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アルゴリズムに関するYasuyukiMiuraのブックマーク (18)

  • 定番アルゴリズム本リスト - カレーなる辛口Javaな加齢日記

    どうせ何度も使い回ししそうなので,独立した項目に切り離した. アルゴリズムイントロダクション 第3版 第1巻: 基礎・ソート・データ構造・数学 (世界標準MIT教科書) 作者: T.コルメン,R.リベスト,C.シュタイン,C.ライザーソン,浅野哲夫,岩野和生,梅尾博司,山下雅史,和田幸一出版社/メーカー: 近代科学社発売日: 2012/08/02メディア: 単行購入: 1人 クリック: 16回この商品を含むブログ (21件) を見るアルゴリズムイントロダクション 第3版 第2巻: 高度な設計と解析手法・高度なデータ構造・グラフアルゴリズム (世界標準MIT教科書) 作者: T.コルメン,R.リベスト,C.シュタイン,C.ライザーソン,浅野哲夫,岩野和生,梅尾博司,山下雅史,和田幸一出版社/メーカー: 近代科学社発売日: 2012/12/26メディア: 単行購入: 1人 クリック: 4回

    定番アルゴリズム本リスト - カレーなる辛口Javaな加齢日記
  • 2つの期間が重なり合うかどうかを判定する。 - こせきの技術日記

    2つの期間 A〜B と X〜Y が重なっているかどうかを判定したい場合。 のように4つのパターンがある。これを単純に、 A <= X && Y <= B || X <= A && Y <= B || A <= X && B <= Y || X <= A && B <= Yのように判定してはいけない。 Xは青い線の上を、Yは赤い線の上を動くとき、A〜B と X〜Y は重なり合う。この条件は、 X <= B && A <= Yこれで4つのパターンをカバーできる。ORは不要。始点と終点をわかりやすく書くと以下になる。 始点2 <= 終点1 && 始点1 <= 終点2アルゴリズムに名前がありそうな気がするけど、見つけられなかった。 (追記) 矩形の重なり判定の方が情報が見つかった。 * Life is beautiful: ビル・ゲイツの面接試験-私の場合 * 長方形の重なりを判定する問題 - ザ

    2つの期間が重なり合うかどうかを判定する。 - こせきの技術日記
  • VisuAlgo moves to https://visualgo.net/en

    Redirecting you to https://visualgo.net/en

  • 書籍『数学ガールの秘密ノート/式とグラフ』サイン本情報 - [結] 2013年7月 - 結城浩の日記

    目次 2013年7月27日 - 「数学ガール」を読み始めてから,楽しくて止まらなくなって…(読者さんの感想) / 2013年7月26日 - Knuth先生から小切手をいただきました! / 2013年7月23日 - CodeIQでアルゴリズムの問題を出しています(賞品あり) / 2013年7月20日 - 数式とお話ができるようになった気がします(『数学ガール』読者さんの感想) / 2013年7月17日 - 書籍『数学ガールの秘密ノート/式とグラフ』刊行中! / 2013年7月12日 - 書籍『数学ガールの秘密ノート/式とグラフ』サイン情報 / 2013年7月10日 - 書籍『数学ガールの秘密ノート/式とグラフ』はもうすぐ刊行! / ぜひ、感想をお送りください 日記一覧 2013年7月27日 ■ 「数学ガール」を読み始めてから,楽しくて止まらなくなって…(読者さんの感想) 2013年7月27

  • 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。 こんなことやって意味あるのかどうか正直言って迷いました。プログラマはたいてい知っているような内容だし見る人もいないんじゃないかと思いましたが、これからプログラミングを始めてみようという方にとっては参考になるかもしれないし、何よりも自分にとって頭の中を整理できたりするので、これから定期的にやっていこうかと考えてます。 ところで、紹介する内容はほとんど過去に出版された書物関係から抜粋しています。一応下の方に参考文献として挙げておきますので興味を持たれた方は書店などで探してみてはいかがでしょうか? ということで、まずはライン・ルーチン(画面に直線を描画する)についての紹介です。

