なぜ英語力の向上を留学の目標にしてはだめなのか - LifeTimeException@hrk623
留学は「目標を持って行かないとダメ！」なんてアドバイスをよく聞きます。それには全面的に同意なのですが、気をつけて欲しい点があるのです。そんなわけで、カナダに8年間留学していた僕がアドバイスするとしたらこうなるっていう記事をかいてみようと思います。今回は1年留学、もしくはそれ以下の期間の留学を考えている人向けです。 目標は、達成が目に見えてわかる物にしましょう。 この点において、英語力の向上を目標とするのはあまりお薦めしません。なぜなら、英語力は不可測だからです。測れないものを達成するにはどうすればいいのでしょうか？そもそも、英語力って何なのでしょうか？例えば、TOEFLやTOEICなどの英語のテストの点数で測るのはどうでしょうか。真面目な話、意志さえあれば留学するより日本で勉強した方が伸びるでしょう。構文や単語力も同上です。よって英語力の向上なんて目標は、何も知らない親を説得するためにしか
分類定理(master theorem) - LifeTimeException@hrk623
世界高校生プログラミング大会IOIも開催されるというので、今回はアルゴリズム解析ネタです。と言っても、昔のノートを引っ張り出してきただけっｹﾞﾌﾝｹﾞﾌﾝ・・・と、とりわけ、再帰プログラムの実行時間の計算に使われる分類定理についてです。 その前に アルゴリズム解析の際、表記には実行時間の成長を表す漸近記法を使います。よく知られているのは上界を表すO記法ですが、今回は上下界を表すΘ記法を使いますので、そちらも既に習得されている事を前提とします。（知らなくても特に問題はないかも？） ではでは、 再帰プログラムの実行時間は、大抵↑のような形になるので単純な計算で漸近実行時間は出てきません。 そこで 漸近実行時間の計算には、次のような3つの計算方法があります。 置き換え法(Substitution Method) 再帰木法(Recursion Tree Method) 分類法(Master The
クイックセレクト(Quick Select) - LifeTimeException@hrk623
今回は選択アルゴリズムの紹介です。 これは、配列からk番目に小さい数を線形時間で 探しだすクイックセレクト(Quick Select)という クイックソートの派生アルゴリズムです。 問題 ソートされていないa1からanまでの数字がn個あり、 その中からk番目に小さい数字を探せ。 例： サイズが9の配列、[2, 5, 3, 7, 1, 8, 6, 0, 4]において、 3番目に小さい数は2です。 解1：ソートする。 ソートしてk番目の数字を取る方法です。 ソートにθ(nlogn)と見つけるのにθ(n)なので、T(n) ∈ θ(nlogn) 解2：選択ソート的解 リストから一番小さい数字を見つけ、取り出します。 これをk回繰り返します。 リストから最小値を見つけるのにO(n)なので T(n) ∈ O(kn)です。 解3：ヒープソートの利用 ヒープソートの構成にO(n)、取り出しにO(logn)
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