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アルゴリズムに関するTYRANTのブックマーク (11)

  • Algorithm Design with Haskellでアルゴリズムを学ぶ - 朝日ネット 技術者ブログ

    はじめに 開発部のcbmkageです。 仕事でプログラムを書いていると、どうしたら期待通りに、かつ高速に動作するアルゴリズムが実装できるか、考えることがあります。 記事では、アルゴリズムについて新たな視点を与えてくれる「Algorithm Design with Haskell」を紹介します。 記事はHaskell中級者向けです。Haskellの文法や、代表的なリスト操作関数を知っていることを前提としています。 はじめに Algorithm Design with Haskellとは 準備: 関数の同値関係 貪欲アルゴリズムのPART紹介 貪欲アルゴリズムとは 候補の生成と選択 貪欲アルゴリズムへの改善 まとめ 採用情報 Algorithm Design with Haskellとは Algorithm Design with Haskell 作者:Bird, Richard,Gib

    Algorithm Design with Haskellでアルゴリズムを学ぶ - 朝日ネット 技術者ブログ
  • 数理最適化の参考書

    専門家が執筆した数理最適化の書籍を紹介しています. 適当に書籍を並べただけですので内容については各自で確認をお願いします. 数理最適化全般 数理最適化の概観を知りたい人向け 穴井宏和,数理最適化の実践ガイド,講談社,2013. 数理最適化を現実問題の解決に活用するプロセスを知りたい人向け 岩永二郎,石原響太,西村直樹,田中一樹,Pythonではじめる数理最適化(第2版) ―ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう―,オーム社,2024. 三好大悟,Excelで手を動かしながら学ぶ数理最適化:ベストな意思決定を導く技術,インプレス,2023. 株式会社ビープラウド,PyQチーム,斎藤努,Pythonで学ぶ数理最適化による問題解決入門,翔泳社,2024. 数理最適化を初めて学ぶ人が手に取る入門書 福島雅夫,新版 数理計画入門,朝倉書店,2011. 久野誉人,繁野麻衣子,後藤順哉,数理最

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  • アルゴリズムの世界地図 - Qiita

    0. アルゴリズムとは? まず、アルゴリズムとは何かを説明します。(0 節の説明はスライド「50 分で学ぶアルゴリズム」 の説明を参考にして書きました) さて、次の問題を考えてみましょう。 問題: 1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してください。 単純な方法として、式の通りに 1 つずつ足していく方法が考えられます。すると、以下の図のように答えが計算されることになります。 これで答え 5050 が正しく求まりました。これはれっきとした アルゴリズム であり、この問題を 99 回の足し算 で解いています。しかし、計算回数が多く、計算に時間がかかるのではないかと思った方もいると思います。 ここで、方法を変えて、「1 + 100」「2 + 99」「3 + 98」…「50 + 51」の合計を求めることで、1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してみましょう。 50 個の

    アルゴリズムの世界地図 - Qiita
  • 「接待どうぶつ将棋AI」が爆誕!おもてなし接待AIを作る物語。 - Qiita

    はじめに AI将棋のプロ棋士より強くなってから久しい。 一方で羽生善治先生は、 「接待将棋のようなことはAIには難しい」と喝破している。 では実際に接待AIを作ろうとすると、どのような点が難しく、 どこまでのレベルの「接待」なら出来るのだろうか? 稿は、「接待将棋」という難問に挑んだ開発日誌的な記録として、 得られた接待AIの考え方にいたるまでの物語である。 参考: 人工知能に「接待将棋」はできない──羽生善治と石山洸が語る将棋AIの進化 先に完成品を記載(実際に遊べるURL) 結論から述べると、あるシンプルな実装方針で、 自身ではある程度納得出来る実装を得ることが出来た。 以下がその結果(接待AI)と実際に遊べるアプリだ。 PC/スマホどちらでも対応。 「将棋」は難しすぎるため「どうぶつしょうぎ」で作った。 「どうぶつしょうぎ」は、そのユーザを考えると、 実は地球上で最も「接待」が

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  • 『みんなのデータ構造』でデータ構造の基礎を学んだ - valid,invalid

    データ構造とアルゴリズムの学習の一環として『みんなのデータ構造』を読んだ。これまでで最も良いデータ構造の学習になった。 みんなのデータ構造 作者:Pat Morin発売日: 2018/07/20メディア: 単行(ソフトカバー) 日語訳がWebで公開されているので気になる方は無料で読める。が、著者や訳者や出版社応援の意味も込めて購入すると良いと思います。また、ラムダノート社のサイトから買うと紙書籍と電子書籍のセットがお得。 内容 データ構造とアルゴリズムに関連するはアルゴリズム寄りのものが多いが、データ構造に焦点を当て続けていることが書の特色。 内容の依存関係 p.21より 大学の教科書のように、正確性を優先したハードコアな内容。 アルゴリズムの内容も少しだがある。「11章 整列アルゴリズム」ではそれまでの章で学んだデータ構造がどのように使われるかを一瞥でき、「12章 グラフ」では深

