データ構造とアルゴリズムの学習の一環として『みんなのデータ構造』を読んだ。これまでで最も良いデータ構造の学習になった。 みんなのデータ構造 作者:Pat Morin発売日: 2018/07/20メディア: 単行本（ソフトカバー） 日本語訳がWebで公開されているので気になる方は無料で読める。が、著者や訳者や出版社応援の意味も込めて購入すると良いと思います。また、ラムダノート社のサイトから買うと紙書籍と電子書籍のセットがお得。 内容 データ構造とアルゴリズムに関連する本はアルゴリズム寄りのものが多いが、データ構造に焦点を当て続けていることが本書の特色。 内容の依存関係 p.21より 大学の教科書のように、正確性を優先したハードコアな内容。 アルゴリズムの内容も少しだがある。「11章 整列アルゴリズム」ではそれまでの章で学んだデータ構造がどのように使われるかを一瞥でき、「12章 グラフ」では深

Googleしごと検索は募集要項を公開するだけでは掲載されません。ページ内に記載された構造化データをクローラーに読み込んでもらうことで、はじめて掲載することができます。 弊社のようにホームページ制作を行っており、社内にエンジニアさんがいる場合は、さほどハードルの高い実装ではないのですが、そうでない人にとってはタグが小難しく見えそうです。 なので知識の無い人でも簡単に構造化データを作成し、貼り付けるだけ対応することがツールを作ってみましたので、良かったらご利用ください。 JOB POSTING GENERATOR https://wk-partners.co.jp/homepage/tool/job-posting/ ただ、現状ベータ版となってまして、ロゴなど一部の表示項目には対応できていません。なので、「細かいことはよくわからないけど、取り急ぎ対応しておきたい！」という方におすすめします。

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。

はてなブログでは、グルメ情報サイトぐるなびのデータと連動し、「構造化データ」に対応しました。レストランの情報を分かりやすく表現でき、読者や検索エンジンに対して記事の内容を正確に伝えられます。旅先で食べたご当地グルメ、行きつけの美味しいお店のレポートなど、グルメ記事を書かれる方におすすめの新機能です。どうぞご利用ください。 本稿では、SEO専門家の辻正浩さんにご協力いただき「構造化データの効果や使い方」についてご紹介いたします。SEOに興味のあるブログ運営者の方には役に立つ内容となっています。記事の後半では、はてなブログでの構造化データの使い方をご紹介します。合わせてお読みください。 本稿の構成 【寄稿】はてなブログならグルメ記事がSEOに有利！ 構造化データのご紹介 はてなブログで構造化データを使うには 【寄稿】はてなブログならグルメ記事がSEOに有利！ 構造化データのご紹介 本パートでは

GPGPU Seminar (GPU Accelerated Libraries, 2 of 3, cuSPARSE)

はじめまして。freee株式会社の浅羽です。普段はSREや情シス等のエンジニアリングマネージャーをしつつ、エンジニアの新卒採用も担当しております。 昨年の話になりますが、機会がありまして早稲田大学の清水先生が担当されている「アルゴリズムとデータ構造」の特別講義を2コマ(12/15, 22)させていただきました。 対象は情報系の大学2年生 C言語でアルゴリズムとデータ構造を学習 データベースの授業はまだ行われていない 一コマは90分 学生さんはマシンを持参して課題をその場で解くことが可能 資料や練習問題等を公開しましたので、せっかくなのでどういう内容の講義だったかを紹介したいと思います。 講義内容をどうするか？ 当然ですが大学の先生が知識や教え方のプロです。1エンジニアがアルゴリズムとデータ構造の講義を普通にやっても、普段の講義のクオリティを超えるのは難しいと思いました。 一方でWebサービ

linuxカーネルではlinux/list.hでリストを提供している。 リストはlist_head構造体と、その構造体のオブジェクトを操作するための関数によって構成される。 list_head構造体は以下のように定義されているため、一見しただけでは任意のデータをリストとしてどのように使用すればいいのかわからない。 struct list_head { struct list_head *next, *prev; }; 以下にリストの使い方を説明する。 1. リストの要素となる構造体を宣言する。 linuxカーネルの提供するリストを使う場合には、リストの要素となる構造体を宣言する。 リストの要素となる構造体は、struct list_head型のオブジェクトをメンバーに持つ。 例えば、int型の変数idをリストで扱う場合には以下のように構造体を宣言する。 struct test_data {

