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PageRank In PHP
Google was a better search engine than it’s predecessors for a number of reasons, but probably the most well known one is PageRank, the algorithm for measuring the importance of a page based on what links to it. Though not necessarily that useful on its own, this kind of link analysis can be very helpful as part of a general information retrieval system, or when looking at any kind of network, suc
問題公開のあとの反応 - 人生を書き換える者すらいた。
問題を公開のあと、トラックバックやはてブでいろいろ回答や感想を見ました。 ちゃんとしたコードが書ける人が何人もいることがわかり（まあそういう人がレスポンスを出しているので当たり前か）、一安心です。本当に世間のレベルがあの求人サイトの応募者のレベルだったら、マジで日本のソフトウェア産業は滅びると思っていたからな... コメントの中で特に気になったものいくつかについて書いてみます。 ●「これは知識問題だ」という指摘 過去に似たことをやっていれば有利、というのは確かにそうです。 ただ、そういう予備知識がなくても普通に考えて実装するのに充分な時間として３時間という設定でした。というか、僕も今回の反応を見るまでA*というアルゴリズムは知らなかったよ！ また、解答は単に正解が出力できるかではなく、「コードの質」も見てます。僕もこの世界は長いので、ある程度ボリュームのあるコードを見ればその人の実力はだい
d.y.d. - 最短性をチェックする
17:31 10/01/26 言語雑談会 言語雑談会 なるものに行ってきました。 自分は主に最近のD言語の話題 [PDF] [PPTX] についてと、 最近読んだ Pattern Calculus がイマイチ心に響かなかったという話と、 これも最近読んだ Prolog で SAT ソルバ という論文が格好良すぎて卒倒しそうです、などの話題を雑談していました。 SAT の話をしていてふと突然気づいたんですが、私が今までSATソルバに落としてみたことのある問題は、 すべて割と簡単に CNF（SATソルバがそのまま食べてくれる綺麗な形式の論理式） ができあがる問題だったようです、数独とか。 任意の命題論理式をCNFに変換できる指数爆発しない方法をそういえば知らないぞ俺！としゃべってたら soutaro さんが素晴らしい解説 をして下さいました。ありがたや。 あと shinhさんの 「コンピュータ
インデックスの基礎知識
■ インデックスとは データベースの世界で、インデックス(索引)とはテーブルに格納されているデータを 高速に取り出す為の仕組みを意味します。 インデックスを適切に使用することによってSQL文の応答時間が劇的に改善 される可能性があります。 インデックスにはB-Treeインデックスをはじめ、ビットマップインデックス、 関数インデックスなどの種類がありますが、ここでは最も一般的に使われ、かつ ほとんどのDBMSでサポートされているB-Treeインデックスについて解説します。 ※ CREATE INDEX文でオプションを指定しない場合は通常B-Treeインデックスが 作成されます。 ■ B-Treeインデックスのしくみ B-Tree(Balanced Tree)インデックスは次のようなツリー状の構造になっています。 ツリーの先頭はヘッダブロックと呼ばれています。ヘッダブロックでは、キー値の 範囲
B+-Tree Indexes
Storage structure of records All records of a table in a RDBMS are stored on disk to guarantee their permanence in case of software and/or hardware failures. The records in a table are organized in files that are managed by the DBMS -- not by the OS. Whenever a query is submitted to the RDBMS, the query is processed and the records in the relational database table(s) that satisfy the query are ret
A*アルゴリズムまとめ - octech
