最強最速アルゴリズマー養成講座：アルゴリズマーの登竜門、「動的計画法・メモ化再帰」はこんなに簡単だった (1/5) - ITmedia エンタープライズ
動的計画法とメモ化再帰 今回は、非常によく用いられるアルゴリズムである、「動的計画法」「メモ化再帰」について説明します。この2つはセットで覚えて、両方使えるようにしておくと便利です。 なお、メモ化再帰に関しては、第5・6回の連載の知識を踏まえた上で読んでいただけると、理解が深まります。まだお読みになっていない方は、この機会にぜひご覧ください。 中学受験などを経験された方であれば、こういった問題を一度は解いたことがあるのではないでしょうか。小学校の知識までで解こうとすれば、少し時間は掛かるかもしれませんが、それでもこれが解けないという方は少ないだろうと思います。 この問題をプログラムで解こうとすると、さまざまな解法が存在します。解き方によって計算時間や有効範囲が大きく変化しますので、それぞれのパターンについて考えます。 以下の説明では、縦h、横wとして表記し、プログラムの実行時間に関しては、
「最強最速アルゴリズマー養成講座」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ - ITmedia Keywords
最強最速アルゴリズマー養成講座： そのアルゴリズム、貪欲につき――貪欲法のススメ アルゴリズムの世界において、欲張りであることはときに有利に働くことがあります。今回は、貪欲法と呼ばれるアルゴリズムを紹介しながら、ハードな問題に挑戦してみましょう。このアルゴリズムが使えるかどうかの見極めができるようになれば、あなたの論理的思考力はかなりのレベルなのです。（2010/9/4） 最強最速アルゴリズマー養成講座： 病みつきになる「動的計画法」、その深淵に迫る 数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。（2010/5/15） 最強最速アルゴリズマー養成講座： アルゴリズマーの登
「1000のアルゴリズムを持つ男」vs.「やわらか頭脳」
「1000のアルゴリズムを持つ男」vs.「やわらか頭脳」：最強最速アルゴリズマー養成講座（1/3 ページ） 典型的なアルゴリズムをたくさん知っている人間が最強か――？ いいえ、典型的なアルゴリズムを知らなくても、違ったアプローチで答えに迫る方法はいくらでも存在します。短い実行時間で正確な答えを導き出せるかを考える習慣をつけましょう。 アルゴリズマー養成講座と銘打ってスタートした本連載。もしかすると読者の方の興味は、はやりのアルゴリズムや汎用的なアルゴリズムを知ることにあるのかもしれません。しかし、今回は、いわゆる「典型的なアルゴリズム」を用いずに進めていきたいと思います。 なぜ典型的なアルゴリズムを用いないのか。それは、典型的なアルゴリズムばかりを先に覚え、それだけでTopCoderなどを戦っていこうとした場合、それに少しでもそぐわない問題が出た場合に、まったく太刀打ちできなくなってしまう
ぜひ押さえておきたいコンピューターサイエンスの教科書
僕はバイオインフォマティクスという生物と情報の融合分野で研究を行っています。東大の理学部情報科学科にいた頃は同僚のマニアックな知識に驚かされたものですが、そのような計算機専門の世界から一歩外に出ると、それが非常に希有な環境だったことに気が付きました。外の世界では、メモリとディスクの違いから、オートマトン、計算量の概念など、コンピューターサイエンスの基礎知識はあまり知られていませんでした。コンピューターサイエンスを学び始めたばかりの生物系の人と話をしているうちに、僕が学部時代に受けた教育のうち、彼らに欠けている知識についても具体的にわかるようになってきました。 バイオインフォマティクスに限らず、今後コンピュータを専門としていない人がコンピューターサイエンスについて学ぶ機会はますます多くなると思われます。そこで、これからコンピューターサイエンスを学ぼうとする人の手助けとなるように、基礎となる参
画像認識特論ホームページ
(1) お知らせ 最終レポート課題はこちら． 締め切りは１１月２７日（金）１７：００ １１月１０日 （株）東芝研究開発センター 岡田さんによる紹介 画像認識のトップコンファレンス ICCV, ECCVにコンスタントにアクセプトされている方です． 昨年までUCLA Vision Labに留学していたので，アメリカでの研究についてもお話頂けるかも知れません． 題目 画像による関節物体の認識とその応用 (株)東芝 研究開発センター マルチメディアラボラトリ 研究主務 岡田 隆三 博士 概要 人の体や手といった関節物体は、姿勢変化によって画像上の見え方が著しく 変化するため、画像認識によってそれらの物体を検出したり姿勢推定を行っ たりすることは困難な問題の一つとなっている。この問題に対するアプロー チとして、画像上での見え方の確率分布を推定する生成モデルを利用する方 法と、大量の訓練サンプルから識
C++: 編集距離を求めるアルゴリズム
編集距離(edit distance)とは二つの文字列がどの程度異なっているかを示す数値であり、レーベンシュタイン距離(Levenshtein distance)を指すことが多い。文字の挿入、削除、置換それぞれを一つの操作として必要な操作の最小数を求めるものだ。例えば、kittenとsittingの編集距離を求める場合、下記のように3回の操作でkittenをsittingに変更できるので編集距離は3となる。 1. sitten (k を s に置換） 2. sittin (e を i に置換） 3. sitting (g を挿入) そこで今回は編集距離を求める複数のアルゴリズムについてC++で実装してみた。 動的計画法 編集距離を求めるもっとも一般的なアルゴリズムは、動的計画法(dynamic programming)だろう。計算時間はO(mn)であり、手軽だ。C++で書いたコードを下に示
ウノウラボ Unoh Labs: RDBで階層構造を扱うには？
yukiです。ダイエットを始めて3kg減ったと思ったら、風邪を引いて見事に1kg増量。 運動しないと駄目ですね。あと残り20kg、道のりは遠いです。 さて今回は、「RDBで階層構造を扱うには？」です。 あるサイトを構築中に階層構造をもったカテゴリ構造にすることになり、どのようにDBで扱うか悩みました。 DBはMySQLを採用していたので、この時点でぱっと頭に浮かんだ選択肢は以下のようなものでした。 XML-DBを利用する 親カテゴリレコードのプライマリIDを子カテゴリレコードに持たせる 親を含めた『絶対パス』を名称として扱い、取り出した後にパース ファイルシステムに同様のディレクトリ構造を作り、毎回パースする (1)のXMLDBはオープンソースのeXistやXindice、Yggdrasillなど様々な選択肢がありましたが、カテゴリのみの利用な割にメンテナンスコストが高すぎるので見送りま
