共立出版株式会社 新刊・近刊2008年7月『アルゴリズムデザイン』
アルゴリズムデザイン （ISBN978-4-320-12217-8） Jon Kleinberg， Éva Tardos 著 浅野孝夫・浅野泰仁・小野孝男・平田富夫 訳 B5，832頁，15000円 ●内容 本翻訳書は，Jon Kleinbergと Éva Tardosの著書"Algorithm Design"の全訳である。訳者が原書の翻訳に至ったのは，2005年5月にボルチモアで開催されたACMのSTOC（Symposiumon Theory of Computing）の国際会議において，Addison-Wesley社のブースで原書を手に取ったときの新鮮な感銘からである。組合せ最適化の分野の著名な賞であるファルカーソン賞を受賞した Éva Tardos教授と翌2006年にチューリング賞と並ぶ情報科学のネバンリンナ賞を受賞したJon Kleinberg教授の初めての本であるとい
マージ・ソート : 巨大データのソート法
はじめに まずはともあれ腕試し、この問題を解いてみてくださいな: 【問1】 デタラメな順序で並んだ文字列の集合がテキストファイル「input.txt」に収められています。この文字列群を辞書順（昇順）に並び換えたテキストファイル「sorted.txt」を作りなさい。 ※各文字列は改行で区切られています。 プログラミング教本の練習問題、あるいは学校の課題で出てきそうな“お馴染み”の問題です。ソート（整列）アルゴリズムの実装には配列/代入/条件分岐/ループなどなどプログラミングの基本中の基本となる構文を総動員するため、練習問題としてよく使われますね。 早速解いてみましょう、ソート・アルゴリズムにはこれまたお馴染みのバブル・ソートを使います。C#、VB.NET、C++/CLIの3本まとめて一気にいきますよ: using System; using System.IO; using System.C
著名ソーシャルメディアが使っているアルゴリズムを大公開！ | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
“アルゴリズム”は、もっとも非人間的なものの代表だともいえる。ソーシャルメディアにとって、そのアルゴリズムが不可欠だというのは、実に皮肉めいている。 僕はこの間、グーグルがどうやってユーザーデータを集めているかについて書いた記事を掲載した（前編、後編）。今回は、著名なソーシャルメディアサイトが、ユーザーデータを活用する上でどのようにアルゴリズムを用いているのか、白日の下にさらそう。 ソーシャルメディアを成り立たせているのは人間の力だが、ユーザーが入力したデータを利用できる状態にする仕組みは、アルゴリズムによって作られている。現在活動している無数のソーシャルメディアサイトで実証済みのことだが、ユーザーの関与とアルゴリズムによる処理ルールの上手いバランスを見出すことは、とても難しくなりがちだ。これから紹介するアルゴリズムは、悪意のないユーザーと結びついて初めてうまくいくものだ。 人気ソーシャル
エンコーディング － Protocol Buffers - ずっと君のターン
Ruby版作るために部分的に訳してたので、せっかくだから完成させました。Protocol Buffersのバイナリエンコーディング詳細です。この情報が必要な人はあんまりいないとおもいますが、よろしければどうぞ。 http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/encoding.html エンコーディング このドキュメントはプロトコルバッファメッセージのバイナリ・ワイヤ形式について説明しています。アプリケーションでプロトコルバッファを使用するだけであれば気にする必要はありませんが、プロトコルバッファの様々なフォーマットがエンコードされたメッセージのサイズにどう影響するかを理解することは非常に役に立つでしょう。 簡単なメッセージ 次のとても簡単なメッセージ定義があるとしましょう: message Test1 { required int32 a
3 NOT problem - あどけない話
和田先生が紹介されていた3 NOT problemを解こうといろいろ考えましたが、結局できませんでした。orz 答えが分らないと、気になって次の仕事に進めないので、検索して答えを見つけました。 Haskell でアルゴリズムを書いておきます。 import Data.Bits input = map triple [0..7] where triple :: Int -> (Bool,Bool,Bool) triple n = (testBit n 2,testBit n 1,testBit n 0) output = map (\(x,y,z) -> (not x, not y, not z)) input threeNot (x,y,z) = let aa = y && z ab = x && z ac = x && y ad = y || z ba = x && aa bc = x
Spaghetti Source - 各種アルゴリズムの C++ による実装
