広く知られているinsertion sortのコードは駄目すぎる？ by Inquisitor
やねうらおさんによると、「広く知られているinsertion sortのコードは駄目すぎる」らしい。Wikipediaに載っているコード(2009.08.06版)を、 どこの馬鹿なアルゴリズムの教科書から引用してきたのかは知らないが、こんなものをサンプルとして掲載しないでもらいたい。 というのだから穏やかではない。 私の座右の書『コルメン』も、 一連の劣悪なコードはこいつが犯人かも知れない。 と非難されてしまっている。 実際のところ、どのくらいの性能差になるのか、実験してみた。 こんな感じ(codepad)。 C++の標準ライブラリ(std)のsortとWikipedia版、やねうらお版の比較。単位は秒。挿入ソートの2つ（つまりWikipedia版とやねうらお版）は、実行時間の比も計算した（1より小さい値はやねうらお版が速いことを意味する）。 size repetition std wik
MySQL 5.1.41リリース - SH2の日記
出ました。今回は機能の追加・変更が4件、バグ修正が62件あります。 MySQL 5.1.38から同梱されるようになったInnoDB Pluginですが、MySQL 5.1.41ではバージョンが1.0.5に上がり、ついにRC(リリース候補版)となりました。再掲になりますがInnoDB PluginはビルトインのInnoDBに比べて以下のような機能強化が施されており、非常に有用性の高いものです。そろそろ利用を検討しても良い時期に入ってきたのではないかと思います。 高速なインデックス作成。従来InnoDBのCREATE INDEXはテーブルの再作成を伴っていました テーブルとインデックスの圧縮 (検証結果その1、その2) INFORMATION_SCHEMAによるロック競合の検出 (検証結果) CPUスケーラビリティの向上 (1.0.3から) バックグラウンドI/Oスレッドの増加 (1.0.4か
QuickSilverが実装しているAlcorの「Abbreviation Scoring」解説 | gihyo.jp
Macを持ってない人がMacを使ってみたいと思うキラーソフトがいくつかあります。プレゼンソフト「Keynote」やウィンドウ整列ソフト「Expose」が代表格でしょう。そして、アプリケーションやファイルを開くことからiTunesの操作、Twitter投稿までが数回のキータイプで行える「QuickSilver」もその一つでしょう。 この記事では、QuickSilverで実現している「タイプされた文字から適切なアプリケーションを特定する」操作に使われているアルゴリズム「AlcorのAbbreviation Scoring」について解説しています。「Alcor」は、このアルゴリズムを実装した人の名前です。QuickSilverはGoogle Codeにてオープンソース化されており、このアルゴリズムはJavaScriptやPython、Emacs Lispなど、さまざまな言語にポーティングされて
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。「ライン・ルーチン」「円弧描画」「ペイント・ルーチン」「グラフィック・パターンの処理」「多角形の塗りつぶし」を一つにまとめた GraphicLibrary と、「確率・統計」より「一般化線形モデル」までを一つにまとめた Statistics を現在は用意して
Google検索アルゴリズムで生態系崩壊を予測 | WIRED VISION
前の記事 「飛行機からレーザーで地上攻撃」実験に成功 Google検索アルゴリズムで生態系崩壊を予測 2009年9月 8日 Hadley Leggett 写真：Flickr/fusion68k、イラスト：PLOS Computational Biology。サイトトップの画像は海藻を食べるマナティ。画像はWikimedia Commons 生物学者たちは、生態系を破壊する最も効率的な方法を見い出した――Google社の検索アルゴリズムに基づいてだ。 食物網の要になる生物種が絶滅すると、生態系全体の崩壊を引き起こす危険性があるということは、以前から科学者の間では知られていた。だが、種の相互作用は無数ともいえるほど存在するため、どの動物や植物がいちばん重要なのかを推測することは難しい。 [現在の群集生態学では「食物連鎖」という言葉より、食物網という概念の方が現実的なものとして重視されてきている
転置インデックスを実装しよう - mixi engineer blog
相対性理論のボーカルが頭から離れないmikioです。熱いわっふるの声に応えて今回はTokyo Cabinetのテーブルデータベースにおける検索機能の実装について語ってみたいと思います。とても長いのですが、最後まで読んだあかつきには、自分でも全文検索エンジンを作れると思っていただければ嬉しいです。 デモ モチベーションをあげていただくために、100行のソースコードで検索UIのデモを作ってみました。Java 6の日本語文書を対象としているので、「stringbuffer」とか「コンパイル」とか「倍精度浮動小数」とかそれっぽい用語で検索してみてください。 インデックスがちゃんとできていれば、たった100行で某検索エンジン風味の検索機能をあなたのデータを対象にして動かすことができます。ソースコードはこちら（テンプレートはこちら）です。 でも、今回はUIの話ではないのです。ものすごく地味に、全文検索
