線分と楕円が交差する条件
No.1です。 > d=abs((ay2-ay1) *x1+(ax1-ax2)*y1+(ay1*ax2-ax1*ay2 ))/sqrt((ay2-ay1) ^2+(ax1-ax2)^2)・・・(1) > (ax2-ax1)(x1-ax1)+(ay2-ay1)(y1-ay1)>0・・・(2) > (ax1-ax2)(x1-ax2)+(ay1-ay2)(y1-ay2)>0・・・(3) > この 3式の > x1をx1 / |px2-px1| > y1をy1 / |py2-py1| > に置き換えたので宜しいのでしょうか？ それでいいと思います。 他のやり方としては、線分の方程式はtを媒介変数として x=(ax2-ax1)t+ax1, y(ay2-ay1)t+ay1 (0≦t≦1) と表せますから、これを楕円の方程式に代入して、 tの解が0から1の範囲にあるかどうかを調べる手もあります。
第1回 検索エンジンとは | gihyo.jp
はじめに 検索エンジンと聞くと、みなさんは何を思い浮かべるでしょうか？ GoogleやYahoo!などの検索ページを思い浮かべる方がほとんどだと思います。近年は、それら企業の努力によって検索エンジンというものが非常に身近になり、私たちの生活に欠かせないものとなりつつあります。 しかし、検索エンジンと一言で言っても、上記のような一般の方々へのUI（ユーザインターフェース）を指す場合もあれば、そのUIの裏側（バックエンド）にあるシステムを指す場合もあります。 本連載では、Google,Yahoo!などを代表とする検索エンジンの裏側のしくみに着目し、検索エンジンというシステムのアーキテクチャやその内部で使われているデータ構造やアルゴリズムを、近年の手法や研究事例などを交えて解説していきたいと思っています。 検索エンジンとは 検索エンジンには、さまざまな種類があります。GoogleのWeb検索のよ
検索エンジンはいかにして動くのか？：第3回 転置索引とは何か？｜gihyo.jp … 技術評論社
はじめに 前回までは、検索エンジンの概要を見てきました。今回からは、全文検索の中核となる索引構造について見ていきます。 第1回の復習になりますが、全文検索には主に2種類の方法がありました。検索したいデータに対して前処理をせず、検索時に文書を走査するgrep型と、あらかじめ索引を作っておいて検索時にその索引を利用する索引型です。今回から数回にわたり、索引型において最も普及している転置索引という索引構造について解説していきます。 転置索引とは さて、転置索引とは何なのでしょうか？ 身近な所で例にあげると、書籍（専門書など）の巻末にある索引は、本における転置索引といえます。巻末には通常、キーワード（単語）とそのキーワードが出てくるページが記載されています。キーワードはアイウエオ順やアルファベット順に並べられているので、探したいキーワードを簡単に見つけることができ、そのキーワードがどのページで言及
ベクトル量子化 - デー
はてブのコメントを見たのと、僕もbag of keypoints関係の論文を見たときに一瞬で分かったつもりになってそれを信じ続けていたけど不安になったのでググったところ別に間違ってもいなさそうだったので、ここでたまに書いてるベクトル量子化とは何かという話とそれをなぜ使っているのかという話を。（僕なりに） 僕がベクトル量子化と言ったときには、単純には 入力ベクトル→クラスラベル(スカラ) への変換を指している。あらかじめ、K個のクラス(グループ)を定義しておいて、入力ベクトルがどのクラスに属するか推定を行って、属するクラスの番号に変換してしまう。これによって、どんな入力ベクトルも(int)1〜Kのスカラ値に変換できる、というかかなり大雑把だけどそういうことにしてしまう。 具体的な例としては、 まず入力ベクトルとして想定されるデータを適当に集めてそれをk-meansでクラスタリングする。データ
細かすぎて伝わりにくいTopCoderのコーディングスキル向上マジック
細かすぎて伝わりにくいTopCoderのコーディングスキル向上マジック：最強最速アルゴリズマー養成講座（1/3 ページ） 競技プログラミングはレベルの高い人たちの集まり――そんな考えを持っている初心者の方、TopCoderはあなたのコーディングスキルを爆発的に高める魔法のような場です。今回は、初心者にこそお勧めしたいTopCoderの魅力について考えます。 教育的な観点から見るTopCoder 今回からTopCoderに関する実践的アルゴリズムを解説していく予定でしたが、序盤のうちに触れておきたいことがありましたので、今回の枕は“教育的視点から見るTopCoder”というテーマで少し書こうかと思います。 まず、最初に宣言しておきたいことは、この連載は初心者向きである、ということです。「どう考えても上級者向けだろう」という意見はたくさんの方から寄せられていますが、筆者は、まだプログラミングレ
連想配列の進化 - DO++
キーに対して値を結びつける連想配列は多くのアプリケーションの肝であり、コンパクトかつ高速な処理が可能な連想配列を追い求め日夜研究が進められています。 特に非常に巨大な連想配列を高速に処理するというのが重要な課題となっています。例えば、音声認識・文字認識・機械翻訳などで使われている言語モデルでは、非常に大量のN個の単語列の情報（特に頻度）を格納することが重要になります。 この場合、キーが単語列であり、値が単語列のコーパス中での頻度に対応します。 例えばGoogle N-gram Corpusからは数十億種類ものN-gramのキーとその頻度などが取得できます。これらを主記憶上に格納し、それに関する情報（頻度や特徴情報）を操作することが必要になります。 そのほかにも大規模なデータを扱う問題の多くが巨大な連想配列を必要とします。 ここではこのような連想配列の中でも、キーの情報を格納することすら難し
