テキストエディタで使われがちなデータ構造 Piece Table の概要と実装 - A Memorandum
テキストエディタのデータ構造 Gap method Piece Table method Piece Table の構造 Piece Table の実装 Piece Table のメソッド まとめ テキストエディタのデータ構造 テキストエディタで採用されているデータ構造にはいろいろあります。 こちらの論文 Data Structures for Text Sequences では各種データ構造について比較検討されています。 多くは、Gap method や Piece table method をベースにしたものが多いのではないでしょうか(図で言う最下部の中心の丸印に当たります)。最近では Rope なども有名ですね。 Gap method Gap method では、現在のカーソル位置で、テキストバッファを2つに分割し Gap を間に挟み、カーソル位置に対する編集(テキスト追加/削除)を
Statechart - 増井俊之
表を使って状態遷移を表現することもできる。transition[][]のような遷移表を作っておき、state = transition[state][input]のように現在の状態と入力から次の状態を計算するようにしておけばプログラムは簡単になる。 正確な遷移表を作ることだけ注意すれば良い。
画像のノイズを落としたり容量を小さくしたりするにはどのようなコードを書く必要があるのか？
手書きのメモをスキャンししたときにどうしても発生してしまうノイズを取り除くとともに、ファイルサイズも減らす方法を、スワースモア大学准教授のMatt Zuckerさんが具体的に公開しています。 Compressing and enhancing hand-written notes https://mzucker.github.io/2016/09/20/noteshrink.html Zuckerさんが持つクラスの中には教科書を使用せずに行うものもあり、そうした場合Zuckerさんは「学生書記官」を任命してノートを取ってもらい、スキャンしてアップロードするそうです。 例えば、以下の画像のようなページをスキャンする場合を考えてみます。この画像は300DPIでスキャンされており、約7.2MBのPNG形式で保存されています。それを画質85でJPGに変換すると約790KBになりますが、1ページで7
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。
文字列アルゴリズムの学びかた - Hatena Developer Blog
こんにちは！はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。 みなさんは、このような疑問をもったことはありませんか？ grep はどのように文字列を検索しているのか？ MeCab はどうやって辞書を高速にルックアップしているのか？ パーサやコンパイラを作りたいけど、何から始めればいいのか？ 本稿では、「文字列アルゴリズムとはどんなものなのか？」「なぜ重要なのか？」「何を知っておくべきか？」「どうやって勉強すればいいのか？」といった疑問にお答えしていこうと思います。 文字列アルゴリズムの意外な応用や、モチベーションを保ちやすい勉強のしかた、文字列アルゴリズムを勉強するために行った社内での取り組み、実装するときのコツといったトピックについても触れています。 このエントリは、はてなエンジニアアドベントカレンダー2016の22日目の記事です。昨日は id:syou6162 さんに
［CEDEC 2014］「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」 - 4Gamer.net
［CEDEC 2014］ナムコ作品で見る乱数の歴史。「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」レポート ライター：箭本進一 神奈川のパシフィコ横浜で行われた，ゲーム開発者向けイベントCEDEC 2014の最終日である2014年9月4日，「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」という講演が行われた。 登壇したバンダイナムコスタジオ HE技術部 加来量一氏 この講演のユニークな点は，旧ナムコの作品を「乱数」という視点から振り返るということだ。バンダイナムコスタジオ HE技術部のプログラマーである加来量一氏は，旧ナムコの初期作品50本を解析し，それぞれの時代でどのような乱数が使われていたかを特定した。そこから見えてくる乱数技術改良の歴史を見ていくというのが，講義の主旨なのである。 1980年代のナムコアーケ
バブルソートよりも非効率なソートアルゴリズムを探して ―― ストゥージソートとスローソート - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
はじめに 恐らく、プログラマの中で配列内の要素を整列させたりするソートにお世話にならなかった人、というのは余り考えられないのではないでしょうか。しかし、とはいえ、大抵はソートを自前で実装せず、組み込み関数であったり、あるいは何らかのライブラリで済ませることが殆どだと思う。 車輪の再発明というよりも、バグとか、自分が考慮していなかった挙動などを避けるために、自前でソートを組むことは余りないのですが、とはいえ、自分なりにソートを実装して見ると、それがどういう特徴を持ったソートであるか、というのがわかりますし、また、ソートというのはいったいどういう操作で実現されるのかという洞察が深まってくるなあ、という実感があったりする。 なので、今回はあるソート二つについての話を書くのが趣旨です。 最高のアルゴリズムはある、だが最悪のアルゴリズムは何か 一口にソートといったところで、ソート自体にも銀の弾丸があ
金融工学のための遺伝的アルゴリズム | オーム社eStore(β)
システムトレーディングやアルゴリズムトレードと呼ばれる金融分野では、遺伝的アルゴリズム（GA）および遺伝的プログラミングGP（進化計算）が、応用され実用レベルまできている。本書は、金融に興味のある実務者や初心者を対象としたGA/GPと金融工学についての入門実践書である。さらに金融工学のスタンダードツールとして確立されているMT4（Meta Trader4）を用いたGA/GPシステムを提供している。
へ、変態っ！！読めないからやめてっ！bit使ったデータ構造・アルゴリズム実装集 - Negative/Positive Thinking
この記事はCompetitive Programming Advent Calendar Div2012の2日目の記事です。 12月20日追記： Darseinさんが20日目の記事で、ビット演算についての詳しい説明を紹介してくださっています！必読ですね！！！！：） はじめに Y＾´ ∨／／ ／,∠ ,. ' ／l／／／ ／, ' , '／ ! ｜ ｌ }´ 〈 〉 変 〈/ , ' ／／￣｀>< ／／／ ／／／ _,.=‐|'"´l ｌ〈 変 / 〈 態. ∨, '／l| ,.'-‐､｀/／｀7/ ／''"´__ ｜ ﾊ l丿 態 { 人） ! ! （／! |ヽ〈_ ・.ﾉ〃 〃 ／ '／⌒ヾ.! ,' !く ! ! （_ ト､__／ ヽ､_,.イ ／ｌ ｌ ｜:::::::｀｀`/:::::／...´..
