リアルタイム共同編集のアルゴリズム (Operational Transformation; OT) を理解する試み – RORO
Google Docsのように文書を複数人でリアルタイムに共同編集できるアプリケーションがあります。あのような機能は、多かれ少なかれ、Operational Transformation (OT; 操作変換) という考え方を使って実現されているようです。興味があったので、このOTについて調べてみました。 (追記: これからは OT でなく CRDT だという話 → I was wrong. CRDTs are the future) なおGoogle Docsではいわゆる「リッチテキスト」を共同編集できますが、ここでは話を簡単にするために「プレーンテキスト」を共同編集することを想定します。 リアルタイム共同編集の流れ 共同編集システムの登場人物は次の通りです： サーバ x 1（各クライアントから届く編集操作をもとに、最新の文書を保持します） クライアント x N（文書を編集する側です） そ
はじめに - アルゴリズムとデータ構造大全
はじめに このドキュメントは，主に競技プログラミングで出題される問題を解く際に利用できるアルゴリズムやデータ構造をまとめたものです．特定の問題にはあまりフォーカスしないため，問題を解く際の考察の仕方等の内容はありません．詳しく，正確に，分かりやすく書いていこうと思っています． このドキュメントは執筆途中です． 想定する読者 C++を用いたプログラミングに慣れている方を読者として想定しており，C++言語の仕様や，文法にはあまり触れません．また，計算量という用語についても説明しません．ただし，償却計算量など，計算量の見積もりが複雑なものについては必要に応じて説明します． コードについて このドキュメントで登場するコードは，可読性向上のため，以下のようなコードがファイルの先頭に記述してあることを前提としています．また，適切な問題を用いてコードの検証がなされている場合は，コード周辺にのように，検証
RSAに対するフェルマー攻撃 - Qiita
はじめに（Introduction） RSAの鍵ペアの生成方法にミスがあり脆弱性となってしまった実装例があったようです。 元の文献を機械翻訳（ちょっと修正）してみます。 原文のデモをやってみたところ、案外動いたので先にデモを記します。 デモ（Demo） まずは、素数$p$と$q$を生成して$N$を求めるところです。 ※：鍵長が2048bitなので多少時間がかかります。 問題となったライブラリがこのようなロジックであったかは不明ですが、翻訳した資料を参考に作成しています。 import random as rnd import sympy key_length = 2048 distance = 10000 p = 0 q = 0 # 乱数Xを生成する。 X = rnd.randrange(2, pow(2, key_length)) for i in range(distance): #
クリエイティブコーディングの教科書
ゲームエンジンや3Dソフトウェアを利用して高度な表現ができるこの時代でも、プリミティブな描画や動き、アルゴリズムから学べることは多い。それらをJavaScriptで書くクリエイティブコーディングという形で学べる手引書が本書となる。
CPUとGPUのマルチスレッディングの違いについて - arutema47's blog
"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは？ CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日 つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。 マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。 ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。 （SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。） 本記事について 本記事はCPUとG
東京大学、量子コンピューティング入門教材が無料公開 ゼロから自習できる教材目指す | Ledge.ai
画像は公式サイトより 東京大学素粒子物理国際研究センター（ICEPP）の研究者が選定・執筆した、量子コンピューティングを手を動かして学びたい人向けの入門教材「量子コンピューティング・ワークブック」が無料公開されている。SNS上では本教材について「面白そう！」「いい時代になったなぁ」などのコメントが見られる。 本教材は、量子力学や計算科学の前提知識を極力必要とせず、大学1年程度の数学とPythonプログラミングの知識があれば、ゼロから量子コンピューティングを自習できるような教材を目指しているという。 公式サイトより 内容は「量子コンピュータに触れる」「超並列計算機としての量子コンピュータ」「量子ダイナミクスシミュレーション」「ショアのアルゴリズム」「グローバーのアルゴリズム」「変分法と変分量子固有値ソルバー」「量子・古典ハイブリッド機械学習」「補足」で成り立っている。 公式サイトでは「私たち
アルゴリズム・AtCoder のための数学【前編：数学的知識編①】 - Qiita
こんにちは、大学 1 年生になったばかりの E869120 です。 私は競技プログラミングが趣味で、AtCoder や日本情報オリンピックなどに出場しています。ちなみに、2021 年 4 月 7 日現在、AtCoder では赤（レッドコーダー）です。 本記事では、アルゴリズムの学習や競技プログラミングで使える数学的な部分を総整理し、それらについて解説したいと思います。前編・中編では数学的知識、後編（2021/4/26 公開予定）では数学的考察の側面から書いていきます。 【シリーズ】 アルゴリズム・AtCoder のための数学【前編：数学的知識編①】 ← 本記事 アルゴリズム・AtCoder のための数学【中編：数学的知識編②】 アルゴリズム・AtCoder のための数学【後編：数学的考察編】 1. はじめに 21 世紀も中盤に入り、情報化社会（いわゆる「IT 化」）が急激に進行していく中、
