作って理解する RDBMSのしくみKaigi on Rails 2024「作って理解する RDBMSのしくみ」の発表スライド。 #kaigionrails https://kaigionrails.org/2024/talks/ydah/
テキストエディタで使われがちなデータ構造 Piece Table の概要と実装 - A Memorandum
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
OS X 10.11 El Capitanで採用されたAppleの新しい圧縮アルゴリズム「LZFSE」を使ってベンチマークテストをしてみた。
OS X 10.11 El CapitanではAppleの新しい圧縮アルゴリズム「lzfse」が利用可能になっています。詳細は以下から。 AppleはWWDC 2015のSession712 ”Low Energy, High Performance: Compression and Accelerate”で新しい圧縮アルゴリズム「lzfse」を発表しました。このアルゴリズムの特徴はzlib level 5と同程度の圧縮率を保ちながら(x軸)、エンコード・デコードは数倍早く(y軸 注:logプロット)、 LZFSE is a new algorithm, matching the compression ratio of ZLIB level 5, but with much higher energy efficiency and speed (between 2x and 3x) fo
RubyとPythonにおけるガベージコレクションの視覚化 | POSTD
本稿は、ブダペストで開かれたイベント「 RuPy 」で、Pat Shaughnessyが披露したプレゼンの内容をまとめたものです。 プレゼンの映像はここ から視聴できます。 本稿は当初、 同氏の個人ブログ に投稿されましたが、同氏の了承を得て、Codeshipに再掲載します。 このイベントは「RubyとPython」に関するカンファレンスなので、RubyとPythonでは、ガベージコレクション（以下「GC」）の動作がどう違うのかを比較すると面白いだろうと私は思いました。 ただしその本題に入る前に、そもそもなぜ、GCを取り上げるのかについてお話しします。正直言って、すごく魅力的な、わくわくするテーマではないですよね？ 皆さんの中でGCと聞いて、心がときめいた方はいらっしゃいますか？ ［実はこのカンファレンス出席者の中で、ここで手を挙げた人は数名いました！］ Rubyコミュニティで最近、Rub
本当に実用的なたったひとつのソートアルゴリズム - CARTA TECH BLOG
コンテンツメディア事業本部の新卒エンジニア坂本がお送りいたします。 突然ですが、皆さんの好きなソートアルゴリズムはなんですか？ 私は基数ソートのスマートでストイックな雰囲気に惹かれます。 とはいえ、普段の開発では「どのソートアルゴリズムを使うか」を意識することは少ないのではないでしょうか。 むしろ現実世界で「トランプが全部揃ってるか」を手作業で確認するときとかのほうが、実はソートアルゴリズムが必要なのかもしれません。 ということで（？）、そのような現実的な場面で、本当に実用的なソートアルゴリズムを決める戦いが始まりました。 選手紹介 今回試したソートアルゴリズムは、独断と偏見で選んだ以下の5種類。 1 挿入ソート シンプル・イズ・ベスト！正直言ってベンチマークの噛ませ犬！ 2 クイックソート 「クイック」の名前はダテじゃない！王者の貫禄を見せてやれ！ 3 マージソート 安定感のある隠れた実
確率の話: ヘキサドライブ日記
最近は、めっきり寒く〓なってきましたね。 周りのマスク率も高くなってきて、ますます体調管理に気を付けないといけないですね。 こんにちは、ササモンです。 ゲームを作るときに「100回くらいやったら成功〓するくらいにして欲しい」みたいな依頼が来ることがあります。 普通に考えると1/100の確率で成功させて欲しいんだろうなあ？〓とか考えるものです。 ただし、100回やったら必ず成功するのか、成功しなくても良くて確率だけを指定しているのかで意味が違います。 （抽選に対して重複を許さないか許すかということですね。） 前者の場合、100個の数字に対して1個ずつのフラグ〓を用意して一度引いたらその数字は使わないようにします。 いわゆるクジ引き方式で、一回引いたクジは、抽選箱の中に戻さない方式です。 後者は、引いたクジを戻してしまうので、下手をすると何度でもハズレを引いてしまいます〓 さて、ここで問題です
プログラムの動かし方の本 - きしだのはてな
Seasarカンファレンスで、基礎としてプログラムの動かし方であげた本。と、それに加えて挙げれなかった本。 ちなみにSeasarカンファレンスでの内容はid:tanamonがまとめてくれてる。というか、手書きスライドの書き起こしをしてもらってます。 「手書きで書く→ソーシャルに清書してもらう」という、新しいプレゼン手法が生まれました！ 差のつく勉強法200のメモ - tanamonの日記 プレゼンや以前のエントリでは、プログラムというのは計算論と意味論に分かれると書いたけど、プログラム意味論という分野と混同してへんな議論になっちゃうので、「プログラムをどう動かすか」と「プログラムをどう書くか」に分かれるとします。命令的な側面と宣言的な側面だと言ってもいいかもしれない。今回は命令的な側面について。 まずは、基礎となる数学、離散数学について。 やさしく学べる離散数学 作者: 石村園子出版社/メ
