移転しました http://please-sleep.cou929.nu/20091005.html
Introduction To TopCoder, 今日からはじめるTopCoder - フリーフォーム フリークアウト
移転しました http://please-sleep.cou929.nu/20091005.html
ロスレス圧縮アルゴリズムの歴史
江添亮 自由ソフトウェア主義者 C++ Evangelist C++標準化委員会の委員 ドワンゴ社員 C++11本を執筆した。 株式会社ドワンゴで働いている。 Mail:boostcpp@gmail.com Twitter:@EzoeRyou GitHub: https://github.com/EzoeRyou 江添亮のマストドン@EzoeRyou 筆者にブログのネタを提供するために、品物をアマゾンお気に入りリスト経由で送りたい場合： Amazon.co.jp: 江添亮: 江添のほしい物リスト 筆者にブログのネタを提供するために、直接に品物を送りたい場合、住所をメールで質問してください。 View my complete profile ► 2020 (31) ► December (2) ► November (2) ► September (2) ► August (4) ► Jul
Google Developers: データ圧縮アルゴリズムの基礎 - ワザノバ | wazanova
「webサイトの平均サイズが2メガに近づき、Androidゲームが125メガになってきて、コンテンツと送信コストのトレードオフが深刻な問題になってきている。開発者にとって次の10年は、圧縮アルゴリズムを理解して、うまく使いこなすことが重要になる。」という紹介文に惹かれて、3回 (20分/10分/20分) のビデオシリーズを見ました。概要は下記の通りですが、図示が中心でわかりやすく説明してくれてますので、是非チェックしてみてください。（3回目の後半はちょっと素人には難解でした。。） Episode 1: Variable Length Codes モールス信号からバイナリコードに進化してきたが、共通しているのは、出現率の高い文字から順番に短い記号列 ("."もしくは"-") /数列 ("0"もしくは"1") をあてはめることで、記号列/数列全体の平均の長さを短くしようとする考え方。 この場合
文法圧縮入門：超高速テキスト処理のためのデータ圧縮（NLP2014チュートリアル）
言語処理学会第２０回年次大会（2014/3）のチュートリアル講義資料です。 - 要旨 - 文法圧縮とは，入力テキストをよりコンパクトな文脈自由文法（CFG）に変換する圧縮法の総称である． 文法圧縮の強みは圧縮テキストを展開すること無く，検索等のテキスト処理を効率よく行える点にある． 驚くべきことにその処理速度は，元テキスト上での同じ処理を理論的に，時には実際にも凌駕する． また近年，ウェブアーカイブやログ，ゲノム配列等の大規模実データを高効率に圧縮できることで注目を集めている． しかしながら，文法圧縮についての初学者向けの解説資料はまだまだ少ない． そこで本チュートリアルでは，文法圧縮の歴史的背景から最新動向までを幅広く紹介する． 具体的には文法変換アルゴリズム，圧縮テキスト上での文字列パターン検索，文法圧縮に基づく省メモリデータ構造等の解説を行う．Read less
Ryan Marcus · UPenn
Ryan Marcus, assistant professor at the University of Pennsylvania (Fall '23). Using machine learning to build the next generation of data systems. ____ __ ___ / __ \__ ______ _____ / |/ /___ _____________ _______ / /_/ / / / / __ `/ __ \ / /|_/ / __ `/ ___/ ___/ / / / ___/ / _, _/ /_/ / /_/ / / / / / / / / /_/ / / / /__/ /_/ (__ ) /_/ |_|\__, /\__,_/_/ /_/ /_/ /_/\__,_/_/ \___/\__,_/____/ /____/
文字列データ圧縮ことはじめ | SlideShare
2012/6/21のPFI全体セミナー, 「文字列データ圧縮ことはじめ」の内容です。データ圧縮の話とそれに纏わる歴史と最近の話を紹介しています。
プログラミングコンテストでのデータ構造 2 - iwiwiの日記
情報オリンピックの春合宿で「プログラミングコンテストでのデータ構造 2」というタイトルで講義をさせてもらいました．スライドは以下になります． プログラミングコンテストでのデータ構造 2 〜平衡二分探索木編〜 View more presentations from Takuya Akiba プログラミングコンテストでのデータ構造 2 〜動的木編〜 View more presentations from Takuya Akiba 平衡二分探索木の話と動的木の話をしました．アルゴリズム的な説明だけでなく，実際にコードにする際に楽に実装するためのポイントにも重きをおいています．実装に関する話は，アルゴリズム系の講義資料等にはあまり書かれることが無いため，珍しい資料になっているかと思います．（そもそもとして動的木の話は珍しいですが…） 「プログラミングコンテストでの」というタイトルになっています
高速な安定ソートアルゴリズム "TimSort" の解説 - Preferred Networks Research & Development
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
正規表現エンジンを作ろう （1）
