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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
[java] SecureRandom のアルゴリズムの選択について - tokuhirom's blog
前提 Java SE 8 + Linux 前提です｡ Java で暗号的に安全な乱数をえる Java で暗号的に安全な乱数を得るには SecureRandom クラスを利用します｡ SecureRandom ではいくつかの乱数生成アルゴリズムをサポートしています｡ 各プラットフォームでもっとも安全な SecureRandom の実装は ${JAVA_HOME}/jre/lib/security/java.security の securerandom.strongAlgorithms という項目に書いてあります｡ SecureRandom#getInstanceStrong() で取得できるのはこれです｡ インスタンスの取得方法 new SecureRandom() でデフォルト実装が得られます OSX や linux では NativeBlocking です(SHA1PRNGの場合もある
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
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。
バブルソートよりも非効率なソートアルゴリズムを探して ―― ストゥージソートとスローソート - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
はじめに 恐らく、プログラマの中で配列内の要素を整列させたりするソートにお世話にならなかった人、というのは余り考えられないのではないでしょうか。しかし、とはいえ、大抵はソートを自前で実装せず、組み込み関数であったり、あるいは何らかのライブラリで済ませることが殆どだと思う。 車輪の再発明というよりも、バグとか、自分が考慮していなかった挙動などを避けるために、自前でソートを組むことは余りないのですが、とはいえ、自分なりにソートを実装して見ると、それがどういう特徴を持ったソートであるか、というのがわかりますし、また、ソートというのはいったいどういう操作で実現されるのかという洞察が深まってくるなあ、という実感があったりする。 なので、今回はあるソート二つについての話を書くのが趣旨です。 最高のアルゴリズムはある、だが最悪のアルゴリズムは何か 一口にソートといったところで、ソート自体にも銀の弾丸があ
もし女子大生プログラマに『アルゴリズム』を図解で教えるとしたら - paiza times
2014年4月16日より2014年5月14日まで開催していたpaizaオンラインハッカソン（略してPOH![ポー！]）Vol.2「女子大生とペアプロするだけの簡単なお仕事です！」で提出された最速コードはどのような高速化のアプローチでで生み出されたのでしょうか？ POH Vol.2に登場した女子大生インターンプログラマの木野ちゃん（左のイラスト）にアルゴリズムを図解で教えるとしたら、どう教えるだろうか、という事で、今回は図解してみました。 今回は前回の最速コード発表レポート（【結果発表】女子大生プログラマの心を鷲掴みにした最強のコード8選）に引き続き、最速コードの裏側に迫ります。 ■高速化のアプローチ方法について 今回もPOH Vol.1 と同様に、POH Vol.2では計算量の改善による高速化を柱とするアプローチを想定して出題されました。基本は定数倍高速化によって想定解法よりも悪い計算量の
共通部分文字列をカウント | アルゴリズム [AOJ 528][Ruby/Python][文字列操作]
引き続きプログラミングの基礎体力づくりと、Pythonの勉強を兼ねてアルゴリズムを勉強中です。今回は『共通部分文字列をカウントする方法』について勉強しました。AIZU Online Judgeで対応している問題は、『Common Sub-String』です。アルゴリズムというよりは頭の体操的なパズル問題ですが、ある程度速度の早いプログラムを書くのには工夫が必要だなと痛感しています。 🏈 AOJ問題Common Sub-String Aizu Online Judge。2個の文字列が与えられたとき、 両方の文字列に含まれる文字列のうちもっとも長いものを探し、 その長さを答えるプログラム。 🍄 Rubyコードloop do s, t = gets.chomp, gets.chomp rescue break s, t = t, s if s.length > t.length max_l
![共通部分文字列をカウント | アルゴリズム [AOJ 528][Ruby/Python][文字列操作]](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)
ビットごとの秘法と技法 から
最も右のビットの位置を知る法 TAOCP 7.1.3はbitwise tricks and techniques(ビットごとの秘法と技法)で楽しい話題が満載だ. このブログで以前取り上げたビットスワップもそこにある. 今回の話は計算機にある語xの最も右にある1のビットの位置を計算するもので, x = 0なら1のビットはないから, エラーか不定とするか無限大とするかだが, その辺はどうでもいいのでx≠0 の場合を考える. xに対してこの位置をρ(x)で表すので, 位置を求めるアルゴリズムをρ関数という. ρは右(right)のRに対応するギリシア語のアルファベット(小文字)である. これに対し最も左のビットはTAOCPではleftのLのギリシア語のλという. λはLisp屋にはちょっと困る命名だ. 二進法での計算に慣れている人は, 最も右の1のビットを取り出すのが簡単なことは知っている. x
コンピュータを進化させてきた偉大なるアルゴリズムまとめ