  • ソートアルゴリズムの可聴化 - ならば

    Sorting Algorithm Animationsなどのサイトでは、ソートアルゴリズムの可視化の例を見ることができる。今回は可視化に倣ってソートアルゴリズムを可聴化した。聴覚化すると、情報を分かりやすく提示するという方向から外れるけど。 ソートする対象は50から90までの整数をランダムに並べた列。可聴化の方法は、整数をMIDIノート番号とみなして、ソートアルゴリズムが各時点でポイントしている位置にある、MIDIノート番号の音高の音を鳴らすようにした。ChucKのプログラムはいつもより長くなったから最後に載せる。 録音したもの。元の整数列は全部同じで、サイズ(整数の数)は30。 バブルソート 選択ソート 挿入ソート シェルソート クイックソート マージソート ヒープソート 拡張としては、 より詳細に情報を提示する方向(例:整数同士の位置の交換時に音色を変える) サウンドアートな方向(例

  • マルチコア向けのタスク・スケジューリングで,慶大が国際会議「RTCSA」の最優秀論文賞

    組み込みシステムの国際会議「The 14th IEEE International Conference on Embedded and Real-Time Computing Systems and Applications (RTCSA 2008)」が2008年8月25日~27日に,台湾の高雄で開催された。同会議では最優秀論文が2件選ばれ,うち1件は,慶應義塾大学の論文だった。

    マルチコア向けのタスク・スケジューリングで,慶大が国際会議「RTCSA」の最優秀論文賞
  • GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki(ウィキ)

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    GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki(ウィキ)
  • Libicpc - nya3.jp

    libicpc チーム kkntkr / Unknown による、ACM-ICPC 向けのアルゴリズムの実装をまとめたページです。 基礎 テンプレート マクロ 計算 ビット演算 実数比較 幾何 基礎 データ構造 内積・外積 回転方向関数 射影 面積・体積 円と円の共通部分 多角形の面積 交差 円と円の交点 円と直線の交差判定 円と直線の交点 凸多角形と線分の包含判定 多角形と点の包含判定 直線と直線の交差判定 直線と直線の交点 直線と線分の交差判定 線分と点の交差判定 線分と線分の交差判定 距離 最遠点対 直線と点の距離 直線と直線の距離 直線と線分の距離 線分と点の距離 線分と線分の距離 多角形 凸包 凸多角形のクリッピング その他 アレンジメント ダイス 三次元幾何 直線と直線の距離 グラフ 基礎 データ構造 最短路 Bellman-Ford Dijkstra Warshall-Flo

  • 多倍長整数 @ 素因数分解 @ IDM

    多倍長整数処理のアルゴリズムを、実装を与えながら説明する

  • サービス終了のお知らせ

    サービス終了のお知らせ いつもYahoo! JAPANのサービスをご利用いただき誠にありがとうございます。 お客様がアクセスされたサービスは日までにサービスを終了いたしました。 今後ともYahoo! JAPANのサービスをご愛顧くださいますよう、よろしくお願いいたします。

  • アルゴリズム設計 講義資料 2005

    Algorithm Design Course Materials 2013 Oct 7: Introduction and Computational Complexity Oct 15: Search Trees Oct 21: Combinatorial Optimization Oct 28: Heuristic Search Nov 5: Text Search Nov 11: Data Compression Nov 18: Memory Management Nov 25: Graph Algorithms 1/2 Dec 2: Graph Algorithms 2/2 Dec 9: Computational Geometry Dec 16: Concurrency Control Jan 15: Canceled Jan 20: Clustering Course Pro

    YasuyukiMiura
    YasuyukiMiura 2007/08/28
    スプレー木とか
  • MIT OpenCourseWare OCW Home

