初心者でもアルゴリズムの学習ができる入門本とサイト一覧 - paiza times
Photo by VFS Digital Design 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について知っているでしょうか。情報系の学部出身の人は学校の授業でやったかもしれません。一方で学校で情報系の勉強をせずにITエンジニアになったという方は、アルゴリズムやデータ構造について一度は「勉強したほうが良いんだろうな」と思いつつも、実際の業務であんまり必要なさそうだし、難しそうだし、DevOpsやオブジェクト指向やフレームワークについて学ぶので手一杯で未着手、という人も多いのではないでしょうか。 今回はそんな方に向けて、アルゴリズム、データ構造を学ぶ意義と、それらを学ぶときに役立つ本とサイトについてまとめました。 ■アルゴリズム、データ構造を学ぶ意味 アルゴリズムやデータ構造について語られるときに、非常に良く言われる事として「そんなものは実務に役立たたないので必要ない」という意見があります。本当にア
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 - paiza times
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
440万組をマッチングさせたpairs分析・アルゴリズムチームのPDCAサイクル | 株式会社エウレカ
こんにちは。pairsの分析・アルゴリズム担当の鉄本です。 恵比寿のランチ開拓がマイブームです。 最近のオススメは、タワーダイニングです。 常にダイエット中の私からすると、バジルチキンのサラダボウルが美味しくて、ヘルシーで、ボリューミーで… とにかくオススメなんです！ 考え事や、開発以外の仕事をついでにしたい時に一人で行くことが多いです。決して寂しい人ではないです。 あえてです。 ……ちょっと寂しくなってきたので、早速本題に入ります。 「PDCA」で回すpairsのアルゴリズム改善 今回は、pairsのアルゴリズム改善についてお話ししたいと思います。 私の所属する分析・アルゴリズムチームでは、pairsの数値データを扱っています。 具体的には数値の計測、分析 → 考察 → 提案 → 開発 → 効果測定 → 改善 … といったサイクルで開発を進めています。いわゆる「PDCAサイクル」というも
強化学習＋為替トレード戦略 – Momentum
概要 ・強化学習をトレード戦略に適用するとこんな感じになるのかなというテスト。我流なので何やってんのpgrという場合も生暖かい眼で何卒よろしくお願いします(ヘッジ文言^^) ・モンテカルロをぶん回すことでQ-valueを推定します。 ・今回は簡単のために初回訪問モンテカルロ(逐一訪問はめんどいのお) ・モメンタム戦略を試すため、状態として過去の自分自身のシャープレシオ(1ヶ月と3ヶ月)を使用しています。 ・行動決定にはEpsilon-Greedy法 初回訪問モンテカルロ いかんせん強化学習の学習自体が何をどう考えて良いか門外漢のため五里霧中＋Pythonも同じく門外漢のため五里霧中のため、自身の勉強方法も探索しっぱなしという^^;; これであってんのですかねえ 詳しくは参考文献[1]のP.134を見てケロというかんじなのですが、 ・現在での状態を確認(状態=過去のシャープレシオ) ↓ ・そ
アルゴリズムとプログラミングをビジュアルで一挙に理解できる「VisuAlgo」
アルゴリズムを理解するのにビジュアル化することは非常に有効で、プログラムをビジュアル化することで理解が進むのもまた同じ。そこで、アルゴリズム・プログラミングの理解が進むようにと、アルゴリズムを記述したプログラムコードを一挙にビジュアル化することで、アルゴリズム＆プログラミングを同時に学習できる一挙両得なサービス「VisuAlgo」が公開されています。 VisuAlgo - visualising data structures and algorithms through animation https://visualgo.net/en 上記のVisuAlgoサイトで試しにソートアルゴリズムの基本プログラム「バブルソート」をビジュアル化してみます。「Sorting」の「bubble」をクリック。 検索窓の下に「bubble」と表示されたのを確認したら「Sorting」の画像をクリック。
AWSユーザーは必ず覚えておきたいExponential Backoffアルゴリズムとは何か - yoshidashingo
