Splay Treeの可視化Webページを簡易的に作った - 日々ｄｒｄｒする人のメモ
この記事は IQ1アドベントカレンダー2019 の 5日目の記事です。 adventar.org 今回はちょっとした小ネタ記事として、splay treeのvisualizationを簡易的に作った話を書きます。 はじめに Splay Treeとは? bottom-up top-down visualizationの実装 参考 はじめに 最近、Splay Treeがぬるぬる動く様子を眺めて癒やされたい(?)、という気持ちになり自作したくなったのでさくっと作りました。 作成期間はこのアドベントカレンダー記事を書こうとしてからの直近1週間です。 Splay Treeとは? スプレー木 - Wikipedia Splay tree - Wikipedia 平衝二分探索木の1つであり、参照したノードを回転しながらrootに持ってくるsplay操作によって平衝を保つ。 splay操作では zig,
本当に実用的なたったひとつのソートアルゴリズム - CARTA TECH BLOG
コンテンツメディア事業本部の新卒エンジニア坂本がお送りいたします。 突然ですが、皆さんの好きなソートアルゴリズムはなんですか？ 私は基数ソートのスマートでストイックな雰囲気に惹かれます。 とはいえ、普段の開発では「どのソートアルゴリズムを使うか」を意識することは少ないのではないでしょうか。 むしろ現実世界で「トランプが全部揃ってるか」を手作業で確認するときとかのほうが、実はソートアルゴリズムが必要なのかもしれません。 ということで（？）、そのような現実的な場面で、本当に実用的なソートアルゴリズムを決める戦いが始まりました。 選手紹介 今回試したソートアルゴリズムは、独断と偏見で選んだ以下の5種類。 1 挿入ソート シンプル・イズ・ベスト！正直言ってベンチマークの噛ませ犬！ 2 クイックソート 「クイック」の名前はダテじゃない！王者の貫禄を見せてやれ！ 3 マージソート 安定感のある隠れた実
最短経路を見つけるアルゴリズムをビジュアルで見る「PathFinding.js」
カーナビやスマートフォンのマップアプリなど、目的地への最短ルートを一瞬で割り出してくれるサービスのお世話になっている人も多いと思いますが、その仕組みがどうなっているのかを知っている人はほとんどいないはず。その処理には、ルート探索専用のアルゴリズムが用いられているのですが、そんなアルゴリズムの動作する様子や、種類の違いによる結果の変化をわかりやすく見せてくれるサイトが「PathFinding.js」です。 PathFinding.js http://qiao.github.io/PathFinding.js/visual/ このサイトでは、スタート地点からゴール地点までの最短ルートを発見するさまざまなアルゴリズムを、自分で設定を変えながらインタラクティブに体験できるようになっています。2点の間に障害物を配置することも可能で、以下のムービーでは画面左下の緑色の地点から右上にある赤い地点までのル
Visualizing Algorithms
The power of the unaided mind is highly overrated… The real powers come from devising external aids that enhance cognitive abilities. —Donald Norman Algorithms are a fascinating use case for visualization. To visualize an algorithm, we don’t merely fit data to a chart; there is no primary dataset. Instead there are logical rules that describe behavior. This may be why algorithm visualizations are
世界中の空港の位置を「ボロノイ図」で表現した「World Airports Voronoi」
普段見慣れた世界地図でも、いつもより見る視点や区切り方を変えてみると全く違った形が見えてくることもあります。世界中の空港を他のどの空港に近いかによってエリア分割し、通常の地図に重ねて示したみたのが「World Airports Voronoi」です。 World Airports Voronoi https://www.jasondavies.com/maps/voronoi/airports/ (*リンク先のページは描画に時間がかかる場合があります。PC環境推奨) 「ボロノイ図」というのは「ランダムに並んだ複数の点が存在している時、それぞれの点から距離の等しい位置を通る線(垂直二等分線)を引き、点ごとの領域を示した図」です。文字で書くとわかりづらいですが、小学校の学区割りで、近隣の学校との距離を計算して極端に通学距離が長くならないようにエリア分けしたりするときに使われます。 「World
Pythonを使って簡単にデータを視覚化する
世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1～2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事であるIPythonの埋め込みプロットが素晴らしいを参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy im
や...やっと理解できた！(2) JavaScriptのスコープチェーン - maeharinの日記
