ざっくりわかった気になるモダンGC入門 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
どうも！@yokotaso です！ 2018/05/26のJJUG CCC 2018で「ざっくりわかった気になるモダンGC入門」というタイトルで登壇させていただきました。 現在開発中の新しいGCアルゴリズムをざっくり理解することをテーマに発表しました。 発表練習用に作ったカンペの内容を公開します。ブックマークコメントでもツイートでも感想を書いていただけると喜びます！ 発表資料は、speakerdeck にあります。はじまり〜はじまり〜 はじめに 今日はざっくりわかった気になるモダンGC入門というお話をさせていただきます。 現在開発中のGCアルゴリズムの全体像を理解してもらうことを目的としたセッションです。よろしくおねがいします。 さて今日のアジェンダですが、まず簡単にこれまでのGCを復習した後に新しいGCが必要になってきた背景について少し話します。 次にShenandoahGC、ZGC、E
Bresenham
The Beauty of Bresenham's Algorithm A simple implementation to plot lines, circles, ellipses and Bézier curves. The Algorithm This page introduces a compact and efficient implementation of Bresenham's algorithm to plot lines, circles, ellipses and Bézier curves. A detailed documentation of the algorithm and more program examples are availble in PDF: Bresenham.pdf. Some C-program examples of the do
Bing検索の裏側―BitFunnelのアルゴリズム - Hatena Developer Blog
はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。 この記事では、Microsoft の検索エンジン Bing で採用された BitFunnel アルゴリズムを紹介します。 昨年のエンジニアアドベントカレンダーでは、文字列検索のアルゴリズム全般について紹介しました（文字列アルゴリズムの学びかた - Hatena Developer Blog）。今年はそのなかでも、インデックス（索引）を使った全文検索アルゴリズムについてのお話になります。 この記事の前半は全文検索の入門にもなっていますので、検索技術になじみがない方にも楽しんでいただけるのではないでしょうか。 逆に、「そんなのもう知ってるよ！」という方は、本題である「BitFunnel アルゴリズムの詳細」から目を通していただければと思います。 この記事は、はてなエンジニア Advent Calendar 2017の21日目の
興味深いデータ構造：BK木 | POSTD
BK木とは、 距離空間 内のデータをインデックス化する目的に特化した、木構造を指します。距離空間は基本的に、要素の組 $ (a,b) $ 全てについて距離関数 $ d(a,b) $ を持つオブジェクトの集合です。この距離関数は正しく動作することを保証するために、一連の公理を満たしていなければなりません。これが必要になる理由は、後述の「検索」のセクションできちんと説明します。 BK木のデータ構造は、一連のキーを検索し、与えられた検索キーの値に最も近いキーを見つける問題の解決策として、 1973年にBurkhardとKellerが提案したもの です。この問題を解決する素朴な方法は、要素の組に含まれる各要素と検索キーの値を単純に比較することです。一定の時間内に比較が完了した場合、この検索の解は $ O(n) $ となります。一方、BK木を採用すると、この時実行する比較の回数を減らせる可能性が高く
B TreeとB+ Treeの違い - Carpe Diem
概要 インデックスに対してMongoDBはB Treeを採用し、MySQLのInnoDBはB+ Treeを採用しています。 どうして採用しているアルゴリズムが違うのだろう？と思って調べてみました。 主な違い B+ TreeはほとんどB Treeと同じですが、以下の点が異なります。 リーフノードとリーフノードを結ぶポインタがある データはリーフノードのみに保持する 具体例 言葉だけだと分かりにくいので、Visualizeするツールを使って具体例を表示します。 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 15, 18]という数列に対し、Order: 3で作ってみます。 Orderは１ノードから出る枝の数のことです。 B Tree B-Tree Visualization B+ Tree B+ Tree Visualization 先程のB Treeと違って、データはリーフノードに持つの
Courseraで高評価な「Algorithms, Part I」を使った社内勉強会を開催しています - Hatena Developer Blog
はてなアプリケーションエンジニアの id:shiba_yu36 です。 最近自分が基礎的でずっと廃れなさそうな分野であるアルゴリズムを少しずつ学びたいと考えていました。しかし、アルゴリズムはあまりにも基礎分野のため、モチベーションをずっと保ち続けられるかという不安もありました。そこで周りの人も巻き込むことでモチベーションを保ち続けたいと思い、社内で勉強会を開催したいと考えました。 勉強会の教材を選定していたところ、Courseraで「Algorithms, Part I」という非常に高評価な教材を見つけることが出来たので、最近はこの教材をみんなで集まって見ながら議論をするという体裁で社内勉強会を開催しています。実際にやってみると、社内勉強会という形式を取ったのも良く、さらにこの教材を利用したことも良かったと感じています。 少しずつ社内勉強会で講義を進めていき、ようやく半分のWeek3まで終
小学生でもわかる累積和と中学生でもわかるBinary Indexed Tree - anctgcc’s diary
こんばんは、リューです。 今日はテスト３日目でした。留年への新たな一歩を踏み出した気がします。 JOI予選も近いですし、今日は競技プログラミングでたまによく使われるアルゴリズムとデータ構造である累積和とBinary Indexed Tree（通称BIT)の考え方についてのお話をしようと思います。プログラミングを知らない方にも理解できることを目標に書きました。ただし、私の技量では小学生に説明できないので、計算量の詳細や実装のお話はしていません。サンプルコードを追加しました。 その辺の話はググって調べてください。 序章 突然ですがこんな場合を想像してみたください。 あなたはよくA駅やB駅から電車に乗ります。A駅～J駅まであり、行先は様々ですが運賃は駅間ごとに決まっています。 ある日の駅間ごとの運賃は以下の通りでした。 A駅～B駅：118円 B駅～C駅：191円 C駅～D駅：410円 D駅～E駅
Binary Indexed Tree のはなし
Binary Indexed Tree のはなし 保坂 和宏 (東京大学理学部数学科) 第 13 回 JOI 春合宿 2014/03/19 概要 Binary Indexed Tree とは 何ができる？ 何が嬉しい？ 具体的な実装 応用範囲 区間に足す問題 多次元 二分探索 目標 実装できるようにする 「普通に Binary Indexed Tree を使うだけ」の部 分で詰まらないようになる 補助的な道具としてぱっと使えるように Binary Indexed Tree とは Binary Indexed Tree Binary Indexed Tree (Fenwick Tree) Peter M. Fenwick, "A New Data Structure for Cumulative Frequency Tables" (199
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
『世界でもっとも強力な9のアルゴリズム』で頭を鍛える - HONZ
著者の定義によると、アルゴリズムとは「問題を解決するために必要な手順を正確に規定したレシピ」である。コンピュータ・サイエンスを専門とする大学教授の手による本書は、現在当たり前のように使われている偉大なコンピュータ・アルゴリズムがなぜ必要とされたのか、どのように考え出されたか、そして、それが実際にどのような仕組みで動いているのかを教えてくれる。 このように紹介すると、コンピュータやプログラミングが苦手な人は手が遠のいてしまうかもしれないが、どうかご安心を。本書を楽しむのに、コンピュータプログラミングやコンピュータ科学の知識は必要ない。必要なのはじっくりと考えることだけだ。 一口にサイエンス本といっても面白いポイントはそれぞれに異なるが、本書の面白みは間違いなく、過去の偉人たちの難問への挑戦を疑似体験できるところにある。その面白みを満喫するためにも、頭から煙を出しながらじっくりと考えながら読む
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