はじめに - アルゴリズムとデータ構造大全
はじめに このドキュメントは，主に競技プログラミングで出題される問題を解く際に利用できるアルゴリズムやデータ構造をまとめたものです．特定の問題にはあまりフォーカスしないため，問題を解く際の考察の仕方等の内容はありません．詳しく，正確に，分かりやすく書いていこうと思っています． このドキュメントは執筆途中です． 想定する読者 C++を用いたプログラミングに慣れている方を読者として想定しており，C++言語の仕様や，文法にはあまり触れません．また，計算量という用語についても説明しません．ただし，償却計算量など，計算量の見積もりが複雑なものについては必要に応じて説明します． コードについて このドキュメントで登場するコードは，可読性向上のため，以下のようなコードがファイルの先頭に記述してあることを前提としています．また，適切な問題を用いてコードの検証がなされている場合は，コード周辺にのように，検証
もし先輩女子エンジニアが『アルゴリズム』を図解で教えてくれるとしたら -
2014年7月30日より8月27日まで開催した、paizaオンラインハッカソン（略してPOH![ポー！]）Lite「天才火消しエンジニア霧島 もしPMおじさんが『丸投げ』を覚えたら」ですが、どのような解法が有ったのでしょうか。 今回もPOH恒例の「解説図解」を、天才火消しエンジニア霧島が解説するとしたら、という体で書いてみたいと思います。(特に文体とか変えませんがｗ 最後に霧島壁紙DLが有るので是非最後までお読みください。) ■どのような高速化ステップがあるのか？ 今回の問題ですが、実行時間に大きく影響する計算量別にみたアプローチでは、すべての組み合わせを出して、人数を満たして一番安い組み合わせを見つける全探索[計算量はO(2^N)]と、動的計画法[計算量はq = max(q_i) としてO(Nq) ]（やり方によってはO(NM)）による2種類があります。 また全探索を改良し、効率的な枝刈
4択10問テストの正解探索回数＝最大16回（破られた） - C Sharpens you up
本日twitter上でエンジニアの間で話題になった問題。 4択問題10問のテストを全部埋めて提出すると正解数がわかります。 何回提出すればすべての正解を知ることができますか。10問すべての正解は、最大16回の試行で知ることができます。 （2014-06-20追記：これは算数の範囲内での答なのですが、算数の範囲内でもさらに改善できました。14手です。 http://cs.hatenablog.jp/entry/2014/06/20/132605 ） まず、回答の分布がわからない場合の最大 = 21回 1問目の正解を知るためには最大何回試行する必要があるでしょう。 AAAAAAAAAA BAAAAAAAAA CAAAAAAAAA DAAAAAAAAAの4回必要だと思いますか？ いえ、3回で十分です。 AAAAAAAAAA BAAAAAAAAA CAAAAAAAAAこの3回の正解数が同じだった時
CodeIQで結城先生が出題されたCrossingが神がかっていた件 - やねうらおブログ(移転しました)
CodeIQで挑戦者数が400人超えという異例の事態になったCrossingとはどんな問題だったのか。twitterでも恐ろしい勢いで拡散され、最終日に100人を超えるチャレンジがあった、この問題。一体どこにそんな魅力があったのかについて考えてみる。 まず、このように注目されるためには満たすべき条件が二つある。 繁盛する飲食店を考えてもわかるように、まず美味しくなければならない。CodeIQで言うと、問題として良問でなければならない。解答後の達成感がなくてはならない。 次に、飲食店なら、その店に入ってみようという気にさせなければならない。入りにくそうなお店でも、料理さえ美味しければその後口コミで広がることもあるだろうが、それだと繁盛するまでに時間がかかりすぎる。だからCodeIQで言うと、まず問題を解いてみようという気にさせなければならない。 このどちらが欠けても駄目である。この問題はこの
遺伝的アルゴリズムで巡回セールスマン問題を解く - Gushwell's C# Programming Page
巡回セールスマン問題を遺伝的アルゴリズムで解くプログラムです。 Wikipediaから引用。 遺伝的アルゴリズム（いでんてき-、英語：genetic algorithm、略称：GA）とは、1975年にミシガン大学のジョン・H・ホランド（John Henry Holland）によって提案された近似解を探索するメタヒューリスティックアルゴリズムである。人工生命同様、偶然の要素でコンピューターの制御を左右する。4つの主要な進化的アルゴリズムの一つであり、その中でも最も一般的に使用されている。 詳細な説明は、Wikipedaiを読んでいただくとして、ここで採用したアルゴリズムの簡単にの流れを説明します。 N固体を用意し、現世代のリストに入れる。 評価関数を適用し、上位X個を次世代のリストへ入れる。（淘汰） 交叉によりY個の子孫を作り、次世代リストに入れる (交叉は後述） 突然変異により子孫をつくり
木メモ - Negative/Positive Thinking
はじめに 立派な庭師になるために、木についてちょっと調べてみたので、まとめておく。 木(構造)とは 閉路を含まない無向グラフを「森」という 連結な森を「木」という 与えられた頂点が全てつながっていて、閉路を含んでいない 閉路を含まない有向グラフは「DAG(Directed acyclic graph)」という ある頂点を根(Root)としてもつ木を「根付き木」という 2点v,wが辺を持ち、vの方が根に近い場合、vを「親」、wを「子」という 2点v,wについて、根とvとの経路にwが存在する場合、wはvの「先祖」、vはwの「子孫」という 子を持たない頂点を「葉」という 根から各点への経路の長さ(1辺を1とする)を「高さ」という 各点の子の数が常にn子の木を「n分木」という 連結グラフGについて、閉路ができなくなるまで辺を除去し続けると、残ったものは「全域木」となる 根付き木を探索などに用いるこ
プログラミングコンテストでの乱択アルゴリズム
2013/1/9に統数研チャンネルにて、ウェーブレット木の解説をしました。岩波書店より出版されました「高速文字列解析の世界」の解説になっています。
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エレベーターゲームで学ぶプログラミング『Elevator Saga』 | 100SHIKI