世界で闘うプログラミング力を鍛える150問 〜トップIT企業のプログラマになるための本〜 - iwiwiの日記
先行発売のお知らせ (11/7 追記) 以下の店舗で先行発売が行われているらしいです． 紀伊國屋書店 新宿本店 (https://twitter.com/KinoShinjuku/status/265658160222724096) 紀伊國屋書店 新宿南店 (https://twitter.com/kino_Minami/status/265405470548844546) ジュンク堂書店 池袋本店 (https://twitter.com/junkudo_ike_pc/status/265677297430978562) 有隣堂 ヨドバシAKIBA店 (https://twitter.com/yurindo_akb/status/265648944745426945) 丸善 丸ノ内店 なお，電子書籍版の発売も予定しているそうですが，調整中とのことで少し後になりそうです． 原著は既に第5版
「フカシギの数え方」の問題を解いてみた
先日、「『フカシギの数え方』 おねえさんといっしょ！ みんなで数えてみよう！」という動画を見た。格子状のマスの左上から右下までの経路が何通りあるのかを調べて、格子が多くなればなるほど組み合わせの数が爆発的に増えることを教えてくれる動画だ。これは自己回避歩行(Self-avoiding walk)と呼ばれている問題らしい。 これだけ聞いてもそれほどインパクトはないのだが、動画に出てくるおねえさんの経路を調べあげる執念がもの凄く、ネット上でも結構な話題になっている。執念と言うよりも狂気に近い。しかし、話題になった割には動画内で言及されている高速なアルゴリズムを実装したという話を聞かなかったので、自分で確かめることにした。 動画のおねえさんは深さ優先探索によるプログラムを使っていると思われるが、それだとスパコンを使っても10×10マスの格子を解くのに25万年も掛かってしまう。そこで、高速化のため
XXmallocのメモリ管理アルゴリズムについてわかりやすい記事 - Qiita
dlmalloc, tcmalloc, jemallocについて，以下の各記事を読めば各mallocのアルゴリズムはわかるはず． dlmalloc Linuxの一部やAndroidのDalvik VMで利用されている．シンプルながらうまく考えられている． チャンク(連続空き領域1つ)の境界と構造体の境界が違う所が罠． http://g.oswego.edu/dl/html/malloc.html http://mkosaki.blog46.fc2.com/blog-entry-241.html にわかりやすい講演資料が，と思ったら動画がprivateになってる… tcmalloc thread-caching malloc. Googleで利用されている． スレッドがキャッシュ持つのでfreeしてもメモリ利用量が減らない!のが罠． http://goog-perftools.sourcef
Algorithm - 連想配列の実装としてのハッシュはオワコン? : 404 Blog Not Found
2012年01月17日11:45 カテゴリアルゴリズム百選Tips Algorithm - 連想配列の実装としてのハッシュはオワコン? 珠玉のプログラミング Jon Bentley / 小林健一郎訳 つまり「終わったコンテナ」。 以前からうすぼんやりと考えて来た危惧が、すこしはっきりと見えてきた。 徳丸浩の日記: Webアプリケーションに対する広範なDoS攻撃手法(hashdos)の影響と対策 もうそろそろハッシュ(テーブル)以外の手段の連想配列の実装手段を本格的に模索するべきではないか、と。 そのデータ構造は、君の魂を差し出すに足るものかい? 連想配列(Associative array)がコレクション(Collection)、すなわち数多のデータ構造をまとめるデータ構造としての覇者となったのはもはや疑いようがない事実でしょう「配列で実装されるデータ構造ではなくて、配列を実装するデータ構
竹内関数で音楽生成 - aike’s blog
Lisperの人ならみんな知ってる竹内関数（たらいまわし関数）という関数があります。 定義としてはこんな感じ。 そのシンプルな定義からは想像もつかないほど複雑で膨大な再帰呼び出しがおこなわれるとても興味深い関数です。たとえば引数にTarai(10,5,0)を与えると343,073回も再帰呼び出しされたりします。 この関数呼び出しの引数がどのように変化するか知りたくてプログラムを書いて調べてみたところ、Tarai(10,5,0)の場合は3つの引数がそれぞれ0〜10（xは-1〜10）の間で少しずつ変化するなかで、2つの値を固定してひとつの値が下降していくような挙動があったりして、なんだか音楽の3和音のコード進行を思わせるような動き方です。 そういうことなら、ということで実際に音にして聴いてみました。Tarai関数が呼ばれるたびに引数のx、y、zを、0=ミ、1=ファ、2=ソ、……、のように音に割
