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ラムダ計算の勉強のしかた、プログラム意味論 - きしだのHatena
先日のエントリで手続きを記述するという側面と、式を記述するという2つの側面があるということを書きました。 プログラムの理論とはなにか そして、手続きの性質として代表的な、アルゴリズムについての勉強のしかたについてまとめてみました。 アルゴリズムの勉強のしかた そこで、今回は、式を記述するという側面の勉強のしかたと、あとこの分野は自分でもまだ全然勉強してなかったので、これからどういう本を読もうと思っているかをまとめてみます。 プログラム意味論 プログラムは必ずプログラム言語、少なくとも記号で記述します。*1 そこで、プログラムの勉強という点では、どのように動くかというアルゴリズムの勉強だけではなく、どのように書けるか、書いたものにどのような性質があるのかということも知る必要があります。 例えば、2005年あたりからRubyのような動的型付け言語が流行りだし、Javaなどの静的型付けの言語との
アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのHatena
この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基本的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういう本で勉強すればいいか、ぼくの知ってる本からまとめてみました。
MapReduceのもう一つの使い方 - 急がば回れ、選ぶなら近道
MapReduceというと集計に使うモノという人が多いと思う。 なんとなれば、MapReduce＝Hadoop＝ワードカウントの図式になっているからだ。 実際、Hadoopを触ってみようという人のほとんどはexampleとしてワードカウントを使うはず。その辺に落ちてるシェークスピアのログでHadoopのexampleを動かした人もおおいはず。 ところが実際に業務バッチ的な処理を行うときに、MapReduceの効果的な使い方は別にもある。個人的は、「本当のMapReduceの使いかた」はこっちだと思う。なんということはなくて「組み合わせ計算を高速に行う」だ。ある種の計算では、順序処理でギブアップしてしまうケースの一つに組み合わせの計算がある Node{ List<Node> nodeList value(){ hasNodeList() ? nodeList.traverse(value()
Algorithms and Data Structures
This is a place to find information about some of the more fundamental algorithms used in computer science. This information is widely available on the net, but hopefully the way it's presented and discussed here will resonate with you. Most of these are things you wouldn't need to write yourself. Modern libraries and languages tend to have quality implementations for all of this. Nonetheless, I t
グラフの自動レイアウトに挑戦 #1 グラフ構造をSVGで表示 | matarillo.com
2022-08-12 13:50:22 作成したアプリケーションとソースコード アプリケーション： https://refd6y.csb.app/ （ブラウザで実行します） ソースコード： https://codesandbox.io/s/graph-layout1-refd6y はじめに 連載記事のトップのところに書いた図はこのようなものだ。 これをコンピュータに自動配置させたい。 Eadesのばねモデル このような、つながった複数の物体をコンピュータに自動配置させるのは「グラフ描画」または「グラフレイアウト」と呼ばれる分野であり、さまざまなアルゴリズムが研究されている。この連載記事では比較的単純な「Eadesのばねモデル」というアルゴリズムを採用する。 Eadesのばねモデルとは、次のようなモデルをつくって物理シミュレーションすることで、物体を配置するアルゴリズムだ。 各ノード(頂点)
XXL Graph Algorithms__HadoopSummit2010
This document summarizes two graph algorithms for analyzing large graphs: connected components and clustering coefficient. For connected components, it describes a two step approach: 1) partition the graph and summarize connectivity on each partition, reducing data size, and 2) recombine the summaries to find the overall connected components. This approach works for other problems like finding min
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