FF12の乱数について
概要 FF12が内部でどのように乱数を扱っているか調べたので、分かったことを書くよ。 目次 概要 表記 注意 導入 生成器Aの特徴 A系列のよくある利用パターン A系列を使う処理 銃 素手 斧、ハンマー、ハンディボムによる攻撃のダメージ計算 ケアル、ケアルダ ポーション、ハイポーション、エクスポーション、エーテル、ハイエーテル トレジャーの開封 セーブデータのロード A系列の乱数を消費しない行動 応用例 乱数位置の特定 5hits法の原理 "セロビ台地/交差ヶ原"のトレジャーPOP法則 分かっていないこと 表記 この文章では以下の規則に従う。 ⌊x⌋で、x以下の整数のうち最大のものを表す。 x % yで、xをyで割った余りを表す。x % y = x - y * ⌊x / y⌋ 注意 この文章では、FF12内の乱数の規則性を観察し、それを制御する方法について述べている。こういうプレイははおそ
Alcor の Abbreviation Scoring - steps to phantasien(2009-09-12)
同僚の生産性ツール愛好家が熱に浮かされて言った. "QuickSilver の検索がすごいんだよ!" どう凄いのかというと, たとえば "Skype を検索するのに <sp> でいい!" らしい. それは凄いのかも. 私もいちおう QuickSilver を使っているけれど, 素敵機能の類はまったく活用していない. だいたい私の使うアプリケーションはどれも一文字で特定できる. Firefox, Emacs, iTerm, Activity Monitor... そういえば iTunes は iTerm と被ってる. ためしに <iu> と打ってみたら iTunes にマッチする. なんとなく凄い気がしてきた. 同僚はこのアルゴリズムが気になるらしい. 編集距離の仲間かとも思ったけれど, 違う気がする. とりあえずぐぐってみたところ, QuickSilver は 2007 年に オープンソー
開発チームが明かす、Google Waveの実装概要 － ＠IT
2009/06/01 グーグルが発表した新しいコミュニケーションプラットフォームの「Google Wave」が大きな反響を呼んでいる。技術的な詳細がかなり明らかにされているので、何が可能かはだいたい予想ができそうだが（だからこそ発表時に会場を埋めていた4000人あまりの聴衆は興奮のあまり立ち上がって喝采を送ったのだが）、誰も想像できなかったようなキラーアプリケーションが登場するのかどうか、あるいはWave自体がキラーアプリケーションなのか、それはまだ誰にも分からない。 レポート記事（【詳報】Google Waveとは何なのか？）への反響を見ると、さまざまな疑問を感じている人がいる。そこでここでは、直接Waveのプロジェクトリーダーに話を聞いたり、別セッションで開発チームが行った説明、およびオンラインドキュメントから読み取れたことなど、いくつか追加情報をまとめたい。ちなみに、Google I
著名ソーシャルメディアが使っているアルゴリズムを大公開！ | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
“アルゴリズム”は、もっとも非人間的なものの代表だともいえる。ソーシャルメディアにとって、そのアルゴリズムが不可欠だというのは、実に皮肉めいている。 僕はこの間、グーグルがどうやってユーザーデータを集めているかについて書いた記事を掲載した（前編、後編）。今回は、著名なソーシャルメディアサイトが、ユーザーデータを活用する上でどのようにアルゴリズムを用いているのか、白日の下にさらそう。 ソーシャルメディアを成り立たせているのは人間の力だが、ユーザーが入力したデータを利用できる状態にする仕組みは、アルゴリズムによって作られている。現在活動している無数のソーシャルメディアサイトで実証済みのことだが、ユーザーの関与とアルゴリズムによる処理ルールの上手いバランスを見出すことは、とても難しくなりがちだ。これから紹介するアルゴリズムは、悪意のないユーザーと結びついて初めてうまくいくものだ。 人気ソーシャル
どうなっているの？あのソフトの仕組み - 今からでも遅くない！アルゴリズム入門：selfup
Webの全体像を効率よく取り込み，分類する 「YSTのシステムは大まかに三つの機能に分かれます（図2）。最初は世界中のWebページをYSTのシステムに取り込む『クローリング（crawling）』という機能です」（Yahoo! JAPAN，リスティング事業部 検索企画室の宮崎光世氏，以下同）。 取り込むと簡単に言っても，Webページの数は膨大なうえ，更新の頻度や情報の質などがまちまちです。すべてのページに同じようにアクセスしていると非効率なことこの上ありません。そこで，限られた時間で質の良い検索ができるようにするための工夫をしています。例えば，クローリングを繰り返すうちに頻繁に更新されることがわかったページは短いサイクルでチェックし，ほとんど更新のないページはチェックの頻度を落とす，といったことをしているそうです。 ただ，更新の頻度が単に高いだけではダメです。重要性が高いと考えられるWebサ
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