数年ぶりにA*アルゴリズムを実装したので、まとめなおしておきます。何回かじっくり読むとようやく理解が出来てきました。基本的にそんなに難しくないアルゴリズムです。 概要 「A*アルゴリズム」は、A-Star（エースター）と読み、パス探索アルゴリズムの一つです。 ノードネットワーク上にスタート地点とゴール地点を結ぶパスが存在すれば、最悪でもそのパスの存在を確認できるアルゴリズムです（見落とすことがない）。 内容はシンプルな再帰計算で、コスト計算の部分にヒューリスティックと呼ばれるパラメータがあり、その算出アルゴリズムを変更することにより、各種アプリの状況に応じた高速化と最適化が望めます。 2007-07-16 修正 「A* - Wikipedia」の擬似コードを見ていたら、自分の書いたコードでは最適なルートを計算しない可能性があることが分かりましたので修正しました。下記のC++的擬似コード内で
経路探索アルゴリズムA* - gan2 の Ruby 勉強日記
RTSや防衛ゲームでよく見るキャラが障害物を避けて通る移動方法って どういうアルゴリズムなんだろう？と気になったのでちょっと調べてみた。 そしたら、たぶんこれだっていうのが見つかったのでメモしておきます。 その名もA*(エースターって読むらしい)。 自分でFlash使って実装してみたい。 以下は参考ページ。 A*（A-star：エースター）探索アルゴリズム 概要の説明はここがすごく分かりやすい。WikipediaのA*の項を見たときは( ゜д゜)ポカーンって感じだったけど、ここの説明を読んだらすっきりした。 A*アルゴリズム、ActionScriptで。 Flashでの実装。ソース(コメントつき)あり。これを読んで勉強かなぁ。 http://torus.jp/memo/x200606/shibuya-js.rd.htmlと合わせて読むのがいいかも。 2007-07-12 C++での実装。ソ
A* - Wikipedia
A*探索アルゴリズム A*（A-star、エースター）探索アルゴリズム（エースターたんさくアルゴリズム）は、グラフ探索アルゴリズムの一つ。 最良優先探索を拡張したZ*に、さらにf値として「現時点までの距離」g と「ゴールまでの推定値」h の和を採用したもの[1]。h はヒューリスティック関数と呼ばれる。 A* アルゴリズムは、「グラフ上でスタートからゴールまでの道を見つける」というグラフ探索問題において、ヒューリスティック関数 h(n) という探索の道標となる関数を用いて探索を行うアルゴリズムである。h は各頂点 n からゴールまでの距離のある妥当な推定値を返す関数で、解くグラフ探索問題の種類に応じてさまざまな h を設計することが出来る。例えば、カーナビなどで用いられる単純な二次元の地図での探索では、h としてユークリッド距離 を使うことができ、この値は道に沿った実際の距離のおおまかな予
11．動的計画法と擬多項式時間アルゴリズム
内容 スライド 1 11．動的計画法と擬多項式時間アルゴリズム スライド 2 これまでは、主に、「問題がいかに難しいか」を理論的に証明する方法について学んで... スライド 3 １１−１．部分和問題（SUBSET SUM Problem) スライド 4 インスタンス例 スライド 5 入力サイズ スライド 6 部分和問題の指数時間アルゴリズム スライド 7 したがって、次のようなアルゴリズムが得られる。 スライド 8 このアルゴリズムの計算量は、1-3を 回繰り返しており、 ２．において... スライド 9 部分和問題の擬多項式時間アルゴリズム スライド 10 方針 スライド 11 表の概形 （アルゴリズムの基礎にあたる。） スライド 12 要素 に注目した表の更新。 スライド 13 要素 に注目した表の更新。 スライド 14 要素
Subset sum problem - Wikipedia
The subset sum problem (SSP) is a decision problem in computer science. In its most general formulation, there is a multiset of integers and a target-sum , and the question is to decide whether any subset of the integers sum to precisely .[1] The problem is known to be NP-complete. Moreover, some restricted variants of it are NP-complete too, for example:[1] The variant in which all inputs are pos
足し算引き算で10を作るゲームと部分和問題、DP - 素人がプログラミングを勉強していたブログ
切符の問題 切符の裏に印刷してある4桁の数字を4つの数字と考えて、足し算と引き算だけで10を作るゲームの解き方。 例えば、1,2,3,4の場合は1+2+3+4=10。 プログラム的には、 prob([1,2,3,4]); // [{plus: [1,2,3,4], minus: []}] こんな感じに返ってくるようにしたい。 まず、2,4,5,7から10を作る場合。2+4+5+7=18であるので、上記の式のいくつかの符号を-にすればいいことが分かる。一つの数字を引くと、18を出す時に最初に足した分と、今引こうとしている分の2つ引かなければならないから、逆算して、(18-10)/2=4を引けばいいと分かる。 この場合、合計が4になる組合せは、4そのものしかないから、2-4+5+7=10、が答えと分かる。 (合計-10)/2が引く数の合計で、それ以外が足す数である。2で割っているので、全部の数