ゲーマーでなくても仕組みぐらいは知っておきたいアルゴリズムx40
高校生の時、数学の先生がこう言いました。 ゲームなんて、開発者が作ったルールの上で遊ばれるだけだ。 と。 その時、ゲーマーな自分はこう思いました。 ゲーマーは、開発者が作ったルールの上で遊ばれたい。 と。 というわけで、普段何気なくプレイしているゲームには、どのようなルール（アルゴリズム）があるのか。それを知るために、いろいろなゲームのアルゴリズムなどを解析しているページへのリンク集を作りました。 ほとんどのゲームのアルゴリズムは正式に発表されていないので、ユーザーの手による逆解析だったり、大学の研究による真面目な考察だったりします。（リンク先には、一部アルゴリズムと呼べないものも含まれています） 各種ゲームのプログラム解析 ドラクエ、FF、ロマサガのプログラム解析 DQ調査報告書（リンク切れ） ドラクエの物理ダメージ計算式は本質的にどれも同じだが、細かい部分で微妙に違う RPG INST
random()とrandom()*random()はどっちがランダムか？ | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー stackoverflowで見つけた乱数に関する質問「乱数のランダムさって？」に対する解答が面白かったので紹介します。 乱数のランダムさというのは，沢山標本をとったときに，標本値がまんべんなく均等に分布する，ということ。プログラミング言語などに組み込まれた乱数を発生する仕組みが返す値が均等に分布してないと，テトリスでなかなか長い棒が落っこちてこなかったりするわけです。 数学的な詳細はともかく，こういう知識はプログラミングをする上で知って置いた方がよいと思います。 さて，質問の内容は random()とrandom()×random()のどっちがランダムなの？ というもの。後者はrand
LZO圧縮は速い - maachangの日記
最近圧縮ファイルの速度について気になるので、いろいろ調べてみると、圧縮率は低いが、速度は爆速だと言われているLZOと言うのがあるみたいだ。 HTTPの圧縮にも使われているGZIPは結構オーバーヘッド小さいと思っていたのだが、実際にLZOをJavaのJNI経由で呼び出すJava実装をSeabassNativeIOに追加して、それぞれの速度を量ってみる。 ちなみにGZIP圧縮解凍は、java.util.zip.GZIPInputStream,java.util.zip.GZIPOutputStreamで処理する。 これらをそれぞれ、java.io.ByteArrayInputStream,java.io.ByteArrayOutputSteamをかまして処理する。 private static final int LEN = 20 ; /** * @param args */ public s
d.y.d. 2倍だけじゃない
10:01 10/07/20 それでも２倍だ 先日のvectorの伸長度合いの記事に関して 本当に1.5倍のほうがメモリ効率がよいのか という反応をいただきました。とても興味深い。みんな読みましょう。 自分の理解メモ： 「再利用ができるから嬉しい」等の議論をするなら、 今までに確保したメモリ (1 + r^1 + ... + r^k) のうち、 有効に使えてるメモリ r^{k-1} (バッファ拡大直後) や r^k (次のバッファ拡大直前) の割合で評価してみようじゃないかという。 まず簡単のために再利用をしない場合を考えると、この割合はそれぞれ (r-1)/r^2、 (r-1)/r になります（途中計算略）。 この利用率が最悪になる瞬間 (r-1)/r^2 を最善にしよう、 という一つの指標で考えてみると、式を微分なりなんなりしてみると r = 2 で最大(25%)となることがわかります
【レビュー】高性能ソフトウェアの開発方法、仮想メモリを活用 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
Queue is the ACM's magazine for practicing software engineers. 高いパフォーマンスを発揮するプログラミングに関する興味深い実験結果と考察をまとめたPoul-Henning Kamp氏の記事がACM QueueにおいてYou're Doing It Wrongというタイトルのもの掲載されている。同氏は超高速リバースキャッシュプロクシVarnishの開発者であるとともに、FreeBSD主要開発者のひとり。これまでの開発経験から現在のOSやH/Wの特性を活用したプログラミングについて言及している。 VarnishはFacebookをはじめWikia、Slashdot、Opera、VGなどさまざまなサイトで超高速リバースキャッシュプロクシとして採用されている。従来のリバースキャッシュプロクシと比較して徹底した高速化とOSの性能をフルに発
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