生年月日から年齢を計算する簡単な計算式：ITpro
私の個人ブログに掲載したら好評でしたので、こちらでもご紹介してみます。 最近知ったんですが、生年月日から年齢を計算する簡単な計算式というのがあるそうです。 (今日の日付-誕生日)/10000の小数点以下切捨て。 PHPで書くと echo (int)((20070823 - 19850101)/10000); Perlで書くと print int ((20070823 - 19850101)/10000); JAVAで書くと System.out.println( (int)((20070823 - 19850101)/10000) ); という感じになります。 日本の法律を確認してみました。誕生日の前日が終了する瞬間（すなわち誕生日をむかえる午前0時00分の直前）に1歳を加えることになる。ただしうるう年など、年によって期間を定めた場合において最後の月に応当する日がないときは、その月の末日を
絵を描いて学ぶ・プログラマのためのラムダ計算 - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
「JavaScriptで学ぶ・プログラマのためのラムダ計算」は、1回では述べ切らなくて、一段落付いたところで区切りました。これはかえって良かったですね、ブックマークやトラックバックでフィードバックが得られたので。 そのフィードバックなどをかんがみて、「残り＝次回の話題」として予告した内容とは食い違ってしまうのだけど、今回は、文章では伝わりにくい（前回うまく伝わらなかったと思える）ラムダ計算の大事なツボを、なんとか表現してみようと思います。 ［このエントリーの内容はだいぶ前にほぼ出来上がっていたのだけど、ココに書いてある事情で、“お絵描き”がなかなか出来なかったのです。］ ※印刷のときはサイドバーが消えます。 内容： 知っていて損はない 計算は身体的に理解しよう ラムダ項のツリー表示：準備 ラムダ項のツリー表示：描く！ β変換に対応するツリーの描き換え もっとβ変換をやってみよう 計算現象を
定番アルゴリズムを徹底理解！ - 今からでも遅くない！アルゴリズム入門：selfup
このパートでは，プログラミングを勉強するうえで欠かせないアルゴリズムの中でも定番中の定番を紹介します。ソート（並べ替え）やサーチ（検索）などの機能は今では標準のライブラリとして提供されています。実用的なプログラムを作るときにそのものずばりをいちいち書く機会は少ないかもしれません。しかし定番のアルゴリズムは，様々に形を変えて普段のプログラミングに登場します。 解説を読んで仕組みがわかったら，ぜひそれをプログラムにしてみてください。読んだだけではプログラムを書けるようにはなりませんし，プログラムを書いてみて初めて，実は十分に理解できていなかったと気付くことがよくあります。しかもアルゴリズムは特定のプログラミング言語に依存しないので，一度身に付ければ，後でどんな言語を学ぶ場合でも役に立ちます。 1番目から6番目まではソートのアルゴリズム，7番目から9番目まではサーチのアルゴリズムです。一つひとつ
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
きまぐれ日記: Schwartzian Transform でランダムシャッフル
Schwartzian Transform を使って配列をシャッフルする話をみて、なるほどな～と思いつつも、よくよく考えてみるとこれは2つの意味で駄目です。 1. 計算量が O(n * log(n)) であること。 2. ランダムにシャッフルできない。 1. は説明するまでもないので、2の理由を考えてみます。 まず、rand() が 0..k-1 までの k種類の整数から 1 つ数値を返すものとします。配列のサイズが n の場合、 weightの並びの場合の数は k^n 通り存在します。ところが、配列の順列の場合の数は n! です。 ここで何か矛盾点があるように思えてきます。 実際に k = 2, n = 2 の場合を考えて見ましょう。この場合、サイズ2の配列をシャッフルするんですから、 要素を入れ替える場合と入れ替えない場合が 1/2 の確率で出現するのが正しいシャッフルです。 k =
イケてないプログラム（使えない成果物）に見られる３つの共通点
クイックソートの話で書いたとおり、相変わらず Excel - VBA と格闘する日々が続いております・・・orz 「大企業にありがちな問題。委託開発の甘い罠・・・」でも書いたとおり、今まで外注して作ったソフトウェアってほぼ 100% の確率でイケていないものが完成してます。年末に納品されたソフトウェアのできも酷いの何のって・・・ さて、いままで見てきたイケてないプログラムのダメソースに共通して言えることが３点ありまして、 DRY ( Don’t Repeat Yourself ) でない。同じもしくは似たソースのコピペが至る所に散在する。 ロジックに無駄が多すぎ。行き当たりばったりで作った感、満点。 アルゴリズム知らなさすぎ。馬鹿ループ処理で時間かかりすぎ。 のいずれか、もしくは全部が当てはまります。大抵は全部ですね。こういったソースが納品されると、センス無いなぁ〜と思っちゃうわけ。こうい
高速かつ省メモリで文字列を扱うデータ構造「wavelet tree」：CodeZine
はじめに 大規模なデータを扱うアプリケーションでは、速度とともに作業領域量も大きな問題となります。作業領域がメインメモリに収まらない場合、スワッピングが発生し、大幅な速度低下につながります。そのため近年、データ構造は高速なだけでなく、作業領域量が小さいことも求められています。今回紹介するのは2003年に提案されたデータ構造、wavelet tree（以下「WT」と表記）です。WTは圧縮索引やSuccinct Data Structureなど、データをコンパクトに表現する際に重要なデータ構造です。WTは文字列T[0...n-1]が与えられた時、次の2つの操作を定数時間でサポートします。rank(p, c)――T[0...p]中のcの出現回数を返すselect(i, c)――(i+1)番目のcの位置を返す WTの作業領域量は、文字列をそのまま保存した時の約2倍程度です。対象読者 C++の利用
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