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。
「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本が発売された。わりと敷居が高い本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 本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、本書が主に扱うのは「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」は基本的な道具として本書の色々なところで出て
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
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