cloudpackエバンジェリストの吉田真吾（@yoshidashingo）です。 Exponential Backoff 直訳すると「指数関数的後退」つまり、指数関数的に処理のリトライ間隔を後退させるアルゴリズムのことです。 詳しくはWikipediaに記載があります。 Exponential backoff - Wikipedia 日本語でブログに書かれている方もいらっしゃいます。 exponential backoffのメモ – Siguniang's Blog これを見ていると、どうやらこのアルゴリズムは古くから通信装置において、イーサネットフレームのデータ送信時にコリジョン（衝突）を検出したら一定時間待機して再送して、処理を完結させるためのアルゴリズムとして使われているようです。 通信機器の世界に限らず、アプリケーションの分野でも、大規模で予測不能な処理量を有限なリソースでさばく
多腕バンディットとUCB1で遊ぶ - Negative/Positive Thinking
はじめに ちょっと遊びで多腕バンディット問題で遊んでみた。 UCB1-tunedも書いてみたけどUCB1より最終的な儲けが低くてあれ？ってなった。どっか間違ってるか。。。 追記(2012/2/12)：コメントをいただいて、修正しました。一応、報酬額がUCB1よりtunedの方が高くなっているので、一緒にのせてみます。 修正 コメント指摘をうけ、元論文( http://www.eecs.berkeley.edu/~pabbeel/cs287-fa09/readings/Auer+al-UCB.pdf )を確認してみました。 「K個の独立で、未知だがそれぞれ期待値がμiの一様分布に従う確率変数Xi」と定義されているみたいで、報酬期待値μ*もμiの最大と定義されているので、評価値の計算もこれを用いなければなりませんでした。 「報酬を表すi.i.d.な確率変数X_{i,t}の範囲は、UCB1の証明
Multi-armed bandit問題のライブラリを公開しました - Dust Theory
Multi-armed bandit問題（バンディット問題）のライブラリを公開しました https://github.com/jkomiyama/banditlib バンディット問題とは？ id:lxyumaさんのわかりやすい解説 http://lxyuma.hatenablog.com/entry/2013/09/18/002613 QuitaのA/Bテストへの応用に関する記事 http://qiita.com/yuku_t/items/6844aac6008911401b19 IBIS2011（国内学会）での中村先生の解説 http://ibisml.org/archive/ibis2011/ibis2011-nakamura.pdf 岡野原さんの解説 http://hillbig.cocolog-nifty.com/do/2008/07/icml2008_0777.html 何ができ
AtCoder Beginner Contest 009 解説
2018/10/31 勉強会 (文字が見えない方は、ダウンロードするかフルスクリーンにしてご覧ください)
wavelet行列で高速な「もしかして友だち？」検索 | 株式会社サイバーエージェント
業務経歴： Sierでのソフトウェア開発・大手メディアでのサービス運用を経て2012年サイバーエージェント入社。 アメーバ事業本部コミュニティサービスの開発責任者を経て、現在はアドテクスタジオで広告配信技術に注力。 好きな分野はグラフ探索とチューリングマシン。 ソーシャルサービスでは、ユーザ間のつながりやユーザ同士の類似性がとても重要です。 つながりの近いユーザや自分と似ているユーザを「もしかして友だち？」とサジェストすることでユーザ間のつながりを伸展させることができます。 そこで、ユーザの「つながり」具合が似ているユーザを「友だちかもしれないユーザ」としてサジェストを行うことを考えました。 しかし「つながり」のデータというのはユーザ数のベキ乗であるため、容量が大きくなりやすい性質があります。 即ち、「つながり」類似度の算出には時間がかかる、ということです。 この「つながり」類似度算出
簡潔データ構造の入門の入門 - EchizenBlog-Zwei
最近、簡潔データ構造(Succinct Data Structure)がじわじわ人気が出てきているように感じるので入門の入門、くらいの記事を書いておく。 この記事では簡潔データ構造において最も基本的なデータ構造である完備辞書(Fully Indexable Dictionary)について説明する。 新しい概念が出てきた時に気になるのは「どうやって実現するのか」「それができると何が嬉しいのか」という2点だと思う。 前者についてはこの記事(http://d.hatena.ne.jp/takeda25/20140201/1391250137)がわかりやすいのでここでは述べない。この記事では「完備辞書があると何が嬉しいのか」について説明する。 完備辞書とは 完備辞書はrankおよびselectという操作が定数時間で実行できるビット列のこと。rank(i)はi番目のビットより前にいくつ1があるかを返
【読書感想】世界でもっとも強力な9のアルゴリズム ☆☆☆ - 琥珀色の戯言