    Unlocking knowledge, Empowering Minds. Free lecture notes, exams, and videos from MIT. No registration required. Learn More about the OCW mission Free and open access to knowledge needs your support. When you donate to MIT OpenCourseWare, you open up possibilities for learners everywhere. Make your gift before our June 30 fundraising deadline. Chalk Radio: a podcast about inspired teaching at MIT

    MIT OpenCourseWare OCW Home
  • 初心者への GNU perf のススメ

    Last modified: Mon Oct 29 15:01:59 JST 2018 初心者への GNU perf のススメ Lynx Optimized Pages! 50287 accesses since 2001/07/27. 6 accesses per day. [ TOP ] 目次: 初めての gperf (1) …簡単なプログラムを作ってみる 初めての gperf (2) 初めての gperf (3) …文字の重複問題を解決する gperf 実用編(1) …構造体にアクセスする gperf 実用編(2) …構造体の初期化 gperf が出力したソースコードの権利について 終わりに 初めての gperf (1) 一部から完全ハッシュ関数を作るツール gperf の使い方を知りたい、というリクエストが あったので、軽く説明してみようと思います。 (深く突っ込めないという話も。

    YasuyukiMiura
    YasuyukiMiura 2007/04/29
    完全ハッシュ関数を作るツール
  • The Sorting Algorithm Demo

    Sorting Algorithms The animations on this page illustrate a number of different sequential and parallel sorting algorithms. The relative execution times of the animations give a very rough idea of the relative speeds of the algorithms. Each algorithm is finished when its colored lines disappear. Speed and Efficiency Analysis. Bubble Sort is a sequential algorithm, with an average case time of O(n2

    YasuyukiMiura
    YasuyukiMiura 2006/11/17
    4種類。動画で分かりやすい
  • 定番アルゴリズムを徹底理解! - 今からでも遅くない!アルゴリズム入門:selfup

    このパートでは,プログラミングを勉強するうえで欠かせないアルゴリズムの中でも定番中の定番を紹介します。ソート(並べ替え)やサーチ(検索)などの機能は今では標準のライブラリとして提供されています。実用的なプログラムを作るときにそのものずばりをいちいち書く機会は少ないかもしれません。しかし定番のアルゴリズムは,様々に形を変えて普段のプログラミングに登場します。 解説を読んで仕組みがわかったら,ぜひそれをプログラムにしてみてください。読んだだけではプログラムを書けるようにはなりませんし,プログラムを書いてみて初めて,実は十分に理解できていなかったと気付くことがよくあります。しかもアルゴリズムは特定のプログラミング言語に依存しないので,一度身に付ければ,後でどんな言語を学ぶ場合でも役に立ちます。 1番目から6番目まではソートのアルゴリズム,7番目から9番目まではサーチのアルゴリズムです。一つひとつ

    定番アルゴリズムを徹底理解! - 今からでも遅くない!アルゴリズム入門:selfup
    YasuyukiMiura
    YasuyukiMiura 2006/11/03
    絵を多用していてわかりやすそう
  • Yhc/RTS/GC - HaskellWiki

  • K-means法

    クラスター分析の手法は2種類に大別される.一つはグループの数(クラスター数)を徐々に増やしていく(もしくは減らしていく)階層的な手法.もう一つはあらかじめクラスター数を固定して分類を行う非階層的な手法である.ここでは両者の違いとともに,非階層的な手法の代表例であるK-means法について概説する. 階層的なクラスタリング手法では,クラスター数を徐々に減らす場合,初めはすべての個体を要素一つからなるクラスターと考え,互いの距離の近いものから順にクラスターを融合していくことにより,適当な数のグループに分割する.そのため,クラスター間の融合の順序とその類似度を表すデンドログラム(樹状図)が形成されるという特徴がある. 非階層的な手法の代表例であるK-means法では,あらかじめ固定された数(例えば,K個)のクラスターのおのおのにその代表であるプロトタイプを与え,それぞれの個体を最も近いプロトタイ

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