Bonanzaで使われているinsertion sortとは何か？ - Bonanzaソース完全解析ブログ
■ Bonanzaで使われているinsertion sortとは何か？ Bonanzaで使われているsort(並べ替え)は、 1) insertion sort 2) shell sort 3) quick sort の3種類である。 3)はCのqsort関数を呼び出しているだけなので解説は不要だろう。また、3)は定跡データベースのメンテナンスにのみ使われており、実際の探索で使われているのは1),2)のみだ。 また、2)には1)が必要である。そこで、今回は1)について解説する。 ■ Bonanzaのnext.c Bonanzaのnext.cは、次の指し手を生成するcoroutineである。ここでinsertion sortが使われている。 指し手生成をcoroutineにしないでいきなり全部の手を生成したり、全部の手に対して点数をつけてquick sortしたりすると劇的なパフォーマンスの
中置記法 - Wikipedia
中置記法（ちゅうちきほう、infix notation）とは、数式やプログラムを記述する方法（記法）の一種。演算子を操作対象の中間に記述することから、このように呼ばれる。 その他の記法として、演算子を操作対象の前（左）に記述する前置記法（ポーランド記法）、演算子を操作対象の後（右）に記述する後置記法（逆ポーランド記法）がある。 四則演算など初歩的な算術においては、もっぱら中置記法が多用されている。 次のようなBNFの構文規則群で定義される中置記法の文法について考える。 <expr> = <infix> | <num> <infix> = <expr> <op> <expr> <num> = 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | ... <op> = ＋ | - | × | ÷ この文法には多義性（ambiguity。曖昧さ、とも言うが、「曖昧」という語には「輪郭がはっきりしない」というよ
Apache の mod_proxy_balancer のスケジューリングアルゴリズム - KoshigoeBLOG
まじめに調べた事がないと気づかされたので、ドキュメントを頼ってお勉強。 mod_proxy_balancer - Apache HTTP サーバ mod_proxy - Apache HTTP サーバ まず、mod_proxy_balancer では、２種類のアルゴリズムを選択できる。リクエスト回数ベースの Request Counting と、トラフィック量ベースの Weighted Traffic Counting の２種類。設定は、lbmethod で行う。 Request Counting Request Counting は、lbmethod=byrequests とすると有効になる。このスケジューリングアルゴリズムを左右するパラメータは、lbfactor と lbstatus の２つ。 設定パラメータ lbfactor は、ワーカーに割り当てる仕事量を意味する(クオータ)。lb
降順insertion sortについて - やねうらおブログ(移転しました)
昨日の記事で、世間で広く知られているinsertion sortのコードがいかにひどいかについて書いた。 私の提案したコードをWikipediaにも掲載(注記としてだろう)したほうがいいのではという意見をいくつか頂戴した。 Yuichirou 2009/11/26 02:03 私はyaneuraoさんのコードの方が可読性にも優れていると思います。むしろ日本語版Wikipediaのコードは脱出条件が複雑な内側のループを無理にfor文で書いているため、可読性が落ちています。 yaneuraoさん、ぜひその最後のコードをWikipediaに掲載すべきだと思いますがいかがでしょうか。 上のYuichirouさんの意見は好意からだろうが、はてブでは、次のような否定的な意見も見られる。 shuji_w6e 「馬鹿すぎる」とか「駄目すぎる」とか何様なんだろ？調べて回ったついでに全部書き換えてくればいいの
BlockSorting
BlockSortingは、今までのデータ圧縮で有名な方法であるLZ法とは全く違う、ユニークな操作を用 いてデータを圧縮する方法であり、M.BurrowsさんとD.J.Wheelerさんが作者なので「BWTransform」 ともいいます。 このアルゴリズムは簡単に言ってしまえば、「データをぐるぐる回してソートして出力」というも のです。簡単すぎるかもしまいませんが、本当にそうなんです。 ちなみに、このBlockSorting、単体では全く圧縮しません。ただ可逆な形にデータを変換すると いうものです。しかし、BlockSorting後のデータは非常に圧縮されやすい状態になります。例える と、色々な形をしたスポンジ（データ）が箱にごちゃごちゃに入って山積みになっているとします 。 これをそのまま上からギューっと押しつぶすのがLZ法やHuffman法なのに対し、一度、形が似た も