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
レーベンシュタイン距離の求め方について教えてください。 - レーベンシュタイン距離を求める過程で、「文字の挿入」「文字の削除」「... - Yahoo!知恵袋
私はこの質問を見るまでレーベンシュタイン距離について知りませんでしたが、 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%99%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A5%E3%82%BF%E3%82%A4%E3%83%B3%E8%B7%9D%E9%9B%A2 を参考にしながらやってみます。 apple と play のレーベンシュタイン距離を求めてみます。 このときに、以下のような表を作成します。 ............................. "" ........................ "p" ........................... "pl" ............................ "pla" ............................. "pl
Programming Languages: Application and Interpretation by Shriram Krishnamurthi
Programming Languages: Application and Interpretation Copyright © 2003-07, Shriram Krishnamurthi Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 United States License Version 2007-04-26 This page is for the first edition of the book. I have since completely rewritten the book from scratch. Though the general principles underlying this book remain the same, the new book has better prose,
Topcoder
Topcoder is a crowdsourcing marketplace that connects businesses with hard-to-find expertise. The Topcoder Community includes more than one million of the world’s top designers, developers, data scientists, and algorithmists. Global enterprises and startups alike use Topcoder to accelerate innovation, solve challenging problems, and tap into specialized skills on demand.
アルゴリズムコンテストの挑み方 - d.y.d.
17:29 08/09/30 クロスワード 暇つぶしに "Clueless Crossword" という冊子を買ってみて意外とハマっています。 クロスワードパズルなんだけど、単語のヒントの代わりに、 各マスに1～26の数字が振ってあって同じ数字のマスには同じA～Zが入るように埋めるというもの。 「母音っぽくて二連続して語尾にも出てくるのは多分 E だろう、もしかしたら O の可能性はなくもないけど」 みたいに埋めていく。 ちょっと違うけど フラッシュであった。 20:15 08/09/28 だいちのよろい そろそろ日本に戻る前に観光するぞ月間、ということにして、ウルル（エアーズロック）に行ってきました。 もっとワイルドな感じかと思ったら、完全にリゾートのリゾートによるリゾートのための地帯になってました。 まあそんなもんか。 本日は強風のため登るの禁止とのことだったので、周りから見るだけ。
Dictionary of Algorithms and Data Structures
absolute performance guarantee abstract data type (a,b)-tree accepting state Ackermann's function active data structure acyclic directed graph: see directed acyclic graph acyclic graph adaptive heap sort adaptive Huffman coding adaptive k-d tree adaptive sort address-calculation sort adjacency-list representation adjacency-matrix representation adjacent admissible vertex ADT: see abstract data typ
ガベージコレクションの実装法と評価
1.はじめに プログラミング言語とはシステム化する対象物を抽象化し、コンピュータで処理可能なコードを記述するために用いる人工言語である。プログラミング言語はコンピュータの機械語と一対一の対応をもったアセンブラから始まり、コンパイラを用いて機械語に翻訳することを前提としたコンパイラ言語、インタプリタと呼ばれるプログラムがソースコードを解釈し実行するスクリプト言語と、記述できる抽象度を高める方向へと進化してきた。 プログラミング言語はその存在理由から、より抽象度の高い記述が行えること、すばやい開発を行える事が求められる。抽象度の高い記述とは、プログラムがどういう処理を行うか(HOW)ではなく何の処理を行うか(WHAT)を記述しやすい構文、機能を持っていることを、すばやい開発とは記述性の高さ、コードの密度の高さ、バグの発生しにくい構文、機能を持っていることをさす。 この抽象度の高い記述、すばやい
