病みつきになる「動的計画法」、その深淵に迫る
数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。 もしあなたが知ってしまったなら――病みつきになる動的計画法の集中講義 前回の『アルゴリズマーの登竜門、「動的計画法・メモ化再帰」はこんなに簡単だった』で動的計画法とメモ化再帰を説明しましたが、前回の説明ではまだ勘所をつかめていない方がほとんどでしょう。そこで、これらを完全にマスターするため、今回はもう1つ具体例を挙げながら練習したいと思います。 どういった問題を採用するかは悩みましたが、非常に有名な「ナップサック問題」を取り上げて説明します。 ナップサック問題とは以下のような問題です。 幾つかの品物があり、この品物にはそれぞ
経路探索アルゴリズムの「ダイクストラ法」と「A*」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
as詳解 ActionScript 3.0アニメーション ―衝突判定・AI・3DからピクセルシェーダまでFlash上級テクニック を読んでいて、経路探索のアルゴリズムで A* が取り上げられていました。A* については、いろいろ検索して調べたりもしたのですが、やっぱり本に書いてあると理解しやすいですね。せっかくなので自分流に実装してビジュアライズしてみました。ダイクストラ法まずは A* の特別なケースでもあるダイクストラ法から見ていきます。クリックすると探索のシミュレーションが開始します。スタート地点(S)からゴール(G)への探索が始まります。色がついたところが「最短経路が決定した場所」です。スタート地点から少しずつ探索が完了していきます。半分ぐらい完了しました。まだまだ進みます。最後まで終わりました。最短経路を黒色矢印で表示しています。ダイクストラ法は、スタート地点から近いノード(=マス
SACHICA(類似文字列列挙アルゴリズム) - Yasuo Tabeiの日記
SACHICA(類似文字列列挙アルゴリズム)のC++による実装を公開しました。 http://sites.google.com/site/yasuotabei/sachica sachicaは、同じ長さの文字列集合を入力として、ハミング距離がある閾値以下のすべてのペアーを超高速に出力します。 アルゴリズムは、マルチソーティングという手法に基づきます。 詳しくは、ハミング距離がd以内で長さがmの文字列集合があったとします。初めに、各文字列をk (> d)の部分文字列のブロックに分割します。 今、ハミング距離がd以内の文字列のペアーを求めたいので、もし、ハミング距離がd以内の文字列のペアーが存在すれば、鳩の巣原理により、それらにはk - d個の完全一致するブロックが存在します。この原理に基づき、sachicaはcombination(k, k-d)のすべての組み合わせのブロックをラディックスソ
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