Spaghetti Source - 木の直径
説明 非負の重みを持つ無向の木が与えられたとき，木の直径，すなわち最遠頂点間距離を求める． アルゴリズム自体はシンプルである．まず適当な頂点 s から探索を行い，最も遠い頂点 u を求める．次に u から探索を行い，最も遠い頂点 v を求める．このとき (u, v) は最遠頂点対である． 実行時間が O( E ) となることは明らかである．探索に深さ優先探索を用いれば，定数も（行数も）小さくすむ．そこで以下アルゴリズムの正当性を証明する． アルゴリズムの正当性のためには，木の最遠頂点対を x, y としたとき，x または y として s からの最遠頂点 u を選んでもかまわないことを証明すれば十分である．s からの最遠頂点を u とし，s からの経路で，u と x が分かれる点を t と置く．y の位置について，次のように場合わけを行う． y が s-t 間にある場合：y を s に取り直
Trianguler
バリバリのグラフ理論 ● 命題：辺の数がMのグラフのなかで最も次数が小さ い頂点の次数は√(2M)を超えない – 頂点の次数というのはそれに繋がっている辺の数↓ –次数の総和は2Mと一致する ● 背理法で証明 – 全て次数が√(2M)以上と仮定 – 頂点数は√(2M)を超える – 次数の総和が2Mを超える
persistent segment tree (永続segtree) - sigma425のブログ
永続データ構造っていうのは"クエリとかが来て状態が変更された後も,変更される前の構造にアクセスできる"みたいな感じのやつ. 永続segtreeの例としては,まず普通のsegtreeとしてRMQがあるわけだけど,そのクエリとして, 1:"クエリxの直前の状態での"[l,r)のmin 2:a[i]をxに みたいなのが来ると永続の出番になる.(この場合クエリ先読みできれば永続いらないけど) 勿論全ての状態のsegtreeを持っておくと(クエリQ個,範囲Nに対して)QNlogNとかになって論外(ここではQ,N<150000くらいを想定している).これをうまくやるアイデアは単純で,クエリ2でsegtreeの一部が変更されるわけだが,変更されるのは高々O(logn)個だということ. つまり,これを こうじゃ こうすることで全ノードの個数はO(NlogN+QlogN)とかになり大勝利. またその区間に関
Java競技プログラミングメモ - Qiita
class FastScanner { private final InputStream in = System.in; private final byte[] buffer = new byte[1024]; private int ptr = 0; private int buflen = 0; private boolean hasNextByte() { if (ptr < buflen) { return true; }else{ ptr = 0; try { buflen = in.read(buffer); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } if (buflen <= 0) { return false; } } return true; } private int readByte() { if (hasN
Nim - sigma425のブログ
Misere(正しくはMisère) Game とは,(多分)"最後の一個をとったら負け"みたいなゲームの事で,例えばNimに対して Misere Nimというものが考えられる. Nimの勝利条件がNimber(Grundy number)であることはwell known factだが,Misere Nimの勝利条件を知らなかったのでメモ.(2014年12月放送の頭脳王という番組に番組独自の問題として出てきた,後述) 実はNimとほとんど同じで基本的に相手にxorが0の状態を渡せばいいのだが,最後までそれをやるとこっちが負けるので,最後はちょっと変える.正確には,その状態で次に動かすプレイヤーの敗北条件は, となる. prf(の概略). 後半は自明(残り奇数個なら最後取ってしまうので). 前半はNimと一緒で,あとは前半から後半にうまく移行できるかだが,全て1以下の状態でこっちに帰ってくる
Monte Carlo Tree Search - About
What is MCTS? Monte Carlo Tree Search (MCTS) is a method for making optimal decisions in artificial intelligence (AI) problems, typically move planning in combinatorial games. It combines the generality of random simulation with the precision of tree search. Research interest in MCTS has risen sharply due to its spectacular success with computer Go and potential application to a number of other di
木(tree)で遊ぶ - 連載 Haskellプログラミング（『情報処理』46巻5号 2005年5月）