A Very Brief Introduction to the Pi-Calculus (in Japanese)
π-calculus 超入門 π-calculus は、80 年代の終わりごろに Milner らによって提案された並行計算のモデルの一つです。そこでは、プロセスと呼ばれる複数の独立した主体が、通信チャネルと呼ばれるデータの通り道を介して値をやりとりしながら、計算を行っていきます。π-calculus にはいろいろな変種があるのですが、ここではとりあえず次のような構成要素からなるものを考えましょう。 new x . P 新しいチャネル x を作ってから、プロセス P を実行する (channel creation) x![v1, ..., vn] チャネル x に値 v1, ..., vn を送る (asynchronous output) x?[v1, ..., vn] . P チャネル x から値 v1, ..., vn を受け取って、P を実行する (input guard) P |
Mostly-Concurrent Mark & Sweep GC のアルゴリズム
目次 1. 前置き 2. HotSpot VM 1.4.x の GC の種類 3. Mostly-concurrent Mark & Sweep 4. 応用 4.1 世代別 GC との組み合わせ 4.2 カードマーキング (Card Marking) 4.3 並列化 (Parallel GC) 4.4 ビットワイズ・スイープ (Bitwise Sweep) 4.5 インクリメンタル・コンパクション (Incremental Compaction) 5. 参考文献 脚注 コメント 1. 背景 ガーベージコレクション(GC) には色々なアルゴリズムが存在するが、大雑把に言って Stop-the-World (STW) 型 GC と On-the-fly 型 GC に大別される。 STW 型の GC はプログラムの実行中にはガーベージの回収を行わず、メモリが枯渇した時になって始めてガーベージの回
Y コンビネータって何？ - IT戦記
このエントリの 親友へ。ブログを書こう。 - IT戦記 y がブログを始めたみたいなので、読んでみた。 で、最新のエントリを読んでみたら、 Y コンビネータというものについて書いてあったので、 Y Combinatorが凄すぎる！ - yuji1982の日記 Y コンビネータって何ってところから、自分でもいろいろ考えてみた。 結局なんなのかさっぱり分からなかったんですが、自分が考えたことをまとめておく まず、フィボナッチ数を求める fib を定義する var fib = function(n){ return (n <= 2) ? 1 : (arguments.callee(n-1) + arguments.callee(n-2)); }; fib(10); おお！ JS すげー！名前は n しか使ってねーよ！ めでたし、めでたし。。。。じゃなくて！ JS が素晴らし過ぎて話が終わってしま
GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki（ウィキ）
GC¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥à¾ÜºÙ²òÀâ ÆüËܸì¤Î»ñÎÁ¤¬¤¹¤¯¤Ê¤¤GC¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥à¤Ë¤Ä¤¤¤Æ¾ÜºÙ¤Ë²òÀ⤷¤Þ¤¹ ¥È¥Ã¥×¥Ú¡¼¥¸¥Ú¡¼¥¸°ìÍ÷¥á¥ó¥Ð¡¼ÊÔ½¸ GC ºÇ½ª¹¹¿·¡§ author_nari 2010ǯ03·î14Æü(Æü) 20:47:11ÍúÎò Tweet ¤³¤ÎWiki¤¬Ìܻؤ¹½ê GC¤È¤Ï¡© GC¤ò³Ø¤ÖÁ°¤ËÃΤäƤª¤¯»ö ¼Â¹Ô»þ¥á¥â¥ê¹½Â¤ ´ðËÜ¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥àÊÔ Reference Counter Mark&Sweep Copying ±þÍÑ¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥àÊÔ IncrementalGC À¤ÂåÊÌGC ¥¹¥Ê¥Ã¥×¥·¥ç¥Ã¥È·¿GC LazySweep TwoFinger Lisp2 Pa
The Aggregate Magic Algorithms
There are lots of people and places that create and collect algorithms of all types (here are a few WWW sites). Unfortunately, in building systems hardware and software, we in The Aggregate often have found it necessary to do relatively obscure low-level things very efficiently. Many of the tricks we've devised or collected either require assembly language coding or are not entirely portable when
HowGoogleEarthReallyWorks - Google Earth の <ほんとの> 仕組み
HowGoogleEarthReallyWorks - Google Earth の <ほんとの> 仕組み 目次 この文書について Google Earth の <ほんとの> 仕組み パート1 終幕: 3D の仮想地球を描画する 基本 より良いフィルタリングを持ち込む さあ本題に入ろう Google Earth の <ほんとの> 仕組み この文書について RealityPrime > How Google Earth [Really] Works の日本語訳です。 推敲添削歓迎: 誤訳、タイポ、不統一、そのほか ... 有名サイト HowStuffWorks.com の記事 "How Google Earth Works" を読んだら, この記事が "それがどれだけスゴいか" や "その使い方" を書くだけで "それが(ほんとは)どんな仕組みで動いているのか" を説明していないこと
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