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昨年から続いているアルゴリズムイントロダクション輪講も、早いもので次は18章です。18章のテーマはB木(B Tree, Bツリー) です。B木はマルチウェイ平衡木(多分木による平衡木)で、データベースやファイルシステムなどでも良く使われる重要なデータ構造です。B木は一つの木の頂点にぶら下がる枝の本数の下限と上限を設けた上、常に平衡木であることを制約としたデータ構造になります。 輪講の予習がてら、B木を Python で実装してみました。ソースコードを最後に掲載します。以下は B木に関する考察です。 B木がなぜ重要なのか B木が重要なのは、B木(の変種であるB+木*1など)が二次記憶装置上で効率良く操作できるように設計されたデータ構造だからです。データベースを利用するウェブアプリケーションなど、二次記憶(ハードディスク)上の大量のデータを扱うソフトウェアを運用した経験がある方なら、いかにディ
前回までは、ロジック以前の問題、つまり「目的や前提を明確にする」「何を考えるべきかをまず考える」ことなどを解説してきました。今回からは、いよいよロジックそのものの説明に入りたいと思います。 論理展開は説得力に大きな影響を与える 人の話を聞いていて、「何か納得がいかない」「理解しにくい」というときは、たいてい筋道が通っていない、すなわち論理展開がうまくいっていない場合です。論理展開とは、簡単にいえば、複数の事実やメッセージとそれらを結び付ける「理屈」のことです。これがうまく構成されていないと「話が腑(ふ)に落ちない」という現象を引き起こします。 優れた論理展開は、ビジネスにおけるあらゆるコミュニケーションで重要とされる要素です。特にIT人材のキャリアステップとして有効といわれるコンサルタントやプロジェクトマネージャにとっては、クライアントに自分の提案を納得してもらうためにも、プロジェクトメン
大学1年から生物学部とか経済学部に在籍している人なんかは、「統計学」の体系的なトレーニング受けざるを得ないと思うので問題はないのですが、問題はそういうトレーニングをすっ飛ばしたまま、統計解析が必要になる人の場合。例えば、学部時代は英米文学専攻で統計に無縁だったけれど、大学院で英語教育系に転向した人。あるいは、教育方法論系の研究室にいてフィールドワークばっかりやっていたけれど、統計系の分析も必要になった場合。 1. 先輩から教えてもらわない まず、一番やってはいけないのが、先輩の院生に教えてもらうということ。「あの先輩に、色々教えてもらいたい(ハート)」など下心がある場合はまた別ですが、純粋に統計学“だけ”を学びたいなら先輩に教えてもらうのは危険です。 あなたは統計学初心者ならば、その先輩が「きちんと統計解析を理解している」かどうかを知る術はありません。周囲の評判というのもありますが、そもそ
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