はじめに こんにちは。hirataraです。 私が初めて正規表現を使ったのは、PerlによるCGIでの文字列処理でした。それから私はPerlを使い続け、今では正規表現なしのコーディングは考えられないほど、正規表現を当たり前の機能として日常的に使っています。昔は標準では正規表現をサポートしていなかったJavaも、今では正規表現をサポートするようになりました。Javaだけではなく、今日ではほとんどの高級言語にとって、正規表現はなくてはならない機能であると言っても過言ではないほどメジャーな機能となっています。 本記事では、この正規表現の舞台裏に光を当てます。一見すると作ることが難しそうな正規表現エンジンですが、その根底には数学的な概念があり、その概念さえ知っていれば基礎となる機能の実装はそんなに難しくありません。この連載ではその数学的な概念をPythonを使って表現しながら、実際に動作する正規表
Rubyで数独（ナンプレ）を解く（本当の解決編） - toyosystem
4月 27th, 2008 admin Posted in Ruby, 今日のコード | 4 Comments » 前回で攻略したかと思われたナンプレですが、またもや間違った仮定で作っていたため解けない問題があるということがわかりました。（そんな問題があるって知らなかったんです。） いくら「コードは間違ってても恥ずかしがらずに晒せ」と言ってもこう何度も間違えてたら流石に怒られるんじゃないかと不安になってきましたが、よく考えたら怒ってくれる人もいないので気にせず進めます。 今回はアルゴリズムをバックトラック法という方法を使うように変更しました。 バックトラック法というのはとにかく候補を順番に試していって矛盾が発生したら一つ戻るという方法です。矛盾が発生したらそれ以降の（矛盾を含んだ）パターンの探索は行わないので総当りと比べて効率がよく、どんなパターンであっても解を求めることができるのが特
Adminpanel
JavaScript is disabled on your browser. Please enable JavaScript to use correctly mesosadmin frontend Please login Login Password Forgot your personal password ? We can remind you
アプリプラネット: ログインする
アカウントを作成しますか？ 以下にメールアドレスをご入力ください。メールアドレスの認証後は、すぐにソーシャルコミュニティに入ることができます！ あなたのメール アドレス：
モテるアルゴリズム講座 第2回 Skip Graphでモテたい｜株式会社 フラッツ
天方です。 それでは、アルゴリズム講座第2回をはじめたいと思います。 おかげさまで、前回の講座では、公開後、たくさんの知り合いの方から声をかけていただきました。 やはりアルゴリズムがモテるということを実感した第1回講座でした。 さて、今日は、最近クラウドのGoogle App Engine(GAE)で利用を検討したアルゴリズムについて紹介したいと思います。 GAEでは、プログラムをする際に、クラウドの特性を意識する必要があるのですが、それは、アルゴリズム、特に並列アルゴリズムの知識を生かすには非常によい環境ともいえます。 はっきりいいます。GAEでアルゴリズムができるとモテます。 この講座を通じて少しでも皆様にモテをおすそ分けできたらと思います。 さて、本日も前回と同様、アルゴリズムとデータ構造に着目しています。 GAEでは、データを格納するストレージとしてRDBMSを使う代わり
常識を覆すソートアルゴリズム！その名も"sleep sort"！ - Islands in the byte stream (legacy)
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
無料で読めるデータマイニングの教科書「Mining of Massive Datasets」
無料で読めるデータマイニングの教科書「Mining of Massive Datasets」 2011-03-31-3 [Algorithm] フリーで公開されてる Data Minig の教科書。PDF で入手可能。iPad で読んでいます。 - Anand Rajaraman and Jeff Ullman, "Mining of Massive Datasets" http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds.html Chapter 1 Data Mining Chapter 2 Large-Scale File Systems and Map-Reduce Chapter 3 Finding Similar Items Chapter 4 Mining Data Streams Chapter 5 Link Analysis Chapter 6
Googleアルゴリズム200項目全てを特別公開 – マーケティングブログ
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
Van Emde Boas tree - Wikipedia
A van Emde Boas tree (Dutch pronunciation: [vɑn ˈɛmdə ˈboːɑs]), also known as a vEB tree or van Emde Boas priority queue, is a tree data structure which implements an associative array with m-bit integer keys. It was invented by a team led by Dutch computer scientist Peter van Emde Boas in 1975.[1] It performs all operations in O(log m) time (assuming that an m bit operation can be performed in co
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
ゲームつくろー！
Graph Algorithms
The "3DM" XML 3-way Merging and Differencing Tool