DP特集
プログラミングコンテスト勉強会での発表スライド。2012年国内予選出場者向けの、グラフとDPを用いて解く問題の解説
First improvement of fundamental algorithm in 10 years
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Xorshift 乱数生成アルゴリズムを書いてみた。 - 野良C++erの雑記帳
前回 BarrageLL の乱数について触れたので、今回もその続き。 計算機の応用において、擬似乱数というのは大切です。 なので、世の中には、いろいろな擬似乱数の生成アルゴリズムが存在するわけですが、 今回はその中で比較的新しいアルゴリズム、 xorshift 法の実装を書いてみました。 このアルゴリズムは、詳しくは検索すれば論文が出てくるのでそれを参照してもらうとして、大雑把には 内部状態が小さい。他の有名な乱数生成アルゴリズムである mt19937 が 623*32 bit の内部状態を持つのに対し、 xorshift アルゴリズムの代表的な例である xor128 の内部状態は 128bit のみである。 計算が速い。このアルゴリズムはビットシフトと xor 演算のみで構成されており、かつ条件分岐を含まないため、殆どのアーキテクチャで高速に実行できる。 上記の性質を持つにも関わらず、周
XORshift乱数 - Negative/Positive Thinking
XORshiftとは XORshiftは、random number generator(乱数生成器, RNG)の一つ。周期が十分長く、演算も簡単なので生成速度も速いのが特徴。 コード wikipediaや論文に載っているのは、周期が2^128-1のもの。 C/C++では、「^」はビットXOR、「>>」はビットシフトを表し、実際それぐらいしか使ってないぐらいシンプル。 // 注意: longではなくint(32bit)にすべき unsigned long xor128(){ static unsigned long x=123456789, y=362436069, z=521288629, w=88675123; unsigned long t; t=(x^(x<<11)); x=y; y=z; z=w; return w=(w^(w>>19))^(t^(t>>8)); } ところで、初
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
古くて新しい自動迷路生成アルゴリズム|ガジェット通信 GetNews
今回はやねうらおさんのブログ『やねうらお－俺のブログがこんなによっちゃんイカなわけがない』からご寄稿いただきました。 ※すべての画像が表示されない場合は、https://getnews.jp/archives/288113をごらんください。 最近、ゲーム界隈ではプロシージャルテクスチャー生成だとか、プロシージャルマップ生成だとか、手続き的にゲーム上で必要なデータを生成してしまおうというのが流行りであるが、その起源はどこにあるのだろうか。 メガデモでは初期のころから少ないデータでなるべくど派手な演出をするためにプロシージャルな生成は活用されてきたが、ゲームの世界でプロシージャル生成が初めて導入されたのは、もしかするとドルアーガの塔(1984年/ナムコ)の迷路の自動生成かも知れない。 なぜ私が迷路のことを突然思い出したのかと言うと、最近、Twitterで「30年前、父が7年と数ヶ月の歳月をかけ
宮代 隆平 の web ページ（整数計画法メモ）
整数計画法メモ トップページへ戻る 本ページのURLが https://www.tuat.ac.jp/~miya/ipmemo.html から https://web.tuat.ac.jp/~miya/ipmemo.html へ変更になりました． それに応じて，本ページからリンクされているダウンロード可能なファイルについても，URLが変更になっています． はじめに このページには，数理最適化問題，特に整数最適化問題（整数計画問題）をソルバーで解く際に，知っていると役に立つかもしれない情報を雑多に記しています． 数理最適化および整数最適化（整数計画法）は強力な最適化手法の一つなのですが，「実際に解きたい時に日本語の情報があまり無い」と耳にしたのがこのページを作ったきっかけです． おことわり このページに書いてある情報は無保証であり，筆者は一切の責任を持ちません． 自己責任でご利用ください．
平面幾何におけるベクトル演算 » 内積と外積
内積・外積 ベクトルの内積 (inner product, dot product, scalar product) と外積 (outer product, cross product, vector product) という演算を用いると幾何の問題を解く考え方が簡単になります。 幾何学における内積や外積はもともと3次元空間上で定義されるものなので，まずは3次元空間上で幾何学的な内積・外積を導入し， それらが線形代数的なベクトル演算と等価であることを利用し，内積・外積を2次元平面上に拡張（縮小？）します。 3次元空間上において，ベクトルの内積（ドット積）は a⋅b で表され， 以下の式で定義されます： 内積はcosを使って定義されている点と，内積の結果は単一の値＝スカラーになる点に注意してください。 また，ベクトルの外積（クロス積）は a×b で表され， その大きさ |a×b| は で与え
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「G番目の数字」の解説
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競技プログラミングでの線型方程式系
様々な全域木問題
