Beam search - Wikipedia
Beam search with width 3 (animation) In computer science, beam search is a heuristic search algorithm that explores a graph by expanding the most promising node in a limited set. Beam search is a modification of best-first search that reduces its memory requirements. Best-first search is a graph search which orders all partial solutions (states) according to some heuristic. But in beam search, onl
-- 基礎から学ぶコンピュータ -- 《第五十九号》
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簡単そうで難しい組合せ最適化
簡単そうで難しい組合せ最適化 簡単そうで難しい組合せ最適化 高校生，高専生，大学学部生の皆さん 私たちの研究室では，組合せ最適化（離散最適化）という ものを研究の対象にしています．これは離散数学の問題で すが，私たちの身近なところにも現れています．ここでは 組合せ最適化問題の例を挙げて，その解決に向けた研究に ついて説明いたします 京都大学工学部情報学科 数理工学コース 京都大学大学院情報学研究科 数理工学専攻 離散数理分野 長方形詰め込み問題 最初にパズルのような問題を紹介しましょう．左の図のようにいくつかの長方 形が与えられ，これらを入れ物に重ならないように詰めます．このとき，右の 図のように詰めた結果の高さをできるだけ低くすることがこの問題の目的です． １ ２ ３ ７ ６ ４ ５ ６ ８ ９ ２ ８ ５ ７ ４ ９ １ ３ 与えられた長方形 入れ物 詰めた
平面幾何におけるベクトル演算 » 直線と線分
で求まります（ここで |x×y| は実数に対する絶対値， |x| はベクトルに対する絶対値と「絶対値」の意味が異なっている点に注意してください）。 コーディングは以下の通りです*1： // 点a,bを通る直線と点cとの距離 double distance_l_p(P a, P b, P c) { return abs(cross(b-a, c-a)) / abs(b-a); } 線分と点の距離 今度は線分と点の距離を考えてみましょう。 距離としてどのような値が欲しいのか，というのは問題依存なのですが， ここでは一般的な距離の定義に従って，点から「線分のどこか」への最短距離としてみます。 そうすると，線分 ab に垂直な直線で点 a を通る直線と点 b を通る直線に囲まれた領域（下図の左の赤色領域に相当）にある点であれば， 点から直線 ab への垂線が最短距離になります。 また，点 c がこ
SIGMOD'13 に論文採択 - iwiwiの日記
論文が国際学会 SIGMOD'13 (ACM SIGMOD International Conference on Management of Data) に採択されました．SIGMOD はデータベース分野のトップ会議です．日本からの論文は知る限り 5 年ぶりだと思います．修士の間の研究で，この厳しい戦いを勝ち抜き論文採択に至ることができ，本当に嬉しいです． 論文は "Fast Exact Shortest-Path Distance Queries on Large Networks by Pruned Landmark Labeling" というタイトルで，研究室同期の岩田と NII の吉田さんとの共同研究です． 内容について 扱っている問題は前回の EDBT 論文と同じく，大規模ネットワーク上の最短路クエリです．グラフに対し，ある程度の前計算データを蓄えておく事により，2 点間の最短
TCO10 Marathon Round 3 - てきとーな日記
Subgraph Isomorphismする問題 暫定8位だけど、おそらくシステムテストで順位が超入れ替わると思われるので安心出来ない 通過できてるといいなぁ 戦略上重要なこと スコアが絶対評価なので、点が稼げるところで一気に稼がないといけない 難しいケースは頑張っても20〜40点とかそれくらいの点数しかとれないのに対し、簡単なケースは300点以上取れる forum情報だと１ケースで2600点とった人までいるとか… このことに終盤で気づいたので、そっからは点数低いのをあげようとするのをやめて、点数高いやつをさらに高くするために頑張った 基本的な方針 基本的には全探索するだけ まず最初に、H(小さい方のグラフ)の頂点の順番を固定し、その順に探索を行う 固定せずに、候補数の少ない点からやったほうがよさそうな気がするが、候補数の計算に時間がかかる、ちょっと先の方に難しい場所があってもそっち方法に
Algebraic DP: 動的計画法を書きやすく
PFI社内セミナー（2012/11/22）で動的計画法の新手法・代数的動的計画法について発表した際の発表資料です。発表の模様はこちら： http://www.ustream.tv/recorded/27196711
ウェーブレット行列の省メモリ構築方法 - アスペ日記
ウェーブレット行列の構築方法について。 前に書いた記事とは違って、「ウェーブレット行列大好き！」って人*1以外が読んでもあんまり益がない記事だということをあらかじめ書いておく。 内容としては、相変わらず中学生以上の知識が必要ということはないけれど。 上の記事で書いたように、ウェーブレット行列は 2進数の基数ソートと同じような感じで構築できる。 で、基数ソートをするには、元の配列と同じだけの領域が必要になる。 だが、ウェーブレット行列のように各段階でのビット列だけが必要であるなら、その領域は必要ない。 ウェーブレット行列でも、ウェーブレット木のノードのようなものを持っておくことで、配列長のオーダーでなく、文字の種類のオーダー（一般的に配列長よりずっと小さい）だけの記憶領域で構築できる。 ぼくのウェーブレット行列ライブラリである wavelet-matrix-cpp や、 id:echizen
Big-O Algorithm Complexity Cheat Sheet (Know Thy Complexities!) @ericdrowell
Hi there! This webpage covers the space and time Big-O complexities of common algorithms used in Computer Science. When preparing for technical interviews in the past, I found myself spending hours crawling the internet putting together the best, average, and worst case complexities for search and sorting algorithms so that I wouldn't be stumped when asked about them. Over the last few years, I
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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第9回「再帰的アルゴリズムの基礎」 - 「アルゴリズムとデータ構造」講義日程
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Artificial Intelligence/Search/Heuristic search/Beam search - Wikibooks, open books for an open world
2013 TCO Marathon Round 2 (yowa)
ギークアカデミー：先端を走る技を、ギークに学ぶ
「G番目の数字」の解説
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