第1回 直線の幾何 | gihyo.jp
計算幾何学とは 小学生や中学生の頃、算数や数学の授業で、台形の面積を求めたり、直線の方程式を解いたりした記憶が誰にでもあることでしょう。計算幾何学とは、コンピュータサイエンスの立場から、こうした「図形」に関するアルゴリズムを研究する学問です。計算幾何学は、今日のコンピュータグラフィックスやCADの発展においてきわめて重要な役割を担っているほか、地理情報システム（GIS）やロボット工学といった数多くの分野に応用されています。 本連載では、ブログ可視化サイトの「Blogopolis」で採用されている計算幾何的アプローチを引き合いに出しつつ、Javaプログラムでアルゴリズムを実装しながら、計算幾何学の初歩を学びます。 Blogopolisとボロノイ図 Blogopolisは筆者の開発したWebサイトで、主に日本国内で開設された25万件以上のブログを解析し、「仮想都市景観」として視覚化したサービ
トーナメントと多値分類 - DO++
今やってる研究で、トーナメント問題を調べる機会がありました。 トーナメントは私も知らなかったのですが、勝者や順位を決める方式のことを指し、いわゆる二人ずつ戦って生き残っていく方式はノックアウトトーナメントといわれるそうです(wikipedia)。 ＃10000人戦う時にノックアウトトーナメントでは何回試合が行われるかというのはよくある質問ですね。 で、このトーナメント方式というのは調べてみると非常に様々なものがあります 例えばスイス式トーナメントは、最初はランダムな組み合わせで対戦、次は勝者同士と敗者同士、その次は全勝・１勝１敗・２戦全敗のそれぞれが・・というふうに同じ成績の人同士で戦う方式です。レーティングを計算して、レーティングが近いもの同士を戦わせるような拡張もあります。近いのは将棋でやってるようなものですね。 利点は全ての人が同じ試合数で戦い、また厳密な順位が決めやすいことがありま
第11回 Kansai.pm / スペルミス修正プログラムを作ろう - naoyaのはてなダイアリー
昨日は第11回 Kansai.pm でした。 今回は無理を言って自分がホストを担当させていただきましたが、面白い発表が多く開催した自分も非常に満足でした。 PFI の吉田さんによる Cell Challenge での計算機に合わせたアルゴリズムのチューニング手法の発表 (発表資料) は圧巻でした。伊奈さんの本文抽出の話 (発表資料)、はこべさんのコルーチンの話 (発表資料)、いずれも難解になりがちなところを凄く分かりやすく解説されていて、さすがだなと思いました。各々ショートトークも、いずれも良かったです。 スペルミス修正プログラムを作ろう 自分も 20 分ほど時間をいただいて、スペルミス修正プログラムの作り方について発表しました。 スペルミス修正プログラムを作ろうView more presentations from Naoya Ito. スペルミス修正プログラムについてはずばり スペル
[自己組織化写像] - Wikipedia
自己組織化写像（じこそしきかしゃぞう、英: Self-organizing maps, SOM, Self-organizing feature maps, SOFM）はニューラルネットワークの一種であり、大脳皮質の視覚野をモデル化したものである。自己組織化写像はコホネンによって提案されたモデルであり、教師なし学習によって入力データを任意の次元へ写像することができる。主に1～3次元への写像に用いられ、多次元のデータの可視化が可能である。出力となる空間をマップ (map)、競合層 (competitive layer)、もしくは出力層 (output layer) と呼ぶ。出力層に対して入力データの空間を入力層(input layer)と呼ぶこともある。自己組織化写像はコホネンマップ (Kohonen map)、コホネンネットワーク (Kohonen network)、自己組織化マップ、ソム
![[自己組織化写像] - Wikipedia](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ca8ebce88f8a50de73de64efc935b210220d88b4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fupload.wikimedia.org%2Fwikipedia%2Fcommons%2Fthumb%2Ff%2Ffe%2FKernel_Machine.svg%2F1200px-Kernel_Machine.svg.png)
【インフォシーク】Infoseek ： 楽天が運営するポータルサイト
日頃より楽天のサービスをご利用いただきましてありがとうございます。 サービスをご利用いただいておりますところ大変申し訳ございませんが、現在、緊急メンテナンスを行わせていただいております。 お客様には、緊急のメンテナンスにより、ご迷惑をおかけしており、誠に申し訳ございません。 メンテナンスが終了次第、サービスを復旧いたしますので、 今しばらくお待ちいただけますよう、お願い申し上げます。
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。
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