アルゴリズム入門
トップ->アルゴリズム入門 アルゴリズム入門内検索 アルゴリズムトップ 0. はじめに 1. アルゴリズム 1. アルゴリズムとは 2. 当ページの範囲 3. 良いアルゴリズム 4. フローチャートの書き方(記号) 5. フローチャートの書き方(構造) 6. 順次構造 7. 分岐構造 8. 反復構造 2. 順次構造 1. 代入 2. 計算 3. 入力 4. 出力 5. 練習問題1 6. 練習問題2 3. 分岐構造 1. 条件分岐 2. 単一分岐 3. 練習問題1 4. 多重分岐 5. 複合条件 6. ケース(多方向分岐) 7. 練習問題2 8. 練習問題3 4. 反復構造 1. 反復構造の種類 2. 前判定型 3. 後判定型 4. 練習問題1 5. 練習問題2 6. 練習問題3 7. 多重反復処理(ネスト) 8. 練習問題4 9. 練習問題5 5. 配列 1. 配列とは 2. 練習問題 3
Canonical Huffman Codes - naoyaのはてなダイアリー
1999年出版と少し古い書籍ですが Managing Gigabytes を読んでいます。理解のために 2.3 で出て来る Canonical Huffman Codes の習作を作りました。 ハフマン符号は情報圧縮で利用される古典的なアルゴリズムで、圧縮対象データに出現するシンボルの出現確率が分かっているときに、その各シンボルに最適な符号長の接頭語符号を求めるものです。 通常のハフマン符号はポインタで結ばれたハフマン木を構築して、ツリーを辿りながら各シンボルに対する接頭語符号を計算します。このハフマン木には曖昧な箇所が残されています。ハフマン木は木の辺を右に辿るか左に辿るかで符号のビットが決まりますが、右が 0 で左が 1 などというのはどちらでも良いという点です。(曖昧だから駄目、という話ではありません。) 従って、ハフマン木から生成される符号は一意には決まりません。 ここで各シンボル
Aho Corasick 法 - naoyaのはてなダイアリー
適当な単語群を含む辞書があったとします。「京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある」*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に「京都」「高倉二条」「つけ麺」「店」という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで「共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)」などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと
Libicpc - nya3.jp
libicpc チーム kkntkr / Unknown による、ACM-ICPC 向けのアルゴリズムの実装をまとめたページです。 基礎 テンプレート マクロ 計算 ビット演算 実数比較 幾何 基礎 データ構造 内積・外積 回転方向関数 射影 面積・体積 円と円の共通部分 多角形の面積 交差 円と円の交点 円と直線の交差判定 円と直線の交点 凸多角形と線分の包含判定 多角形と点の包含判定 直線と直線の交差判定 直線と直線の交点 直線と線分の交差判定 線分と点の交差判定 線分と線分の交差判定 距離 最遠点対 直線と点の距離 直線と直線の距離 直線と線分の距離 線分と点の距離 線分と線分の距離 多角形 凸包 凸多角形のクリッピング その他 アレンジメント ダイス 三次元幾何 直線と直線の距離 グラフ 基礎 データ構造 最短路 Bellman-Ford Dijkstra Warshall-Flo
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