前回はJavaScriptのプロトタイプチェーンについて、図解を用いることでなんとか理解できました。今回はスコープチェーンに挑戦してみます。前回と同じく「1. 図解を用いる」「2. 用語を明確に定義する」「3. Standard ECMA-262 3rd editionを情報ソースとする」というアプローチで紐解いて行きます。 用語の定義 ・本エントリの文章における表記は、以下の表の「ECMA-262 3rd」に統一する ・本エントリの図における表記は、以下の表の「本エントリの略称」に統一する ・本エントリ内におけるES3とは、Standard ECMA-262 3rd editionを指す ECMA-262 3rd 本エントリの略称 JavaScript（サイ本）第5版（日本語） Execution Contexts EC 実行コンテキスト Variable Object VO 変数定義の
おねえさんを組み合わせ爆発から救う：2分決定木を作る - きしだのHatena
おねえさんを組み合わせ爆発から救うために、まず格子グラフを作成しました。 http://d.hatena.ne.jp/nowokay/20121015#1350267331 こんどは、そのグラフの辺について、それぞれ通るか通らないかの組み合わせによって、始点から終点までの単純な経路になってるかどうか判定して、それをツリーとして表してみます。 右の実線に行く場合はその辺を通る、左の点線にいく場合はその辺は通らない、ということをあらわします。そして、最終的に始点から終点までの単純な経路になっている場合を「T」なっていない場合を「F」とします。 ここでは、1x1マスのグラフをあらわしているので、「1:3」と「3:4」を通る場合、つまり右に分岐する場合と、「1:2」と「2:4」を通る場合、右に分岐する場合だけが「T」となっています。 判定方法は、ツリーの途中では、始点と終点に入る辺が2本以上になる
A Visual Git Reference
If the images do not work, you can try the Non-SVG version of this page. SVG images have been disabled. (Re-enable SVG) This page gives brief, visual reference for the most common commands in git. Once you know a bit about how git works, this site may solidify your understanding. If you're interested in how this site was created, see my GitHub repository. Also recommended: Visualizing Git Concepts
ソートアルゴリズムを映像化してみた - jsdo.it - Share JavaScript, HTML5 and CSS
よくあるやつです。ぼんやり眺めてると、とても癒されます。 2014/2/25 追記: 全面的に書き直しました。 // https://github.com/norahiko/sort-visualize var helper = { range: function(min, max) { var res = []; for(var i = min; i < max; i++) { res.push(i); } return res; }, shuffle: function(ary) { for(var i = ary.length - 1; 0 <= i; i--) { var rnd = Math.random() * (i + 1) | 0; helper.swap(ary, i, rnd); } }, swap: function(ary, a, b) { if(a < 0 ||
ユーザーのページ遷移をグラフで可視化してみた
takada-atです。 サイトを運営するとき、ユーザーがサイト上でどんな行動をとっているのか知りたくなることがあります。ページからページへリンクをたどって移動する動きは、テキストで表現してもいまいち理解しづらいので、グラフをつかって図にしてみます。 以下のリンクからデモを表示してみてください。 ユーザーがたくさん訪れたページほど、ノードのサイズが大きくなり、またページからページへ移動した人の数が増えるほど、線が太くなります。 HTML5のcanvasをつかって描画しているので、InternetExplorerでは見れません。InternetExplorer以外のブラウザで閲覧してください。 グーグルマップのようにドラッグで移動したり、カーソルキーで移動できます。 デモ github ■アルゴリズムなど ノード同士が適切に距離をとりあうようにEadesのバネモデルというアルゴリズムを
第7回 代表的な離散型確率分布 | gihyo.jp
今回は、前回導入したNumpy、そしてグラフを描画するmatplotlibを使って、いくつかの代表的な分布を紹介していきます。 第5回「「よく使う分布」はどうしてよく使う？」の項でも代表的な分布が紹介されていました。そこでは、“この状況（モデル）では、この分布を使う”というパターンを想定する、それが“よく使う分布”がいくつも存在する理由と言及されていましたが、どのような状況でどのような分布を使えばいいのでしょうか？ 実際、どのような状況のときに、どのような分布を使うと説明しやすいかを考えながら、みていきましょう。 matplotlibのインストール matplotlibはpythonとNumpyのための高機能なグラフ描画ライブラリです。今後もグラフを描画することがあるかと思いますので、ここでインストールしておきましょう。 公式サイトのダウンロードから各OS向けのパッケージを入手して
Sorting algorithms: quite boring until you add sound effects - Geek.com
