Big-O Algorithm Complexity Cheat Sheet (Know Thy Complexities!) @ericdrowell
Hi there! This webpage covers the space and time Big-O complexities of common algorithms used in Computer Science. When preparing for technical interviews in the past, I found myself spending hours crawling the internet putting together the best, average, and worst case complexities for search and sorting algorithms so that I wouldn't be stumped when asked about them. Over the last few years, I
algorithm - 重みをつけて乱択する : 404 Blog Not Found
2011年12月27日17:15 カテゴリ algorithm - 重みをつけて乱択する 数学ガール/乱択アルゴリズム 結城浩 同意なのだけど… Perlで生でrand関数をごちゃごちゃ使うコードはもう嫌だ | hirobanex.net とにかく、プログラムッチクというとなにかとランダムという要件が多いし、こんなコードばかりグチャグチャ書くのはもういやですね。 これを一般化するという問題はアルゴリズムの実習にちょうど手頃なサイズなので。 JavaScriptによる実装 頻度を高い順に並べて、乱数＜合計頻度となったところでそれを選択します。O(n)ですが選択肢を頻度順に並べることでその分ループが回る確率を抑えています。 (function(global){ var make_random_picker = function(picks){ var choices = Array.proto
最近傍探索2011 - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、二台目のmbaを買うのをためらっている岡野原です。 アイテム集合に対し、与えられたアイテムと似ているアイテムを求める、という近傍探索問題は古典的な問題でありながら、現在でも多くの改善がされています。特に言語情報、画像情報、行動履歴情報、生物情報、購買情報などありとあらゆるデータが高次元中の点として表現されるようになってきており、こうしたデータの最近傍探索は広い分野で応用範囲がある技術になっています。 アイテムが低次元（例えば2, 3次元）の場合はkd木や最近だとwavelet木を使う方法がありますが、今回扱うケースは各アイテムが高次元（数百万次元）中の点であったり、アイテム間の距離のみが定義されている場合（カーネル関数など）です。アイテム数は数万から数億ぐらいを想定しています。 最近傍探索問題はいくつかありますが、例えばk近傍グラフ構築問題では、 「アイテム集合X = x1,
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
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