fuzzy-finder を構成するアルゴリズム fzy や fzf といった fuzzy-finder を使うと、stdin などからリストを受け取り、ユーザの入力によってマッチする行を絞り込むことができます。このとき、入力文字列の各文字は隣接している必要がありません。例えば、以下の画像のように baz という入力が与えられた時、これにマッチする行が絞り込まれます。また、マッチした行のリストは、入力値に基づいてより最適な順番にソートされて表示されています。同じく以下の画像の例を見てみると、入力後では baz という行が foobarbaz よりもセレクタに近い位置に表示されていることが分かります。このように、入力値が曖昧でも目当ての文字列を即座に見つけることができるのが fuzzy-finder の便利なところです。 上記のような機能は、approximate string matchi

0 と 1 だけで話す種族 その国の種族は 0 と 1 だけで構成されたアルファベットを使って話しているとしよう。 ただ、0 と 1 をめちゃめちゃに並べて話してもお互いに意味は通じないから、意味のある言葉にするには、0 と 1 をある規則で並べて話す。 （ここに書いた文章だってそうなってる。日本語という言語の中からひとつひとつの文字を日本語の文法に則って並べてるから、僕の言葉はあなたに通じている。これから話を進める種族の言語体系は、日本語みたいに複雑で無数にある文字の組み合わせじゃなくて、もっともっと単純に 0 と 1 だけを文字として使っているというだけだ。） さて、この種族の脳みその中を覗いてみよう。 彼らが「りんご」という意味の言葉を表すときに「001」という文字の並びを使うとする。 つまり話の中で「001」という並びに出会ったら、それを「りんご」と認識できるというわけだ。 言い換

多くの関数型プログラミングに関する記事が教えてくれるのは、抽象的な関数型のテクニックです。つまり関数合成やパイプライン、高階関数などです。この記事では違います。ここでは、プログラマが毎日書く、命令型で非関数型のコードの例を示し、それを関数型の形式へ書き換えます。 最初のセクションでは、短いデータ変換のループを取り上げ、map関数やreduce関数に書き換えていきます。2つ目のセクションではより長いループを取り上げ、ユニットに分解し、それぞれのユニットを関数型に書き換えます。3つ目のセクションでは、連続した長いデータ変換のループを関数型のパイプラインに分解します。 ここではPythonでの例を取り扱います。というのも多くのプログラマはPythonを読むのは簡単だと思っているからです。多くの例では、mapやreduce、パイプラインなどの多くの言語に共通する機能を例示するため、Python的な

フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発

Javaは、1995年にサン・マイクロシステムズが開発したプログラミング言語です。表記法はC言語に似ていますが、既存のプログラミング言語の短所を踏まえていちから設計されており、最初からオブジェクト指向性を備えてデザインされています。セキュリティ面が強力であることや、ネットワーク環境での利用に向いていることが特徴です。Javaで作られたソフトウェアは基本的にいかなるプラットフォームでも作動します。 Androidは、Google社が開発したスマートフォンやタブレットなど携帯端末向けのプラットフォームです。 カーネル・ミドルウェア・ユーザーインターフェイス・ウェブブラウザ・電話帳などのアプリケーションやソフトウェアをひとつにまとめて構成。 カーネル・ライブラリ・ランタイムはほとんどがC言語/C++、アプリケーションなどはJavaSEのサブセットとAndroid環境で書かれています。

みなさん、こんにちは! 突然ですが…皆さんには、ひいきにしている ゲームのキャラクターはいらっしゃいますでしょうか。 手ごわいボス敵や頼れるパートナー、愛嬌のある動きをするモンスター達は 一体どのような仕組みで動いているのでしょう？ 今回の記事ではそんなゲームの中のキャラクター達を 魅力的に動かす仕組み、AIについて御紹介したいと思います。 改めまして本記事を担当させて頂きます、Cygamesエンジニアの佐藤です。 これまでコンシューマ機でのゲームAI開発に携わり、 ゲームならではのキャラクター表現の楽しさを追いかけてきました。 このブログを通じて、皆さんのゲームのキャラクターを より表情豊かに魅力的なものにする方法について、皆さんと一緒に考えていければ幸いです。 今回はゲームのAIをデザインするにあたって重要となる、 「知識表現を定義する」というステップと、 知識表現の一つである影響マッ

