【Unity】ソートアルゴリズム12種を可視化してみた - Qiita
はじめに ソートアルゴリズムの学習として、12種のソートアルゴリズムを実装して可視化してみました。 Unityにはあまり関係がなさそうな話題ですが、Unity上で作ったのでUnityタグをつけます。 バブルソート バブルソートのアルゴリズムは以下のような感じです。 配列の要素を最初から最後まで見ていき、順序が逆の要素があれば入れ替える 全ての要素の順序が正しくなるまで 1.を繰り返す. void BubbleSort(int[] a) { bool isEnd = false; int finAdjust = 1; // 最終添え字の調整値 while (!isEnd) { bool loopSwap = false; for (int i = 0; i < a.Length - finAdjust; i++) { if (a[i] < a[i + 1]) { Swap(ref a[i],
数学を愛する会 on Twitter: "迷路を解くのに最も愚かな方法として、スタートから拡散する数千個の粒子をシミュレーションするという方法が紹介されています。 https://t.co/OOAcaQZmzL"
迷路を解くのに最も愚かな方法として、スタートから拡散する数千個の粒子をシミュレーションするという方法が紹介されています。 https://t.co/OOAcaQZmzL
数学を愛する会 on Twitter: "ランダムな迷路を作って、最上部から地面までの最短距離を算出することで、落雷をモデル化できるらしい⚡️ https://t.co/YKCRblgtfi"
ランダムな迷路を作って、最上部から地面までの最短距離を算出することで、落雷をモデル化できるらしい⚡️ https://t.co/YKCRblgtfi
ハッシュ関数「SHA-256」の計算プロセスをわかりやすく視覚化してくれる「Sha256 Algorithm Explained」
アメリカの国家安全保障局(NSA)によって開発された「SHA-2」は電子署名やブロックチェーンに応用される暗号学的ハッシュ関数の1つです。そのSHA-2の中でも特に使われているSHA-256でハッシュを生成するための計算プロセスがよくわかるサイト「Sha256 Algorithm Explained」を、Domingo Martin氏が公開しています。 Sha256 Algorithm Explained https://sha256algorithm.com/ Sha256 Algorithm Explainedにアクセスするとこんな感じ。 上部にある入力欄に、好きな文字列を入力します。今回はGIGAZINEのURLである「https://gigazine.net/」を入力してみました。すると、入力したURLをバイナリに変換したメッセージブロックが表示されます。メッセージブロックは32b
数あるソートアルゴリズムをビジュアル化し堪能できるサービス「SORTING」
大小の関係が決められたデータを小さい順や大きい順に並び替える作業はソートと呼ばれ、コンピュータには欠かせないプログラムです。そのため、ソートをより早く・確実に・効率良く実行できるように、さまざまなアルゴリズムが考案されてきました。そんなコンピュータの発展にかかせない役割を果たしてきたソートアルゴリズムをビジュアル化することで直感的に理解できるのが「SORTING」です。 SORTING http://sorting.at/ これがSORTINGのサイトページです。ソートアルゴリズムを選択してページ下の「PLAY」ボタンをクリックすると、そのソートアルゴリズムを使ってボールが並び替えられます。 たとえばアルゴリズム「クイックソート」でランダムに並んだ状態の大きさの異なるボールを左から小さいもの順に並び替えるとこんな感じです。 選べるソートアルゴリズムは、クイックソート・ヒープソート・スムース
いっちー@バーチャル精神科医 on Twitter: "最速降下曲線を視覚化した興味深い実験。 最短の道をいくことがつねに最速とは限らないという、面白い実験だと思う。 https://t.co/EnKYmO10UY"
最速降下曲線を視覚化した興味深い実験。 最短の道をいくことがつねに最速とは限らないという、面白い実験だと思う。 https://t.co/EnKYmO10UY
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,
「巡回セールスマン問題」を解くアルゴリズムを可視化したムービー
by Gaël Sacré いくつもの都市を移動するセールスマンが、すべての都市を最も効率よく(最小の移動コストで)移動できる方法を求める問題を「巡回セールスマン問題」といいますが、その解き方をビジュアル化したムービーがYouTubeで公開されています。 Traveling Salesman Problem Visualization - YouTube たとえば8つの都市があるとき、これを結ぶルートは5040通りが考えられます。 解法の一つが「欲張り法(Greedy Algorithm)」という、1つの都市から常に最寄りの都市へ移動しようと考える方法。 「最適」ではないものの、最適に近い答えを導き出してくれます。 ここで、組み合わせて使うのが「2-opt法」という方法。かなり単純なアルゴリズムで、2辺を繋ぎ直していきます。このとき、ルートに重なりがあると解消して新しいルートを作ります。
