Programming Languages - Google Code University - Google Code
Programming Languages Google's Python Class This is a complete online introduction to Python programming, including writen materials, lecture videos, and coding exercises. The class is geared for people with a little bit of programming experience, and is used within google to introduce Python. Below are video-taped lectures from Google Video on various technology areas. These videos are great oppo
SimString - A fast and simple algorithm for approximate string matching/retrieval
A fast and simple algorithm for approximate string matching/retrieval SimString is a simple library for fast approximate string retrieval. Approximate string retrieval finds strings in a database whose similarity with a query string is no smaller than a threshold. Finding not only identical but similar strings, approximate string retrieval has various applications including spelling correction, fl
いやなブログ: 配列操作の比較表: Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++
配列操作の比較表: Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ プログラムを書いていると、他のプログラミング言語の記憶とごっちゃになって、「配列の後ろに要素を追加するのは push だっけ、 append だっけ」などと混乱することがあります。特に Ruby, Python, JavaScript はコードの書き方が似ているので、この問題が起きがちです。 そこで、備忘録として、 Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ の配列操作の比較表を作りました。一番慣れている Ruby を基準にしています。間違いなどがあったらご指摘いただけると助かります。他の言語のもあるといいなあ。 Ruby (Array) Python (list) JavaScript (Array) Perl (@) C++ (std::vector)
Python vs C++ vs C# @ 7bit
前回のエントリでは多数のファイルに対して正規表現をかける処理をC++とPythonで書いき、Pythonのほうが圧倒的に速いという結果になりました。 Pythonは書き方が収斂するので大してチューニングなどはしませんが、 C++では自由度が高いため書き殴ったコードを数万回繰り返すのでは、パフォーマンスを大きく落としそうです。 今回はC++の方の実装を少し修正し、またC#版も書いてみました。 結果は以下のようになりました。(単位は秒) 実験設定生grepPython + reC++ + boost.regex + ICUC# + RegexA-18.9729.46813.25028.6875A-216.86616.40718.82863.796875A-321.85715.07827.76575.0625B-11.1511.5624.5001.796875B-23.2923.3285.812
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