ACM/ICPC（プログラミングコンテスト）系列の問題を解くことを目標にして，各種アルゴリズムを C++ で実装してみた．極めて意地が悪い類の問題には対応していないし，特定の入力に対して高速に動くということもない．計算量も最良とは限らない． これらを参考にする方への注意とお願い： これらの記述は正確とは限りません．参考文献を参照することを強く推奨します．間違っている場合は是非教えてください． これらのプログラムは間違っているかもしれません．各人で検証することを強く推奨します．バグがあれば是非教えてください． 分類が怪しいので，これはこっちだろう，ということがあればコメントを下さると助かります． 注意！ 現在書き換え中 TODO 分類を正しく行う． 全体的に説明と使い方を詳しく． Verify していないものを Verify． ボロノイ図（いつになることやら……） 基本 テンプレート グラフ
正規分布と正規乱数 - chmod 777 myknowledge
ノイズを付加する場合に確率密度関数として正規分布を用いることがある。 これを実際にやってみたくなったので実現方法を調べてみた。自分への覚え書きとして以下に示す。 正規分布の説明は以下を参照。 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%AD%A3%E8%A6%8F%E5%88%86%E5%B8%83 正規分布を表す式は以下。 正規分布に従うノイズを発生させるためには、上式における x をノイズ量として x 軸上の各点におけるノイズを f(x) で表される確率で発生させればよい。 一方、多くのプログラミング言語で提供されているのは一様乱数(ある有限の区間を区切って、その区間内で全ての実数が同じ確率（濃度）で現れるような乱数 by Wikipedia)を発生させるメソッドである。C言語でいえば stdlib.h で提供される rand() が相当する。 0より大きく(0は
与えられた木から，子→親への対応を作る，を C# で - NyaRuRuが地球にいたころ
流行っているっぽいのでやってみました． 与えられた木から、子→親への対応を作る Shiro(2008/05/24 11:55:47 PDT): たまたま昨日、仕事で扱った小ネタ。初級編クイズになりそうなので書き留めておく。 木構造が与えられる。たとえばこんなの： (define *tree* '(Root (Spine (Neck (Head)) (RClavicle (RUpperArm (RLowerArm (RHand)))) (LClavicle (LUpperArm (LLowerArm (LHand))))) (RHip (RUpperLeg (RLowerLeg (RFoot)))) (LHip (LUpperLeg (LLowerLeg (LFoot)))))) つまり、 <tree> := (<name> <tree> ...) という構造。 これから、子→親の対応を表す
完全理解「3DMark Vantage」（1）グラフィックスエンジン・前
3DMark Vantageがついにリリースされた。 Windows Vista専用で，DirectX 10世代プログラマブルシェーダ4.0仕様（Shader Model 4.0，以下SM4.0）のGPUが必須というシステム要件については2008年4月28日の記事で伝えられているとおりだが，最新世代の3Dゲームタイトルが，次第にWindows Vista環境を想定してきていることを考えると，筆者個人としては妥当な判断だと思う。 これまでの3DMarkシリーズと同様，今回も「Futuremarkが考えた」という留保は与えられるものの，「次世代3Dゲームのグラフィックス処理やCPUオペレーションはこうなる」という想定のもと，3DMark Vantageは開発された。本連載では以後数回に亘（わた）って，同ベンチマークアプリケーションの技術的解説を行っていき，Futuremarkの考えに迫ってみた
綱引きに蛇口当てゲーム？！ 楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み
付き合いたくないスパムと付き合うために 受信者の意向を無視して、一方的に送りつけられる迷惑メール（スパム）は、いまやメールボックスを雑音でいっぱいにしてしまい、大事なメールを見過ごしかねないほどの量に膨れ上がり、大きな問題となっています。 残念ながら、このようなスパムを発生源から断つような根本的な対策はいまだになく、私たちは、せめてメールサーバで受け取った大量のメール群からスパムと大事なメールを仕分けしてくれる仕組みに頼らざるを得ません。 スパムを判定する方法は、次の2つに大別することができます。 本稿では前者の方法に着目します。メールを受け取った人にとっては、メールの中身を読めば、そのメールがスパムかそうでないかを判定するのは容易なことです。スパムの定義は、メールを読む人によって変わる可能性があります。例えば、まったくゴルフをしない人にゴルフの勧誘メールが来た場合はスパムといえるでしょう
GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki（ウィキ）