visualising data structures and algorithms through animation - VisuAlgo
VisuAlgo.net/en visualising data structures and algorithms through animation VisuAlgo is a trilingual site. Try visiting the other versions of VisuAlgo other than the default English version, e.g., Chinese or Indonesian. Users can see the translation statistics for these three pages. We aim to make all three has near 100% translation rate. Unfortunately the translation progress with other language
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
RubyとPythonにおけるガベージコレクションの視覚化 | POSTD
本稿は、ブダペストで開かれたイベント「 RuPy 」で、Pat Shaughnessyが披露したプレゼンの内容をまとめたものです。 プレゼンの映像はここ から視聴できます。 本稿は当初、 同氏の個人ブログ に投稿されましたが、同氏の了承を得て、Codeshipに再掲載します。 このイベントは「RubyとPython」に関するカンファレンスなので、RubyとPythonでは、ガベージコレクション（以下「GC」）の動作がどう違うのかを比較すると面白いだろうと私は思いました。 ただしその本題に入る前に、そもそもなぜ、GCを取り上げるのかについてお話しします。正直言って、すごく魅力的な、わくわくするテーマではないですよね？ 皆さんの中でGCと聞いて、心がときめいた方はいらっしゃいますか？ ［実はこのカンファレンス出席者の中で、ここで手を挙げた人は数名いました！］ Rubyコミュニティで最近、Rub
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
視覚化による5つのガベージコレクションアルゴリズム入門 | POSTD
ほとんどの開発者は、自動のガベージコレクション（GC）を当たり前のように使っています。これは、私たちの仕事を容易にするために言語ランタイムが提供する素晴らしい機能の1つです。 しかし、最新のガベージコレクタの中をのぞいてみれば、実際の仕組みは非常に理解しづらいことが分かります。実装の詳細が無数にあるため、それが何をしようとしているのか、また、それがとんでもなく間違った事態を引き起こしかねないことについて十分理解していない限り、すっかり混乱してしまうでしょう。 そこで、5種類のガベージコレクションアルゴリズムを持つおもちゃを作ってみました。小さいアニメーションはランタイムの動作から作成しました。もっと大きいアニメーションとそれを作成するコードは github.com/kenfox/gc-viz で見ることができます。単純なアニメーションによってこうした重要なアルゴリズムを明らかにできることは
「羊飼い犬」は2つのアルゴリズムを使って群れを操っていたことが判明
By Henri Ton 広い牧場で放牧されている羊などの群れを巧みに操り、目的の場所に誘導したり盗難や天敵による被害を食い止める仕事をする犬が牧羊犬(羊飼い犬)です。巧みに群れをコントロールして人間よりも効率よく操る羊飼い犬ですが、実はその際に2つのアルゴリズムを使っていたことが明らかになりました。 The Mathematics of Herding Sheep | Motherboard http://motherboard.vice.com/read/the-mathematics-of-herding-sheep Solving the shepherding problem: heuristics for herding autonomous, interacting agents http://rsif.royalsocietypublishing.org/content/1
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
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "ソートアルゴリズムの計算量の違いをわかりやすく可視化した記事 【Unity】ソートアルゴリズム12種を可視化してみた https://t.co/SBT4Xo42ku https://t.co/Cv7GfOvAF2"
Ryo Suzuki on Twitter: "ドロネー図 / ボロノイ図を作成する機能を追加 #OpenSiv3D (v0.4.3) https://t.co/skwpOgXfUY"
Ryo Suzuki on Twitter: "長方形の詰込み機能を追加 #OpenSiv3D (v0.4.3) https://t.co/KprOc8VW0e"
Animation of Aho-Corasick string matching algorithm