Overview PNG is an image format that has a history of development beginning in 1995, and it is still a popular, long living format. Generally, it is known for its features such as lossless compression and the ability to handle transparent pixels. However, we do not look at image formats from a general point of view, but rather think of ways to glitch them. When we look at PNG from the point of vie

わずかな文字がいかにしてパフォーマンスに大きな違いを生めるかというお話 正規表現は、私たち開発者がことあるごとに駆使する呪文のようなものですが、私たちはそれをどんな時も巧みに使いこなしていると言えるでしょうか。正規表現は繊細で精密な言語です。入念な慎重さで記述してやれば、ボウリングで一瞬にして完璧なストライクを取るような強力なテキストとなり得ます。 しかし、正規表現が精密さに欠ける状態で投げ出されると、さながら酔っ払いがよろよろとつまずきながらテキストの上を歩くがごとく、そのボールはぎこちなくボウリングのレーンを転がり、ピンを1つか2つ倒すだけで終わってしまうのです。 これら2つの正規表現の違いは何なのか。何がいい表現と悪い表現を分けるのか。正規表現に素晴らしい力を与えるメカニズムを、この投稿で明かしてみようと思います。効果的な表現とそうでない表現との大きな違いをきっと分かってもらえるはず

高速な全文検索アルゴリズムであるFM-indexについて解説する。理解しがたい点や間違っている点があれば是非コメントで指摘してほしい。 概要 FM-indexはリニアな文字列に対して検索をするアルゴリズムで、主に簡潔データ構造とBWT(およびLF mapping)という二つのアイデアから成り立っている。BWTはBurrows-Wheeler変換のことで、文字列を特殊な並び順に変換するという可逆関数である。BWTされた文字列を簡潔データ構造固有の操作をすることで、クエリ文字列の長さに比例した短い時間で文字列を探し出すのがFM-indexだ。 簡潔データ構造 簡潔データ構造に関してはFM-indexで必要となる二つの関数だけ説明して、詳細は次の機会に譲るとする。さて、二つの関数はともに文字列のある位置より前の部分に含まれている文字の数を数え上げるというものでrank()とrankLessTha

これまで数カ月にわたり、私たちはAtomのパフォーマンスの改善に取り組んできました。その結果、最適化するための課題として特に興味深いのが マーカ という構造体だと分かりました。マーカはバッファの内容が変更されても、バッファの論理的な領域を追跡することができます。例えば、以下の図で緑色のハイライトがかかった部分のマーカは、文字列を書き換えたとしても同じ領域に残り続けます。 マーカは、Atomの機能を幅広くサポートする基本的なプリミティブです。検索および置換を行う場合には、マーカを使うことで 検索結果のハイライト表示 ができます。スニペットの場合も、文字列を書き換える際にマーカを使い、 タブストップで移動する位置 を追跡することができます。さらにはスペルチェックの場合でも、マーカを使って スペルミスのある単語を抽出 したり、その単語を書き換える際の再チェックをしたりすることもできます。そもそも

男子校に通う中学生の僕らにとって「家庭科」の授業は休憩時間のようなものだった。 僕の中学校には家庭科室というものがない。だから、いつもの教室で野菜の種類やそれに含まれる栄養素なんかを教わるというだけの、正直退屈な授業だった。話される内容はどれもただ暗記すればいいものなので、授業を聴かなくても定期試験前に教科書を読み通すだけで九〇点は取れる教科だった。 学校としても文科省の教育課程に沿うがためだけに時間割にねじ込んでいるに過ぎなかったと思う。特別教室がないことでも真面目にこの教科を取り扱う気がないことがわかるし、生徒の方でもその学校の態度を敏感に感じとっていた。 そんなやる気のない男子学生の前に立って話すのは教師にとって楽しいものではなかっただろう。僕らの先生は、落ち着いた雰囲気でどこかしたたかさのある、髪の長い女の先生だった。 その日も彼女はいつも通り、キノコに含まれる何々という栄養素が、

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