、その特徴や基準を調査する。ＳＥＯの世界では、辻は知らない人はいないほどの実力を持ち、ツイッターでは３万人以上のフォロワーがつぶやきを注視する。「検索の番人」とも呼ぶべき辻が、検索市場におけるグーグル支配の状況を、絶望的な顔で「もう手遅れではないか」と言うのである。 『膨張ＧＡＦＡとの闘い』の著者・若江雅子氏が、この10年間の変化を辻氏に尋ねた。 ＊

ゼロ知識証明 ゼロ知識証明とは証明者が検証者に対して、ある情報が正しいことを、それが正しいこと以外の情報を明らかにせずに証明できる手法のことです。 例えば、運転免許証や保険証を提示して相手に自分の身元を明らかにしたい時に、免許証に含まれる住所や、生年月日等の個人情報を隠蔽しつつ、持っているその免許証が本当に自分のものあり、正しい情報が含まれていることを証明する場合にゼロ知識証明が使われます。 ゼロ知識証明はいくつかの性質を持ちます。 ゼロ知識証明が持つ3つの性質 完全性（Completeness） 証明者の主張が真であるならば、検証者は真であることが必ずわかること。 健全性（Soundness） 証明者の主張が偽であれば、検証者はかなり高い確率でそれが偽であること見抜けること。 ゼロ知識証明（Zero Knowledge） あらゆる場合において、検証者が証明者から何らかの知識（情報）を盗も

この度、3年半に渡って勤めたメルカリを2022年5月に退職し、この夏からロンドンのMetaにSenior Machine Learning Engineerとして転職することが決まりました！わいわい✌('ω')。その過程で、東京およびロンドンのBig Tech合計5社を数ヶ月かけて対策をし面接に臨んだので、そこで得たノウハウをここで共有できたらと思います。面接を受ける際にNDA（Non Disclosure Agreement）にサインするので具体的な面接の詳細には触れられませんが、伝えられる範囲でできる限り記述しています。 また、Metaから最終的に提示されたオファー条件を最後に記載してあります。なにぶん日本においては給与の話は燃えやすいということもあり、その部分だけ某日本の有名エンジニアに倣って有料にしてあるのですが、ご興味のある方は是非ご購入いただければと思います（1コイン分の金額で

I recently received a job offer from one of FAANG. Here are some problems to help me pass the coding interview. Categories are LinkedListStackHeap, PriorityQueueHashMapGraph, BFS, DFSTree, BT, BSTSortDynamic ProgrammingBinary searchRecursionSliding windowGreedy + BacktrackingIf you can solve them quickly, you would have a high chance to pass coding interview. Problems are either Easy or Medium. I