ジャンル別ゲームの作り方とアルゴリズムまとめ - ネットサービス研究室
ゲームの作り方とアルゴリズムをジャンル別にまとめてみました。ゲーム制作や、プログラミングの勉強用にご活用ください。言語別ゲームプログラミング制作講座一覧もあわせてお読みください。 リンク切れがおきていたものは、URLを表示しておくので、Internet Archiveなどでキャッシュを表示させてみてください。 RPG ゲームの乱数解析 乱数を利用した敵出現アルゴリズムの解説 各種ゲームプログラム解析 FF、ドラクエ、ロマサガのプログラムの解析。乱数の計算など ダメージ計算あれこれ（http://ysfactory.nobody.jp/ys/prg/calculation_public.html） ダメージの計算式 エンカウントについて考えてみる エンカウント（マップでの敵との遭遇）の処理方法いろいろ RPGの作り方 - ゲームヘル2000 RPGのアルゴリズム ドルアーガの塔 乱数の工夫の
もっとAVL木で木構造を学ぼう （1/2）－ ＠IT
第4回 もっとAVL木で木構造を学ぼう はやしつとむ アナハイムテクノロジー株式会社 2009/5/25 オブジェクト指向によって、アルゴリズムは隠ぺいされていることが多くなった。しかし、「用意されていない処理」が求められたときに対応できるだろうか（編集部） 第3回「AVL木で木構造を学ぼう」では、AVL木に節点を追加する際に、バランスを回復する動作までを解説しました。 今回は、AVL木の実装をさらに進めて、節点を削除する際の動作を取り上げます。 筆者はDelphi 2009でサンプルプログラムを作成していますが、Delphiをお持ちでない方は下記のURLからTurboDelphiをダウンロードして、インストールしてみてください。
ブロックアルゴリズムとB-Treeアルゴリズム
ext2とext3は、「ブロックアルゴリズム」を採用している。ブロックアルゴリズムとは、例えばディスクを4Kbytesなどの単位（ブロック）に分けて管理する方法である。ext2にジャーナリング機能を追加したものがext3である。ext2、ext3以外のファイルシステムで用いられているB-Treeとそのバリエーションは、バランス木（Balanced Tree）をベースとしたアルゴリズムである。 拡張機能としては、今回紹介する「動的iノード」と「エクステント」方式が挙げられる。「エクステント」は、ブロックアドレスの代わりに「論理セット」と呼ばれる「開始アドレス」「サイズ」「オフセット」を渡すことでアドレッシングを効率化する方式である。「動的iノード」はiノードを動的に付与する方法で、これまで存在していたiノード数の制約を解決するものとして期待されている。ReiserFSやJFS、XFSはこれら
るびま
『るびま』は、Ruby に関する技術記事はもちろんのこと、Rubyist へのインタビューやエッセイ、その他をお届けするウェブ雑誌です。 Rubyist Magazine について 『Rubyist Magazine』、略して『るびま』は、日本 Ruby の会の有志による Rubyist の Rubyist による、Rubyist とそうでない人のためのウェブ雑誌です。 最新号 Rubyist Magazine 0058 号 バックナンバー Rubyist Magazine 0058 号 RubyKaigi 2018 直前特集号 Rubyist Magazine 0057 号 RubyKaigi 2017 直前特集号 Rubyist Magazine 0056 号 Rubyist Magazine 0055 号 Rubyist Magazine 0054 号 東京 Ruby 会議 11 直
アルゴリズム - 同じ文字列のn回繰り返しをlog n回で作る方法 : 404 Blog Not Found
2009年01月31日01:00 カテゴリLightweight LanguagesMath アルゴリズム - 同じ文字列のn回繰り返しをlog n回で作る方法 これなのですが.... 同じ文字列のn回繰り返しを作る最速の方法を探求してみた - muddy brown thang ちょっとした事情により、ある文字列のn回繰り返しを作る関数 (PHPでいうところのarray_repeat(), Perlで言うところの「"..." x n」、RubyやPythonで言うところの「"..." * n」) を高速に実装しなければならない状況に遭遇したのでベンチマークをとってみたところ、その結果がとても新鮮で驚いたので、これを共有しつつもダメ出ししてもらえないかなーと思って晒してみることに。 なぜかもっとシンプルな奴がなかったので。 以下、比較。初期値はIEにあわせてあります。Firefox/Saf
フィボナッチ数列に関する３つのアルゴリズムの速度比較＠Ruby - 簡潔なQ
アルゴリズムの違いが速度に明確に表れるわかりやすい例のひとつであるフィボナッチ数列を使って速度比較。 気軽に多倍長が使える言語でないと、線形とlogの違いは見えづらい。 #!/usr/bin/ruby -Ku require 'matrix' def fib_recursive(n) case n when 0 return 0 when 1 return 1 else return fib_recursive(n-1)+fib_recursive(n-2) end end def fib_linear(n) a, b = 0, 1 n.times do a, b = b, a+b end return a end def fib_log(n) (Matrix[[1,1],[1,0]]**n)[0,1] end def omit_bignum(n, dig = 20) s = n.to_s