This site may earn affiliate commissions from the links on this page. Terms of use. Anyone who has ever done a programming course or tried to learn to code out of a book will have come across sorting algorithms. Bubble, heap, merge, there’s a long list of these methods of sorting data. The subject matter is fairly dry. Thankfully someone has found a way to not only make sorting more interesting, b
ベルマンフォードのアルゴリズムで実行される結果も逐次表示 - yasuhisa's blog
離散最適化理論の課題が出ていたので、ベルマンフォードのアルゴリズムを実装してみることにした。アルゴリズムが実行されていく様子の例もレポートに貼ろうと思ったんだけど、アルゴリズムはもうあるんだから、その様子をruby-graphvizとかで吐けばいいじゃんということでやってみた。 pngファイルをアニメーションgifに変換するのはこんな感じで。この辺を参考に。 convert -geometry 320x500! -delay 150 -loop 0 bellman_ford_example_a_uniq*.png bellman_ford_example_a.gif 俺はRubyで書いたわけだけど、こんなことをやってるid:mickey24に「それRでできるよ!!」と言われそうである。 単一始点最短路問題に対するその他のアルゴリズムベルマンフォードのアルゴリズムは単一始点最短路問題に対する
Damn Cool Algorithms: Levenshtein Automata - Nick's Blog
Posted by Nick Johnson | Filed under python, tech, coding, damn-cool-algorithms In a previous Damn Cool Algorithms post, I talked about BK-trees, a clever indexing structure that makes it possible to search for fuzzy matches on a text string based on Levenshtein distance - or any other metric that obeys the triangle inequality. Today, I'm going to describe an alternative approach, which makes it p
Gallery of Processor Cache Effects
Most of my readers will understand that cache is a fast but small type of memory that stores recently accessed memory locations. This description is reasonably accurate, but the “boring” details of how processor caches work can help a lot when trying to understand program performance. In this blog post, I will use code samples to illustrate various aspects of how caches work, and what is the impa
【SEOリサーチ】本文のテキストが鍵を握る！ Yahoo!検索アルゴリズム2009年12月更新分の調査レポート
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
American Mathematical Society :: Feature Column - Voronoi Diagrams and a Day at the Beach
Introduction Suppose that you live in a desert where the only sources of water are a few springs scattered here and there. For each spring, you would like to determine the locations nearest that spring. The result could be a map, like the one shown here, in which the terrain is divided into regions of locations nearest the various springs. Maps like this appear frequently in various applications a
wonderfl build flash online | 面白法人カヤック
wonderflは、サイト上でFlashをつくることのできるサービス。 通常Flashをつくるためには、Flash IDEやFlex、FlashDevelop等といったツールを使って、コードを書き、コンパイルする必要がありますが、wonderflでは、サイトにあるフォームにActionscript3のコードを書けば、サーバサイドでコンパイルを行えます。 つまり、ブラウザさえあれば、Flashをつくれます。コンパイル結果はサイト上に表示され、作成されたFlash（swf）はページ上に自動的に表示されるので、完成したFlashをリアルタイムに見ながらコードを書くことができます。 ※APIとして、はてな OpenIDを使用してネットにさえつながれば、誰もがFlashクリエイターになれます。世界中のFlashクリエイターがユーザーになるwonderflは、 文字通り、世界のFlash図鑑となってい
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