確率的データ構造は少ないメモリでデータをコンパクトに保存し、保存されたデータに関するクエリに対し、おおよその答えを提供してくれます。クエリに対し空間効率の良い方法で答えるように設計されており、それはつまり、正確さを犠牲にするということにもなります。しかし、これらは一般的に、問われているデータ構造の仕様にもよりますが、誤差率の保証と境界を提供してくれます。メモリ使用量が少ないため、確率的データ構造はストリーミングや低出力の設定に特に有用なのです。ですから、動画の視聴回数を数えたり、過去に投稿された一意となるツイートのリストを維持したりするなど、ビッグデータの環境下では非常に有用です。例えば、 HyperLogLog++ 構造 は、2.56KBのメモリで最大790億の一意のアイテムを数えることができるのですが、誤差率はわずか1.65パーセントです。 Fast Forward Labsのチームは

1. はじめに 2. 設計書から読み取れる仕様とは 3. 設計書が欠けると落ちていく仕様 4. 定義から仕様を読み取る手順 4.2 テーブル定義＋E-R図(物理モデル)＋データ 4.3　4.2 + E-R図(論理モデル) 4.4　4.3 + E-R図(概念モデル) 5. 仕様が抜け落ちないようにするための工夫 6. おまけ

行指向データベースは行単位でページ(Oracle Database でいうデータブロック)にデータを格納しているのに対して、列指向データベースは列ごとにページに格納している。クエリ実行時に結果セットを返す際に列別にバラバラのページに格納されているデータをどうやってタプル(レコード)に復元している*1のかと思ったがやはり行IDのようなものを持っているようだ。 行ID は C-Store では pid、MonetDB では BAT(Binary Association Tables) の oid と呼ばれている。 The Design and Implementation of Modern Column-Oriented Database Systems NSM(N-ary Storage Model): 行方向でブロック（ページ）にデータを格納する方式 DSM(Decomposition

純粋関数型データ構造posted with amazlet at 17.03.16Chris Okasaki KADOKAWA (2017-04-28) 売り上げランキング: 266 Amazon.co.jpで詳細を見る 伝説の名著、"Purely Functional Data Structures"（通常 PFDS）を翻訳しました。4 月末にアスキードワンゴから発売されます。 『20分でわかる Purely Functional Data Structures』などを通じて日本に PFDS を布教した @kinaba との共訳です。ちなみに編集さんはアスキードワンゴ編集長の鈴木嘉平さん。 関数型プログラマ向けの紹介 「リストの結合が O(n) で遅いな」とか「まともなキューはどうやって作るの」とかいった問題に一度は直面したことがありますよね。純粋関数型プログラミングではどうしても無理、

みなさんもきっとそうだと確信いたしておりますが、プログラマというのは、どういうわけか実装のちょろまかしには頭がまわるもので、今や丁寧なコードを書く人の鏡とまで言われるワタクシも、それはそれは手抜き方法ばかりうかんだものでした。 技術的投資のいくつかは、不本意ながら技術的負債になりまして、いろいろと世間様にもご迷惑をおかけした次第です。みなさんもきっとそうだと思いますが。 この話は、そんな「誰にでもある」小さな事件のひとつです。1 この記事は CrowdWorks Advent Calendar 21 日目の記事です。 昨日は @tmknom さんの 「アプリケーションアーキテクチャに関するポエム」 でした。 設計に関するトピックは幅広く、かなり広範な知識が求められますよね！早く DDD を読まねばという気分になりました（笑）。 さて、この記事は、著者がここ１年ほど携わった簡単なデータ構造の