By Kai Schreiber IT技術の進化のスピードには目を見張るものがありますが、それを支えているのはアルゴリズムと呼ばれる処理方法(技術的アイデア)です。さまざまなアルゴリズムの中でも、コンピュータの進化に革命的な影響をもたらしたとされる偉大なアルゴリズムは以下の通りです。 Great Algorithms that Revolutionized Computing http://en.docsity.com/news/interesting-facts/great-algorithms-revolutionized-computing/ ◆ハフマン符号(圧縮アルゴリズム) Huffman coding(ハフマン符号)は、1951年にデービッド・ハフマン氏によって開発されたアルゴリズム。頻出頻度の大小によって対戦するトーナメントツリーを考えて、ブロックごとに0と1の符号をもたせる
「結城浩さんのCodeIQ問題は、なぜ面白いのか？」を7つのポイントで解説！｜CodeIQ MAGAZINE
CodeIQで結城浩さんが出題する問題はいつも大人気！なぜなら結城さんは解答者をどう楽しませるかを考えつくしているから。 今回は結城浩さんご自身に「なぜこんなに面白い問題を作れるのか」そのこだわりを７つのポイントに絞って書いていただきました。 by 馬場美由紀 （CodeIQ中の人） はじめに こんにちは、結城浩です。いつもCodeIQでの出題にご解答いただき、ありがとうございます。 今日は、CodeIQで出題しているときに私が心がけていることをお話しします。 なお、以下でお話しすることはあくまで私が出題する問題に対する心がけです。CodeIQにはたくさんの出題者さんがバリエーション豊かな出題をしています。他の問題に対して批判するという意図はまったくありませんので念のため。 最高の問題 出題するときに心がけていることの第一、それは最高の問題を作ろうということです。 せっかく時間を掛けて問題
PageRankアルゴリズムを使った人事評価実験 | 株式会社サイバーエージェント
2-2-1.一般的な360度評価による評価方法 問題点 一般的に評価プロセスが公開されていないため、最終評価までのプロセスが不透明である 全員が全員を評価するのは多数の社員がいる場合は不可能である ランダム抽出によるお互いの評価を行うと、まったく違う専門分野を評価したり、まったく関わりあいのない人を評価することになり精度が下がる 2-2-2.専門分野での評価者による評価方法 問題点 *評価者になる人材の不足 高い専門スキル、会社とのビジョンマッチ、メンバーからのその専門分野での高い信頼の全てを備えている人材が専門分野毎に必要。 さらに、評価の納得性を保つためにはメンバーからの信頼がある人材ではないと評価できない。 *評価者によって評価ポイントの違いがある 同じ分野の技術者でも、スキルの価値をどこに置いているかというスタンスの違いから評価ポイントにゆらぎが発生する。 さらに評価者自体
ビット逆転ループ - アスペ日記
注意: この記事は読んでも役に立ちません。頭を無駄に使いたい人向け。 普通のループは、たとえば 0 から 255 までなら、0 -> 1 -> 2 -> ... というようにループする。 そういう普通のループじゃなくて、ビットを逆転させた数字でループできたらいいのになぁということが最近あった。 0 -> 128 -> 64 -> ... のように。 探してみると、そういうページが見つかった。 さすがネットは広い。 コードは以下の通り。 int r = 0; // counter int s = 0; // bit-reversal of r/2< int N = 256; // N can be any power of 2 int N2 = N << 1; // N<<1 == N*2 do { printf("%u ", s); r += 2; s ^= N - (N / (r&-r)
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
突然変異の実装 | Webシステム開発／教育ソリューションのタイムインターメディア
突然変異とは、文字通り、染色体のどこかを突然変更してしまうことである。 このパズルの場合には、ランダムに長方形を１つ選んで、その周囲を少々破壊して作り直すとかが考えられる。 しかし、これはほぼ確実にダメな染色体ができるだけに過ぎず、進化を促すような奇跡が起きることは極めて少なく、延々と計算が続き、欲しい結果が得られないまま終わることが非常に多い。 それで、少々工夫をしていみた。その工夫を以下の図にまとめてみた。 （１） まず、与えられた盤面をしっかり観察しよう。この問題を解くと、緑色の部分が確定し、右上の２、４、６の一部が決まる。 (2) ということで、どこでも適当に破壊するのではなく、ダメなところを破壊して作り直すことにしよう。ということで、候補は、この３つの長方形から選ぶことにしよう。 (3) どれを選んでも良いのだが、６を選択したとして説明を続ける。６の長方形と、それに隣接した長方形
A/Bテストよりすごい？バンディットアルゴリズムとは一体何者か - Qiita
オバマ大統領の再選に大きく寄与したことで大きな注目を集めているA/Bテスト。A/Bテストを導入した、することを検討している、という開発現場も多いのではないだろうか。 そんな中、Web上で次のような議論を見つけた。 20 lines of code that will beat A/B testing every time Why multi-armed bandit algorithm is not “better” than A/B testing 一言でまとめると「A/Bテストよりバンディットアルゴリズムの方がすごいよ」「いやいやA/Bテストの方がすごいし」ということだ。 で、バンディットアルゴリズムとは一体何者なのか？ そこでBandit Algorithms for Website Optimization (O'REILLY)を読んでみた。その結果分かったことを踏まえてざっくりと
やわらか頭でアルゴリズムを10倍生かす
柔軟な発想で問題を定式化できれば、定番のアルゴリズムを驚くほど広い範囲に適用できます。 トップクラスのプログラマが問題を解く際にどのように考えているのかを紹介します。 目次
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