Firebugで探索アルゴリズムを見ていこう
Firebugで探索アルゴリズムを見ていこう：コーディングに役立つ！ アルゴリズムの基本（6）（1/4 ページ） プログラマたるものアルゴリズムとデータ構造は知っていて当然の知識です。しかし、教科書的な知識しか知らなくて、実践的なプログラミングに役立てることができるでしょうか（編集部） 今回紹介するのは探索のアルゴリズムです。探索もアルゴリズムのテーマとしてはメジャーなもので、とても重要な用語や考え方が出てきます。 あるデータの集合があったとします。それぞれのデータには、個々を識別するためのIDが付いています。このIDをキーと呼びます。このキーに対応するデータを探すのが探索です。 データベースを知っている方なら主キーで検索する動作だと思ってください。例えば、商品のリストがあり、それぞれの商品に商品コードが付いています。商品コード「7100」に対応する商品データ「トマト」を検索するプログラム
未初期化メモリを使う方法 - Radium Software
research!rsc: Using Uninitialized Memory for Fun and Profit N個のフラグを扱う場面があるとする。まず，こんな感じで書き始めることになると思う。 bool flags[N]; for (int i=0; i<N; ++i) flags[i]=false; もしこのとき，Nがものすごく大きかったら……フラグをクリアする処理だけで，結構な時間を食ってしまうかもしれない。 そんなときのために編み出されたのが，上のエントリーで紹介されているアルゴリズム。二つのテーブルを組み合わせて使うことにより，メモリを未初期化のまま使うことを可能にしている。 未初期化のメモリへのアクセスなんて，それ自体が不正なことのように感じられるかもしれないけれど，たまには未初期化のまま使ってみるのもオツなものですよ……という話。実用性については，正直なところあまり無
著名ソーシャルメディアが使っているアルゴリズムを大公開！ | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
“アルゴリズム”は、もっとも非人間的なものの代表だともいえる。ソーシャルメディアにとって、そのアルゴリズムが不可欠だというのは、実に皮肉めいている。 僕はこの間、グーグルがどうやってユーザーデータを集めているかについて書いた記事を掲載した（前編、後編）。今回は、著名なソーシャルメディアサイトが、ユーザーデータを活用する上でどのようにアルゴリズムを用いているのか、白日の下にさらそう。 ソーシャルメディアを成り立たせているのは人間の力だが、ユーザーが入力したデータを利用できる状態にする仕組みは、アルゴリズムによって作られている。現在活動している無数のソーシャルメディアサイトで実証済みのことだが、ユーザーの関与とアルゴリズムによる処理ルールの上手いバランスを見出すことは、とても難しくなりがちだ。これから紹介するアルゴリズムは、悪意のないユーザーと結びついて初めてうまくいくものだ。 人気ソーシャル
mixi Engineers’ Blog » 圧縮データベースを使おう
チャリンコ通勤による滝のような汗で、朝からTシャツがシースルーになってしまうmikioです。さて今回は、Tokyo Cabinet（TC）のデータベースを各種のアルゴリズムで圧縮して利用する方法についてご紹介します。 圧縮B+木 B+木とは、比較関数の値による順序が近いレコード群を単一のページにまとめ、各ページにB木（multiway balanced treeの略であり、二分木（binary tree）とは違います）の索引を張ったものです。理論的にはレコードの探索も更新も O(log n) の時間計算量で行え、内部ノード（B木）の操作をキャッシュすると実質的には O(1) の時間計算量で探索や更新が行えるという、かなり安定した性能を備えるデータ構造です。その上、レコードが一定の順序に基づいて並べられているので、数値の範囲検索や文字列の前方一致検索が高速に行えたり、カーソルによって順序に基
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
ガベージコレクションの実装法と評価
1.はじめに プログラミング言語とはシステム化する対象物を抽象化し、コンピュータで処理可能なコードを記述するために用いる人工言語である。プログラミング言語はコンピュータの機械語と一対一の対応をもったアセンブラから始まり、コンパイラを用いて機械語に翻訳することを前提としたコンパイラ言語、インタプリタと呼ばれるプログラムがソースコードを解釈し実行するスクリプト言語と、記述できる抽象度を高める方向へと進化してきた。 プログラミング言語はその存在理由から、より抽象度の高い記述が行えること、すばやい開発を行える事が求められる。抽象度の高い記述とは、プログラムがどういう処理を行うか(HOW)ではなく何の処理を行うか(WHAT)を記述しやすい構文、機能を持っていることを、すばやい開発とは記述性の高さ、コードの密度の高さ、バグの発生しにくい構文、機能を持っていることをさす。 この抽象度の高い記述、すばやい
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