46 5 2005 5 564 n 1 4 4 -1 5 n data data DumbTree = Empty | Fork DumbTree DumbTree data DumbTree Empty ( ) 2 DumbTree Fork nobsun@sampou.org IPSJ Magazine Vol.46 No.5 May 2005 565 DumbTree ( ) Empty Fork ( ) -- trees (>0)DumbTree trees :: Int -> [DumbTree] trees 1 = [Empty] trees n = concat [ joins ls rs | (ls,rs) <- [ lrs xs ys | (xs,ys) <- splits1 n ]] -- splits1 (>0)(>0)2 splits1 :: Int -> [(In
Fast inverse square root - Wikipedia
Lighting and reflection calculations, as in the video game OpenArena, use the fast inverse square root code to compute angles of incidence and reflection. Fast inverse square root, sometimes referred to as Fast InvSqrt() or by the hexadecimal constant 0x5F3759DF, is an algorithm that estimates , the reciprocal (or multiplicative inverse) of the square root of a 32-bit floating-point number in IEEE
多腕バンディットによる表示コンテンツの最適化 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。技術部検索グループの原島です。 上の画像は、スマートフォン（ブラウザ版）で見たクックパッドの検索結果ページです。レシピだけでなく、ニュースも表示されていますね。献立や掲示板のスレッドなどが表示されることもあります。 クックパッドでは、検索結果ページに表示するコンテンツをクエリなどに応じて最適化しています。最適化は、膨大なログデータと最新の機械学習を用いることで、実現しています。このエントリでは、クックパッドにおけるコンテンツ最適化の裏側を紹介します。 最適化の背景 スマートフォンの普及に伴って、ユーザが利用するプラットフォームは PC からモバイルにシフトしつつあります。クックパッドにおけるモバイル利用者の割合も、ここ 2 年で 10% 以上増加しました。最近では、60% 以上のユーザがモバイルからアクセスしています。 ユーザの利用形態が変化すれば、検索結果ページもその変化に対
全国高等専門学校プログラミングコンテスト一関大会 - natrium's reminder
（この本文は約 13,000 文字もあります） 第25回高専プロコン（一関大会）と同時開催された，第6回 NAPROCK 国際プロコンの競技部門に東京大学チームとして ioryz, mfumi2 と参加し，champion を頂きました．以下，自分たちが作成したプログラムについての解説記事になります． ソースコードは https://github.com/natrium11321/procon2014_ut に公開しています． 目次 NAPROCK とは 競技ルール 開発環境 基本的なアプローチ ジグソーパズル スライドパズル 高速化 システム readable, sustainable なコード まとめ（現役生に言いたいこと） NAPROCK とは 高専プロコンと NAPROCK を混同している人が多いので一応解説します．NAPROCK は 高専プロコンと同一のルールで同時開催されるもの
全国高等専門学校プログラミングコンテスト2014 参加記 | Jyoken's blog
こんにちは、部長の唐澤です。 2014年10月18日から19日に岩手県一関で開催された全国高等専門学校プログラミングコンテストにチーム「人力の神話」として情研から唐澤・中田・立川が参加してきました。 高専プロコンとは、その名の通り全国の高専生によるプログラミングで何かを行うコンテストです。 コンテストは競技・課題・自由部門に別れ、競技部門では与えられた問題に回答するプログラムを数ヶ月かけて実装し、それを用いて他の高専と対戦します。 我々はこれに参加し決勝戦まで進出することが出来ました。 本日は問題の概要と我々の解法を紹介したいと思います。 問題概要 初めにある画像がサーバより与えられます。 この画像は基本的に風景画なのですが、縦横最大16に均等分割された小画像をランダムに並び替えた画像で構成されています。 この画像をいくつかの操作によって元の画像に戻すというのが今回の課題なのですが、まずは
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mooopan on Twitter: "後輩に教えてもらった「softmax関数」初出らしき論文 http://t.co/7YBJSp7XWf"
http://www.bunkyo.ac.jp/~nemoto/lecture/mathpro/2002/dual2002.pdf
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東京理科大、機械式アナログコンピュータ「微分解析機」を70年ぶりに再生 ～常設展示室で一般公開へ
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Static hosting for Bitbucket by Aerobatic
CPUに適度に間違わせることで節電する技術