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 教科書を借りたので、主にそれに沿って。（講義？知らんがな） データ構造 列 配列 アクセス $O(1)$ アドレスが計算可能 挿入、削除 $O(n)$ 当該データ以降をずらす リスト アクセス $O(n)$ めぐるめぐるよ 挿入、削除 $O(1)$ つなぎ替えるだけ スタック アクセス可能な位置を限定したので$O(1)$。 LIFO。 待ち行列 $O(1)$。 FIFO。 木 ノードと葉からなる。 子供の数が任意である場合、子供の持ち方（順序が大事なら列、そうでなければ集合の持ち方の中から）考えなければならない。 集合 優先度付き待ち行

この記事は、Competitive Programming Advent Calendar 2016 - Adventarの15日目の記事です。 この記事について 去年(2015年)の12月ごろ、「セグメント木が任意のモノイドに対して使えるという(当たり前のことが)明示的に書かれた日本語の記事がないなぁ」と思い、「(当時)来年のAdvent Calendarあたりに書こうか」と思ったので書きました。その後調べてみましたが、どうやらこの1年(2015年12月-2016年12月)で割と書かれたようでした。(この記事の意味とは…) 前述のように多数の記事がこの1年間で出たので、この記事は主にそれらへのリンクを貼り、場合によってコードを紹介することにします。 データ構造と代数構造 セグメント木 <=> モノイド 集合M、Mの要素eとその上の二項演算*があり、*が e * x = x * e = x

JavaScript - Data Structures(Filtering Values)

The Concurrent Data Structures (CDS) library is a collection of concurrent containers that don't require external (manual) synchronization for shared access, and safe memory reclamation (SMR) algorithms like Hazard Pointer and user-space RCU that is used as an epoch-based SMR. CDS is mostly header-only template library. Only SMR core implementation is segregated to .so/.dll file. The library conta

(訳注：2015/10/31、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 開発者は嫌うでしょう。 ここでは、標準的なコツや策略について書きますが、本当に興味があるのは、別のことです。究極の奇策を見つけたいと思います。策略をひとつずつ試して、プログラミングの聖域に少しでも近づければ良いのですが。 はじめに 私が初めて書いたビデオゲームは、 Ninja Wars （忍者戦争）でした。 そう、これは、画像で埋めたHTMLのtableです。 src 属性を変えることで、動きを実現しています。JavaScriptファイルの冒頭は下記のようになっています。 var x = 314; var y = 8; var prevy= 1; var prevx= 1; var prevsw= 0; var row= 304; var endrow= 142; var sword= 296; v

リンク pt.slideshare.net Teaching Data Structures with Python Data Structures is traditionally a “bogeyman” discipline in Computer Science courses and has a high degree of failure. In FATEC São José dos Campos we are adop…

はじめに Python での数値計算の基盤をなす NumPy 、直感的なスライスやブロードキャスト、関数のベクトル適用など大変便利だ。 import numpy as np np.__version__ # '1.9.2' np.array([1, 2, 3]) # array([1, 2, 3]) np.array([1, 2, 3])[:2] # array([1, 2]) np.array([1, 2, 3]) + 1 # array([2, 3, 4]) が、用途によっては NumPy 標準ではその機能を実現できない場合がある。例えば、 配列とメタデータをひとつのクラスで扱いたい 配列への入力や型を制約/検証したい 自作クラスを NumPy の Universal Functions (ufunc) に対応させたい 新しい型 ( dtype ) を作りたい こういったとき、NumP

Answer (1 of 551): Disclaimer: This by no means is a complete guide, but if you’re a starter, even with absolutely no knowledge of C/Java, I suppose this will help you to face placements. However you’re advised to talk to more people and receive multiple inputs and make a strategy that will suit...