世界でもっとも強力な9のアルゴリズム 作者: ジョン・マコーミック,長尾高弘出版社/メーカー: 日経BP社発売日: 2012/07/19メディア: 単行本購入: 15人 クリック: 437回この商品を含むブログ (21件) を見る Kindle版もあります。こちらのほうが低価格。 世界でもっとも強力な9のアルゴリズム 作者: ジョンマコーミック出版社/メーカー: 日経BP社発売日: 2013/10/10メディア: Kindle版この商品を含むブログ (6件) を見る 内容紹介 コンピュータを使い物にするアルゴリズムにはどういうものがあるか、今日的な視点から選んだ実際に役立っている9のアルゴリズムのアイデアを、章ごとに掲げてわかりやすく説明した読み物です。 図を多用し、その仕組みをたとえを使いながら見せることに重点を置いています。著者が選んだ基準は、 (1)インターネットでメールやブラウザを
幅優先探索 | アルゴリズム[Ruby/Python][AOJ 0129]
『幅優先探索』をRuby/Pythonで解いてみました。AIZU Online Judgeで対応している問題は『Seven Puzzle』です。 🏀 概要深さ優先探査の説明は『通勤・通学中に理解する深さ優先探索と幅優先探索』、 『アルゴリズム図鑑：iOS & Androidアプリ』が分かりやすかったです。 要点は次のとおり。 根ノードで始まり隣接した全てのノードを探索。階層(根ノードからの距離が近い順)にルートを調べる 🐯 サンプル問題(AOJ)Seven Puzzle Aizu Online Judge。1-7までの数字と、1つ空白のあるパズルをとく問題。 😀 Rubyコード 01234567がそろった状態(ゴール)からスタートして、0を移動させる 幅優先探索で過去に到達していない状態になったら、手数(移動数)を記録 すでに到達済の状態であれば、スキップ(幅優先探索なら手数が同等か
![幅優先探索 | アルゴリズム[Ruby/Python][AOJ 0129]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c2ea7e72d0d7f3ba6c237909f321e67ffbdaa24e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fmorizyun.github.io%2Fimg%2Fog_image.png)
平方数かどうかを高速に判定する方法 - hnwの日記
平方数とは、ある整数の平方（＝二乗）であるような整数のことを言います。つまり、0,1,4,9,16,...が平方数ということになります。 ところで、与えられた整数が平方数かどうかを判定するにはどうすれば良いでしょうか。与えられた整数の平方根の小数点以下を切り捨て、それを二乗して元の数になるかどうか、というのがすぐ思いつく実装です。 <?php function is_square($n) { $sqrt = floor(sqrt($n)); return ($sqrt*$sqrt == $n); } しかし、平方根の計算は比較的重い処理です。もっと高速化する方法は無いのでしょうか。 多倍長整数演算ライブラリGNU MPには平方数かどうかを判定するmpz_perfect_square_p関数が存在します（PHPでもgmp_perfect_square関数として利用できます）。本稿ではこの実装
Go のスライスの内部実装 - Block Rockin’ Codes
History 14/05/09: Merge2 を修正しました。http://twitter.com/jbking/status/464659353945911297 Intro Go のスライスは、いわゆる LL 系の言語が持つ可変長配列の実装と似ています。 よって LL のような手軽な扱いをすることもできますが、その内部実装を知ることでより効率の良いメモリハンドリングができ、パフォーマンスを改善や、メモリーリークの防止などに繋がる可能性があります。 この辺は SWrap というライブラリを作りながら勉強したので、今回は、この Go のスライスの内部実装を解説します。 Go の配列 スライスを知るためには、まず配列について知っておく必要があります。 Go の配列は固定長のため、以下のように長さを指定して宣言します。 var arr [4]int func main() { arr =
実践・最強最速のアルゴリズム勉強会 第五回講義資料(ワークスアプリケーションズ & AtCoder)
前編 (平衡二分探索木編) はこちら http://www.slideshare.net/iwiwi/2-12188757
JSONデータの圧縮について - aticoにようこそ
はじめにHTTPのContent-Encoding: gzipにより、アプリ...
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