SparseTable の実装と解説 [C#]
Sparse Table 実装が軽いため、仕組みを理解で切れば割とすんなり書けると思います。 Sparse Table の仕組み ある配列の区間最小値を求めることを考えます。 Sparse Table はあらかじめ配列のすべての位置から2のべき乗の長さの区間についての最小値を求めておきます。 こんな感じで区間の最小値を持つテーブルを構築します。これは O(NlogN) で作ることができます。 このテーブルが構築できていれば、すべての区間について2つの区間で表すことができるようになり、事前に計算しておいた2区間の最小値の小さいほうが答えになります。 例えば上記のように長さ3の区間について答えを求めたい場合、21の長さの2区間をとり、その2区間の最小値を答えとできます。区間によってはこの例のように重複しますが、最小値や最大値を求める場合にはこの重複した区間が答えに影響することはありません。 で
![SparseTable の実装と解説 [C#]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9995db2e2d03c1442105256c5cb27e36bff56b8e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwebbibouroku.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F07%2Fcsharp_log-710x410.png)
レッドコーダーが教える、競プロ・AtCoder上達のガイドライン【初級編：競プロを始めよう】 - Qiita
このように、競技プログラミングはコーディングの正確性が問われるコンテストです。 どんな問題が出されるか（２） 競プロは正確性だけではありません。例えば、以下の問題を考えてみてください。 $N$ 枚のカードが一列に並べられています。 左から $i$ 番目のカードには、整数 $A_i$ が書かれています。 あなたは $N$ 枚のカードの中から $2$ 枚同時に選び、取ることができます。取った $2$ 枚に書かれた整数の合計がちょうど $101$ となるような、カードの選び方の通り数を求めてください。 テストデータの制約：$1 \leq N \leq 10^{6}, 1 \leq A_i \leq 10^{9}$ 一番最初に考えられる解法は、以下のように「何枚目と何枚目を選ぶか全探索する」という方法だと思います。つまり、$1 \leq i < j \leq N$ を満たすすべての $(i, j)
AtCoderで青色（8割以上のIT企業でアルゴリズム力はカンスト）になったので青になるまでに必要そうなことをまとめる - Qiita
はじめに 趣味と勉強を兼ねて競技プログラミングをしている @kami634 です。この度、AtCoderで目標としていた青コーダーになりました。 青色というのは、一定水準以上のアルゴリズムの知識を持ち、それを問題解決に活かすことができないとなることができません。それゆえに多くの人の目標になっていると思います。 chokudaiさんのブログ記事に青のレベル感が記載されていたのでご参考に↓ 黄・橙・赤などの上を見上げると、青色というのは通過点に過ぎず、まだまだ必要なことは多いです。ですが、青色レベルのアルゴリズム力があれば多くの問題を解決することが可能でしょう。 ということで、水色や青色あたりを目指す方のために、自分が必要だと思ったことをまとめたいと思います。 そもそもAtCoderとは AtCoderとは、競技プログラミングのコンテストを開催する日本最大のサイト(及びそれを運営する会社)です
Rustで古典的なDisk-Oriented DBMSを実装した話 - Write and Run
KOBA789 です。みなさん DBMS は好きですか。私は好きです。 最近、自作 DBMS をずっと作っていて、ようやく最低限の機能ができたので公開をしました。 (とはいえコードを書いていたのは正味2日ほど。設計と勉強に2週間かかった) github.com この記事ではこれを作った目的と、そのちょっとした詳細についてご紹介します。 目的 Disk-Oriented DBMS の学習に適している Rust で書かれた実装が欲しかった、というのが理由です。 DBMS の勉強に適している実装というのは意外と多くありません。 MySQL や PostgreSQL といった有名な実装は実用的である一方でコード量は非常に多く、また細かな最適化によって教科書的なアルゴリズムと実際のコードの差が大きくなっているため、初学者にとっては構造を把握しづらくなっています。 教科書的な実装の Disk-Orie
【AtCoder】普通の人である私が緑になるまでにしたこと - Qiita
こんにちは、Kotaです。 ご閲覧いただきありがとうございます！ 昨日開催されましたAtCoder Beginner Contest 176でレーティングが緑になりました！ ついに！入緑しました！！！ ここまで長かったのでめちゃくちゃ嬉しい😄 kota0501さんのAtCoder Beginner Contest 176での成績：1754位 パフォーマンス：1241相当 レーティング：754→815 (+61) :) Highestを更新し、6 級になりました！#AtCoder #ABC176 https://t.co/ONTPDcUzzV pic.twitter.com/jQKX7gwBsa — Kota (@kota0501_orca) August 22, 2020 要約 競プロ開始してから7ヶ月弱で緑になったよ！ この界隈は人外な人が多いよ！(人外についての説明は記事内で！) だ
OpenDataStructures.jp