GCアルゴリズム詳細解説 日本語の資料がすくないGCアルゴリズムについて詳細に解説します トップページページ一覧メンバー編集 × GC 最終更新： author_nari 2010年03月14日(日) 20:47:11履歴 Tweet このWikiが目指す所 GCとは？ GCを学ぶ前に知っておく事 実行時メモリ構造 基本アルゴリズム編 Reference Counter Mark&Sweep Copying 応用アルゴリズム編 IncrementalGC 世代別GC スナップショット型GC LazySweep TwoFinger Lisp2 Partial Mark and Sweep -Cycle Collection- Mostly Parallel GC train gc MostlyCopyingGC(Bartlett 1989) TreadmillGC(Barker 1992)
GT Nitro: カーレーシング・ドラッグレーシングゲーム - Google Play のアプリ
GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠
2007-12-19
牧野さんにちょっと質問されている気がするので，書きます．私の「アルゴリズムとプログラム」についてコメントですが． http://grape.mtk.nao.ac.jp/~makino/journal/journal-2007-12.html#18 個人的には「キャッシュ再利用のための方法や並列化のための方法」というのもアルゴリズムだと思っていて，私の書いたアルゴリズムの説明 (私自身は定義だとあんまり思ってませんが) にも外れないとは思うんです．しかし，おそらくアルゴリズムとプログラムを対比させてしまったのがよくなくて，「アルゴリズムはプログラムとして実現されなくてはならない」ような印象を文章からは受けてしまいますね．でも，アルゴリズムはプログラムとして (ソフトウェア的に) 実現されていなくてもよいですし，ハードウェア的でもよいですし，そうでなくても，例えば人間が手を動かしてソートとかし
検索アルゴリズム (4)文字列の検索 -2-
検索アルゴリズム (4)文字列の検索 -2- 前章に引き続き文字列照合(string matching)のアルゴリズムから、この章ではBoyer-Moore(BM)法を紹介したいと思います。このアルゴリズムは、実用上最速な文字列照合アルゴリズムとして文字列検索ツールやエディタで使用されているようです。 1)BM法 BoyerとMoore、また両者とは別にGosperが考案したBoyer-Moore(BM)法の最大の特徴は、パターンを末尾側から逆方向に比較するということです。 テキストとパターンの先頭をそろえた後、今までのアルゴリズムではパターン先頭とテキスト先頭を比較するのですが、BM法ではパターン末尾(先頭からm文字目)の文字と、テキストのm文字目の文字を比較します。もし一致していたら注目文字を1つ前にずらし、末尾側から逆方向に比較していきます。もし不一致が検出されたら、不一致を引き起
ConsistentHashing - コンシステント・ハッシュ法
ConsistentHashing - コンシステント・ハッシュ法 目次 この文書について コンシステント・ハッシュ法 実例 実装 用途 コンシステント・ハッシュ法 この文書について "Tom White's Blog: Consistent Hashing" の日本語訳です. http://weblogs.java.net/blog/tomwhite/archive/2007/11/consistent_hash.html 推敲歓迎: 誤訳, タイポ, 訳語の不統一, そのほか... 原文のライセンス: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/ 私は今までに何度かコンシステント・ハッシュ法にとりくんだことがある。 このアイデアをあらわした論文 ( David Karger らによる Consistent Hashing and R
アルゴリズムの名前を教えてください - OKWAVE
面白いアルゴリズムですね：） すぐには理解できず，「本当に初期化しなくても動くの？」と懐疑的だったので， flag[] と link[] にイジワルな (つもりの) 初期値を入れて動かしてみたところ， ちゃんと動いたので，落ち着いて考え直して理解しました． そのアルゴリズムは初めて見るので，当然作者にも心当たりがないのですが， ついさっき「ひょっとしたら…」ということを思い出したのでコメントしました． 昔，LIFEBOAT の機関誌 (？) に載っていた超高速ソートライブラリ LSORT の話です． (今，「LSORT LIFEBOAT」で検索してみたところ， 「The Lifeboat PERSPECTIVE 1984.4」と出ました．) http://www.geocities.jp/oldbig_ancient/KodaiHP3.htm 「LSORT」とは線形時間 (linear t
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CiNii - ぷよぷよはNP完全
Imagine Cup - 学生の開発者ツール、リソース、エクスペリエンス | Imagine Cup
データ構造とアルゴリズム - 自習用デモプログラムおよびソースコード集 (Java)
http://www.algo.ics.tut.ac.jp/~yusuke_abe/html/2007-08-07.html