広く知られているinsertion sortのコードは駄目すぎる - やねうらお−よっちゃんイカを食べながら年収1億円稼げる(かも知れない)仕事術
insertion sortは「挿入ソート」と訳される。(Wikipedia→ http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%8C%BF%E5%85%A5%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88 ) ■ 日本語版 Wikipediaの日本語のページのコードを引用すると次のようになっている。 for (i = 1; i < n; i++) { tmp = data[i]; for (j = i; j > 0 && data[j-1] > tmp; j--) { data[j] = data[j-1]; } data[j] = tmp; }上のコードでは、内側のループでinsertの必要がなかった場合でも最後にdata[j] = tmpでtmp変数をwrite backしており、しかも、insertの必要のなかった場合でもj=iが1回実行される。それらの意味に
プロシージャル技術ネタに関するページ収集中 - ABAの日誌
ゲームにおける自動生成技術、いわゆるプロシージャルに関するページをいまさらのように収集している。 次世代ゲームにおける自動生成技術 (http://www.t-pot.com/program/144_GameAISeminar6/index.html) 「ゲームAI連続セミナー第6回」のレポート記事。プロシージャルに関する概観をつかむのに良い記事。 Procedural generation (wikipedia:en:Procedural_generation) WikipediaのProcedural generation項。プロシージャルを使ったゲームの実例についてよくまとまっている。 Procedural Content Generation Wiki (http://pcg.wikidot.com/) Procedural content generation (PCG)に関する
「ランキングアルゴリズムを1日当たり2回変更している」 Google Marissa Mayer ::SEM R (#SEMR)
「ランキングアルゴリズムを1日当たり2回変更している」 Google Marissa Mayer グーグル・マリッサ・メイヤーのインタビュー記事。1日2回と小さな改良をランキングアルゴリズムに加えていき、検索をユーザにとってより便利なものにしていく。 公開日時：2009年11月12日 13:27 米Google VP・Marissa Mayer氏のインタビュー記事。ユーザがわかる範囲で週あたり2～5の変更を加えているほか、ランキングアルゴリズムも1日2回ほどの割合で変更を加えていると答えている。日々小さな改良を加えて、検索をより便利なものにしている。 また、2007年5月から始まったユニバーサル検索は現在、全検索クエリの25%で表示されているとも説明。 We have two, three, five changes every week that are visible to the e
弱い参照 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "弱い参照" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2011年10月) 弱い参照（英: weak reference、ウィークリファレンス）あるいは弱参照とは、参照先のオブジェクトをガベージコレクタから守ることのできない参照のことである。弱い参照からのみによって参照されるオブジェクトは到達不可能とみなされ、従っていつでも解放することができる。弱い参照は、通常の参照（強い参照、強参照）による諸問題を解決するために用いられる。PythonやJavaをはじめとするガベージコレクタを実装したオブジェクト指向プログラミング言語の多くは、弱
FrontPage - PukiWiki: 2012年度夏学期「実践的プログラミング」へようこそ
授業について 「実践的プログラミング」は教養学部前期課程で開講されている。全学自由研究ゼミナールです。 履修希望の方はUTAS等をご覧ください。2020年夏学期は月曜5限にオンラインで開講されました。 内容に興味がある方はPDFの資料等をご覧ください。(授業で扱う範囲はこの一部で、また細かくは差異があります) ウェブページについて 現在CMS変更に伴う更新作業中です。過去のページも引き続き閲覧可能です。 なお、国際大学対抗プログラミングコンテスト(ICPC)については、現在は多少状況が変化していますので、過去のページをご覧の際はご留意ください。 ACM-ICPCは、2018年12月までにはACMの後援が外れて、ICPCとなりました。 2020年度は、COVID-19の影響で、各チーム分散した環境で国内予選が行われています。教員による「監督」制度も適用されていません。 なお、来年度以降は未定
Tree traversal - Wikipedia
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Multi-Threaded K-Means Clustering in .NET 4.0
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