タグ

algorithmに関するR2Mのブックマーク (5)

  • 私が書いた最速のハッシュテーブル – PART 1 | POSTD

    結局、やり出したら止まりません。私は以前、” I Wrote a Fast Hashtable(私が書いた高速なハッシュテーブル) “という記事と、それに次いで” I Wrote a Faster Hashtable(私が書いたより高速なハッシュテーブル) “という記事をブログにアップしましたが、今回ついに、最速のハッシュテーブルを書き上げました。これが意味するところは、ルックアップがどのハッシュテーブルよりも速いということです。それに加えて、挿入や削除も(最速とまではいかないまでも)非常に速く行えます。 秘訣は、探索回数の上限を設定したロビンフッドハッシュ法を使用することです。ある要素が、その理想的な位置からX数以上、離れた位置にある場合、テーブルを拡張することで、全ての要素が、その大きなテーブル内において、理想的な位置に近づくようにします。結果的に、このやり方は非常にうまくいきました。

    私が書いた最速のハッシュテーブル – PART 1 | POSTD
  • History of Lossless Data Compression Algorithms

    Introduction There are two major categories of compression algorithms: lossy and lossless. Lossy compression algorithms involve the reduction of a file’s size usually by removing small details that require a large amount of data to store at full fidelity. In lossy compression, it is impossible to restore the original file due to the removal of essential data. Lossy compression is most commonly use

    History of Lossless Data Compression Algorithms
  • 「高速文字列解析の世界」を読む前に知っておくと良いこと - EchizenBlog-Zwei

    「高速文字列解析の世界」という大変すばらしいが発売された。わりと敷居が高いではあるので読む前に知っておくとよさそうなことを書いておく。 「高速文字列解析」とは 書でいう高速文字列解析というのは主に2つのことを指している。ひとつはデータを圧縮して小さくしてディスクよりメモリ、メモリよりキャッシュというようにより高速な記憶装置で扱いましょう、という話。もうひとつはデータ構造を工夫することで複雑な操作もそこそこ高速に扱えますよ、という話。つまり「圧縮」の話と「効率的なデータ構造」の話があると考えておくと良い。 キーワードは3つ オビにも書いてあるけれど、書が主に扱うのは「BWT」「簡潔データ構造」「ウェーブレット木」の3つ。具体的には「BWT」が「圧縮」に関わっていて「ウェーブレット木」が「効率的なデータ構造」に関わっている。「簡潔データ構造」は基的な道具として書の色々なところで出て

    「高速文字列解析の世界」を読む前に知っておくと良いこと - EchizenBlog-Zwei
  • エデンの園でおきたこと - steps to phantasien

    有給を駆使し一足早くクリスマス休暇に突入、ヒャッホイ Ingress やるぜーと 意気込んでいた矢先ノロウイルスにやられダウンした。かなしい。鎮まれ俺の胃袋・・・ そんな腹痛日和の気晴らしとして今日は Garbage Collection Advent Calendar に参加してみることにしました。 Advent Calendar 初体験につきよくわかってないけど勝手に参加していいんですよね? GC というとジェネレーショナルだのパラレルコンカレントだのといった話が目立ちがちだけれど、 現実の問題というかブラウザを相手にするとそれ以外の細々とした面倒が目につく。 GC つき言語 (JavaScript) のコードと C++ で書かれたコードとの連携は最たる面倒の1つ。 たとえば WebKit の DOM は C++ で実装されており、 C++ のオブジェクトは JavaScript 処理

  • dag_vector: ランダムアクセス可能な圧縮配列 - Preferred Networks Research & Development

    こんにちは、この夏はシルキードライで乗り切りたい岡野原です。 今日は最近公開したC++のオープンソースであるdag vectorについて紹介します。 github: dag_vector ライセンスは修正BSDライセンスです。 dag vector (direct accessible gamma code vector) は値を圧縮して格納したまま任意の場所の値を高速に参照可能な配列ライブラリです。しかもデータ末尾への追記が可能です。 dag vectorはstd::vectorのように利用できます。下にいくつか例を見ていきましょう。 dag_vectorの例 #include "dag_vector.hpp" // dag_vectorは0以上の正整数の配列を扱う配列。 dag_vector dv; // 値はいつでも追加可能。追加された値は圧縮して格納される // 正整数xは2lg(

    dag_vector: ランダムアクセス可能な圧縮配列 - Preferred Networks Research & Development
  • 1