オープンソース版 Open Data Structures 日本語訳の PDF ファイルを以下で公開しています。最新のソースコードは GitHub のリポジトリ https://github.com/spinute にあり、適宜こちらの PDF ファイルに反映しています。 以下のものは C++ 版です（Java 版はこちら、疑似コード版はこちらにあります）。 目次 訳者まえがき 本書の読み方 訳者謝辞 なぜこの本を書いたのか 謝辞 第1章 イントロダクション 効率の必要性 インターフェース 数学的背景 計算モデル 正しさ、時間計算量、空間計算量 コードサンプル データ構造の一覧 ディスカッションと練習問題 第2章 配列を使ったリスト ArrayStack：配列を使った高速なスタック操作 FastArrayStack：最適化された ArrayStack ArrayQueue：配列を使ったキュ
計算量オーダーの求め方を総整理！ 〜 どこから log が出て来るか 〜 - Qiita
NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。今回は計算量オーダーの求め方について書きます。 0. はじめに 世の中の様々なシステムやソフトウェアはアルゴリズムによって支えられています。Qiita Contribution ランキング作成のために用いるソートアルゴリズムのような単純なものから、カーナビに使われている Dijkstra 法、流行中のディープラーニングに用いられている確率的勾配降下法など、様々な場面でアルゴリズムが活躍しています。アルゴリズムとはどんなものかについて具体的に知りたい方には以下の記事が参考になると思います: アルゴリズムとは何か ～ 文系理系問わず楽しめる精選 6 問 ～ アルゴリズムを学ぶと $O(n^2)$ や $O(n\log{n})$ や $O(2^n)$ といった計算量オーダーの概念が登場します。こうした記法を見ると
ユーザー行動の数理モデルと 高速推薦システム - Speaker Deck
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ディープラーニングの限界 | POSTD
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング： 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
ソートアルゴリズムを極める！ 〜 なぜソートを学ぶのか 〜 - Qiita
NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 今回はソートについて記します。 0. はじめに データ構造とアルゴリズムを学ぶと一番最初に「線形探索」や「ソート」が出て来ます。これらのテーマは応用情報技術者試験などでも頻出のテーマであり、アルゴリズムの Hello World とも呼ぶべきものです。 特にソートは、 計算量の改善 ($O(n^2)$ から $O(n\log{n})$ へ) 分割統治法 ヒープ、バケットなどのデータ構造 乱択アルゴリズムの思想 といった様々なアルゴリズム技法を学ぶことができるため、大学の授業でも、アルゴリズム関連の入門書籍でも、何種類ものソートアルゴリズムが詳細に解説される傾向にあります。本記事でも、様々なソートアルゴリズムを一通り解説してみました。 しかしながら様々な種類のソートを勉強するのもよいが、「ソートの使い方」や
Atcoder水色になるまで - もふたろうのブログ
こんにちは、もふたろう(@angry_cat1106)です。先日Atcoderでレート水色を達成したので、せっかくなので記事にまとめてみようと思います。 はい。色が変わるのは気持ちが良いですね。 今回は水色になるために僕がしたことと、水色になりたいと思っている方がすると効果的だと思うことをまとめようと思います。 1.僕がしたこと AtCoder Problemsで、過去のD問題をひたすら埋めていました。 自力で解けない問題が半分以上はあったので、できない問題は解説を見てACをもらいました。 個人的には、考察の一歩目すらどう踏み出して良いか分からないような難問や、30秒で答えが浮かぶようなやるだけ問題を解くよりかは、解けるか解けないかのギリギリの所の問題を解いて勉強したほうが良いと思います。 僕はABCでD問題を通せるか通せないか位の実力でしたので、Dを埋める事にしました。例えば本番でCを通
AtCoder に登録したら次にやること ～ これだけ解けば十分闘える！過去問精選 10 問 ～ - Qiita
本記事を終えた次は？ AtCoder Beginners Selection を終えたら、AtCoder 上の過去問が AtCoder Problems に集大成されていますので、片っ端から埋めるような気持ちで精進していきましょう。本記事の続編として AtCoder 版！蟻本 (初級編) AtCoder 版！蟻本 (中級編) AtCoder 版！蟻本 (上級編) AtCoder 版！蟻本 (発展的トピック編) も執筆しましたので参考にしていただけたらと思います。また、アルゴリズムとデータ構造に関するトピックを集大成した書籍として、 問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造 (通称、けんちょん本) を上梓しました。ぜひ読んでみてください。 1. AtCoder とは AtCoder は以下のコンテストサイトを運営しています。今後常に訪れることになるサイトです: AtCoder コンテスト
AtCoder 版！蟻本 (初級編) - Qiita
0 はじめに プログラミングコンテストチャレンジブック (通称、蟻本) は日本の競技プログラミングの普及に多大な貢献を果たしています。多くの競技プログラマたちが蟻本を手に取りながらコンテストの世界に没入して行きます。しかしながら発売から 6 年以上経過する間に競技プログラミング界隈には大きな変化がありました。蟻本的に影響が大きいのは以下の点です: POJ が国内ではあまり使用されなくなった (計算速度が遅いなど) AtCoder 上で問題を解くことが盛んになった 今回はこの完全解決を試みます。具体的には、蟻本に載っている例題たち (ほとんどすべて POJ 上の問題です) を AtCoder 上でジャッジできる問題に対応付けようという試みです。今回は初級編を扱い、中級編、上級編は別記事に続きます。AtCoder 上で見つからなかったものは AOJ, yukicoder 上の問題も載せています
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