AtCoder Library (ACL) クイックリファレンス - naoya_t@hatenablogというかチートシートを作りました。C++版APIに準拠しています。 URLはこちら：https://www.notion.so/AtCoder-Library-ACL-01a562f6c38e481e88f5a838fd78eb0e www.notion.so
unordered_map について - mayoko’s diary
unordered_map で辛い思いをしたので twitter でわーわー言ってたらいろいろ勉強になったのでメモします。 まとめ 基本的にチェイン法っていうのでやってるっぽい vector< list< T > > みたいのをイメージするとわかりやすい 詳細 まとめで書いたように, 基本的には vector< list< T > > というのが全部説明している気がします。 find() は平均計算量 O(1), 最悪計算量 O(n) find() は, 基本的にはハッシュ値で vector にランダムアクセスするだけで目的のものが見つかるので O(1) だが, ハッシュ値がかぶっているものがあると, vector の要素のリストを線形探索しないといけない。なので最悪 O(n) insert(), delete() も平均計算量 O(1), 最悪計算量 O(n) 結局消す, 入れる場所を探
g++拡張・tree - hogloidのブログ
g++拡張にpb_ds(policy based data structure)というのがあって、その中に便利なtreeというのがあります。 細かい使い方まとめみたいなページは見つかりませんでしたが、コンテストでの主な用法をまとめておきます。c++のsetの上位互換みたいな感じで使えます。 CF・TopCoderでは使えます。 用意: g++の新しそうなやつを使う #include<ext/pb_ds/assoc_container.hpp> #include<ext/pb_ds/tree_policy.hpp> #include<ext/pb_ds/tag_and_trait.hpp> using namespace __gnu_pbds; 宣言: tree<key,null_type,less<key>,rb_tree_tag,tree_order_statistics_node_up
Fisher-Yates Shuffle - Faith and Brave - C++で遊ぼう
Fisher-Yates Shuffle – An Algorithm Every Developer Should Know てきとうに抜粋して書く。 以下のシャッフルアルゴリズムは間違っていて、 def incorrect_shuffle(items): for i in range(len(items)): randomIndex = random.randint(0, len(items)-1) temp = items[randomIndex] items[randomIndex] = items[i] items[i] = temp return items これには、以下の3つの問題がある： 偏る 偏る 偏る 実は1つだったけど、これは大きな問題だ。 Fisher-Yates Shuffle (Knuth Shuffleとも呼ばれる)の実装は、以下のようになる： def fi
Stackを使ってQueueを作る - くまメモ
有名な話かと思ったら意外と知られていなかったのでメモ。 FILOを使ってFIFOを作るとも言います。StackでQueue作れてもQueueでStackを作る方法が思いつかないので誰か教えて下さい。もしくはこういう学問があったら紹介して頂けると嬉しいです。 簡単な説明としては、2つのStackを用意して、enqueueするときには1つ目にpush()し、dequeueするときには2つ目からpop()するだけ。 ただし2つ目のStackが空の場合は1つ目のスタックが空になるまで2つ目のスタックに移し替える。 template<typename T> class MyQueue { std::stack<T> in, out; MyQueue(){} void enqueue(const T& v) { in.push(v); } T dequeue() { if (out.empty())
STL風に使えるマップ型コンテナの紹介と性能比較 - Preferred Networks Research & Development
最近スマートフォンに乗り換えました。徳永です。 C++は世に数あるプログラミング言語の中では比較的メモリを食わない方ですが、それでもメモリ使用量が問題となる場合はあります。そのような場合の対処方法はいくつか有りますが、手軽に選択できる方法として、今日はSTLのmapやunordered_mapと同じ感じで使えるデータ構造をいくつか紹介したい思います。 以下、計算量の表記をする際には、要素数をnとします。 Loki::AssocVector LokiはModern C++ Designという本の作者であるAndrei Alexandrescuが開発したライブラリです。AssocVectorはその中の一つとして提供されているクラスで、vector<pair<key, value> >という型のベクターをkeyでソートした状態で持つ事により、二分探索による要素の探索を可能にしたデータ構造です。こ
priority_queue は安定じゃない
目次 ホーム 連絡をする RSS Login Blog 利用状況 投稿数 - 1078 記事 - 2 コメント - 27224 トラックバック - 363 ニュース 著作とお薦めの品々は 著作とお薦めの品々は 東方熱帯林へ。 わんくま 東京勉強会#2 C++/CLI カクテル・レシピ 東京勉強会#3 template vs. generics 大阪勉強会#6 C++むかしばなし 東京勉強会#7 C++むかしばなし 東京勉強会#8 STL/CLRによるGeneric Programming TechEd 2007 @YOKOHAMA C++・C++/CLI・C# 適材適所 東京勉強会#14 Making of BOF 東京勉強会#15 状態遷移 名古屋勉強会#2 WinUnit - お気楽お手軽UnitTest CodeZine Cで実現する「ぷちオブジェクト指向」 CUnitによるテスト駆
株式会社エス・スリー・フォー » STLport のハッシュ・コンテナ
STLport のハッシュ・コンテナ 標準C++ライブラリが提供するコンテナは、vector, list, deque, set, multiset, map, multimap の7種です。 これらコンテナから特定の要素を検索するとき、その時間計算量は vector, list, deque では O(N), set, multiset, map, multimap では O(logN) となります。 これ以上に高速な検索が可能なコンテナとしてハッシュ表(hashtable)を利用すれば、適切なハッシュ関数を与えることによって検索に要する時間計算量をコンテナ内の要素数に関わらず O(1) に近づけることができますが、残念ながら標準C++ライブラリにはハッシュ表で実装されたコンテナ(ハッシュ・コンテナ)を提供していません。 SGI(Silicon Graphics社)のSTL実装をベースに
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
OBB vs AABB - Radium Software Development
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std::minmax_element - cppreference.com