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  • 機械学習で使用する手法を全公開 - Qiita

    株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI(機械学習)について扱っていこうと思います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに kaggleや学習サイトなど誰でも機械学習を学べる機会が増えてきました。 その反面、情報量が多すぎて全体感を掴めていない人が多いと感じています。 そこで、様々な参考書や記事で紹介されている機械学習で使用する手法を全公開しようと思います。 細かなコーディングはリンクを貼っておくので、そちらを参照されてください。 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習の一連手順 まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記です。 実務の場では数段細かな作業が必要になりますが、最初は下記を勉強するだけで十分で

    機械学習で使用する手法を全公開 - Qiita
  • ブロックチェーンについて何もわからない人へ - Qiita

    はじめに (Introduction) 今回はBlockchain Advent Calendar 2019の12/2分ということで、 ブロックチェーンについて、勉強していない。 実は興味があるけど、難しそう これから勉強するつもり 最近勉強し始めた といった方を対象に記事を書きたいと思います。 アジェンダ (Agenda) ブロックチェーンとは? P2Pネットワークとは? 暗号化技術とは? コンセンサスアルゴリズムとは? 開発言語とライブラリ等 終わりに 参考 ブロックチェーンとは? 先ずはじめに、昨今話題となっているブロックチェーンと仮想通貨ですが、こちらは別物であると先に定義しておきます。 ブロックチェーン (Blockchain) 暗号化技術 P2Pネットワーク コンセンサスアルゴリズム スマートコントラクト の大きく4つの柱からなる、新しい考え方のテクノロジーです。 さらに詳細に

    ブロックチェーンについて何もわからない人へ - Qiita
  • スーパーマリオのジャンプのアルゴリズム - Qiita

    先日、気持ちのいいジャンプを目指してというQiitaの記事を見かけました。記事中では、マリオのジャンプについても触れられています。マリオというと、マリオブラザースやスーパーマリオブラザース等々、色々あるのですが、これはおそらくスーパーマリオブラザースの事だと思われます。ジャンプアクションゲームといったらスーマリですね。 そのマリオのジャンプの仕組みは「マリオの速度ベクトルを保存しておいて座標を計算するんじゃなくて~」と書かれていて、別サイトのブログへのリンクが張られています。 マリオのジャンプ実装法とVerlet積分 ただ、この記述については不正確であるという別のブログもあったりします。 マリオの完コピvol.28 ジャンプの解析と修正 ホントのところはどうなんでしょうか?世界で最も有名なゲームジャンプがどのように処理されているのか気になったので調べてみることにしました。 原典にあたる

    スーパーマリオのジャンプのアルゴリズム - Qiita
  • アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのHatena

    この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういうで勉強すればいいか、ぼくの知ってるからまとめてみました。

    アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのHatena
  • Every Byte is Sacred - 書評 - ガベージコレクションのアルゴリズムと実装 : 404 Blog Not Found

    2010年03月20日04:30 カテゴリ書評/画評/品評Lightweight Languages Every Byte is Sacred - 書評 - ガベージコレクションのアルゴリズムと実装 著者より献御礼。 ガベージコレクションの アルゴリズムと実装 中村成洋 / 相川光 / 竹内郁雄監 これほど地味かつ即実務に役立たない、しかし確実にプログラマーの滋養になるが出版される日の出版界に乾杯!世界で二番目(著者調べ)、国内で初のGCは、実に滋味豊かだ。 とはいえ、書はこの話題に関してMECEというわけでもない。というわけでentryでは書に何が書いていないかを主に紹介していく。何が書いてあるかは書で確認すればよいのだから。 書「ガベージコレクションのアルゴリズムと実装」は、コンピューターの資源管理の技術の一つ、ガベージコレクション(以下GC)についてまるまる一冊を費

    Every Byte is Sacred - 書評 - ガベージコレクションのアルゴリズムと実装 : 404 Blog Not Found
  • QuickDrawはどのように素早く円を描いていたのか? - ザリガニが見ていた...。

    かつてのMac OS9までの描画エンジンの主役はQuickDrawが担っていた。GUIなOSでは、文字も含めてすべてをグラフィックとして扱うので、画面に見えているすべてのもの*1はQuickDrawによって描かれていたことになる。描画エンジンは、GUIなOS開発の要となる技術である。その出来が、GUIなOS開発の成否を分けるとも言える。 そして、最初期のQuickDrawは、ビル・アトキンソンがたった一人で開発したそうである。 当時(25年以上前)のCPUは、動作クロックが8MHzという性能だった。(現在は2GHz=2000MHzかつ、複数コアが当たり前) そのような性能であっても、違和感なくマウスで操作できるOS環境にするために、斬新な発想や試行錯誤を重ね、相当な努力の末に開発されたのがLisaやMacintoshであった。 Amazon.co.jp: レボリューション・イン・ザ・バレー

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