Data Structure Visualization
Currently, we have visualizations for the following data structures and algorithms: Basics Stack: Array Implementation Stack: Linked List Implementation Queues: Array Implementation Queues: Linked List Implementation Lists: Array Implementation (available in java version) Lists: Linked List Implementation (available in java version) Recursion Factorial Reversing a String N-Queens Problem Indexing
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
[t-pot] PROGRAMMING
Super Incorrect Translation "The Direct3D 10 System" (2006 Aug. 2)
第3回電王戦用Ponanza提出 - 毎日がEveryDay！
20:54先ほどドワンゴ様の方に第3回電王戦出場用Ponanzaを提出しました。評価関数などに乱数を加えた実装です。純粋なPonanza vs. 乱数を加えたPonanzaの試合結果は522-430乱数を加えたPonanzaがわずかに弱くなっていますが、対人戦で研究にはまらないために仕方のない経費という認識です。 実はPonanzaとBlunderを交互に指すという案もあり、実際にドワンゴ様の方からも許可を頂いていたのですが、やはり屋敷九段はとんでもなく強いという予想をしてやめました。 ちなみに、今回提出したPonanzaの強さは、クラスタが使えないことを差し引いても第二回電王戦で佐藤慎一四段と戦ったPonanzaより強いです。つまり（第三回電王戦Ponanza＋PC一台 ＞ 第二回電王戦Poannza＋PC10台）ということです。ソフトウェアによるコンピュータの強さの上昇も結構なものなん
emit.jp - emit リソースおよび情報
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Penrose Tiling Explained
Last week, I posted some obfuscated Python which generates Penrose tiling. Today, I’ll explain the basic algorithm behind that Python script, and share the non-obfuscated version. The algorithm manipulates a list of red and blue isosceles triangles. Each red triangle has a 36° angle at its apex, while each blue triangle has a 108° angle. In Python, we can represent such triangles as tuples of the
ANN - Approximate Nearest Neighbor Library
ANN is a library written in C++, which supports data structures and algorithms for both exact and approximate nearest neighbor searching in arbitrarily high dimensions. In the nearest neighbor problem a set of data points in d-dimensional space is given. These points are preprocessed into a data structure, so that given any query point q, the nearest or generally k nearest points of P to q can be
Graphillion: 数え上げおねえさんを救え / Don't count naively
Graphillion は膨大な数のグラフに対して検索や最適化、列挙を行うための Python モジュールです。このビデオは Graphillion の概要を知るためのチュートリアルです。「フカシギの数え方」 http://youtu.be/Q4gTV4r0zRs の続編として作成されました。 Graphillion is a Python software package on search, optimization, and enumeration for a very large set of graphs. This video is a quick tutorial to learn what Graphillion is. The story follows our previous episode, "Let's count!" http://youtu.be/Q4gT
指数時間アルゴリズム入門
オリジナルはこちら https://www.microsoft.com/en-us/research/academic-program/write-great-research-paper/ http://research.microsoft.com/en-us/um/people/simonpj/papers/giving-a-talk/Writing%20a%20paper%20(seven%20suggestions).pptx 新しいバージョンはこちら https://www.slideshare.net/kdmsnr/how-to-write-a-great-research-paper-226669082
nursの日記
やあ子供たち。クレジットカードの期限がきて新しいカードになった際には、その支払先として登録してあるすべての登録先でちゃんと情報を更新しなきゃだめだぞ。こんなめんどくさいことってあるか？ さて今日は、何故、パワポで作ればいいと思われる資料をExcelで作る文化が存在するのかについてだよ。 人に見せたい資料であればPowerPointで作ればいいのにとおじさんもずっと思っていました。何故、マニュアルや納品者だったり、フローチャートや遷移図なんかがExcelで作成されているのをよく見かけるのでしょうか。 おじさんは今日その答えに辿り着きました。 それはずばり「ページサイズを気にせず、どこまでも広げていけるから」です。 そういうものはExcelで作ると便利だねということ。もう理由はこれしかないだろ。 えそれは具体的には何ですかって？だからフローチャートや遷移図だよ！ はい、今日の内容はこれだけだよ
DPの話 - aizuzia
この記事は Competitive Programming Advent Calendar のために作成されました。 「DP (Dynamic Programminng: 動的計画法) がよく分からない」というつぶやきをよく目にします。何から何まで分からないというわけではないけど、 「こういうDPをすれば解けるよ」と説明されれば理解できるけど、一からそれを思い付けない メモ再帰だと書けるけどループだと書けない、またはその逆 とかいう。 この記事は、DPという技法をより深く理解する手助けをすることを目的として書かれています。これを読めばどんなDPの問題もさくさく解ける・・・ことはないと思いますが、あんまり悩まずに実装できるようになるぐらいの効果はあるんじゃないかなと思います。想定する読者層は、簡単なDPの問題をいくつか解いたことがある、TopCoderレーティング 1500 未満ぐらいの人と
焼きなまし法のコツ Ver. 1.2 - じじいのプログラミング
↓改訂版 Ver1.3はこちらから↓ shindannin.hatenadiary.com 2016年8月18日 Ver. 1.2 内容を更新しました。 4.遷移確率と温度の部分を全般的に修正 この記事は、Competitive Programming Advent Calendar Div2012の24日目の記事です。 http://partake.in/events/3fcea6d7-0bab-4597-82db-86439aadb1b9 素晴らしい企画をしていただいたtanzakuさん（https://twitter.com/_tanzaku_）、今年もどうもありがとうございます！ 焼きなまし法そのものの解説は少しだけにして、焼きなまし法の使い方のコツをメインに書こうと思います。 焼きなまし法の概要 2015年5月26日 内容を更新しました。 最適化（=最大値か最小値を求める）の手法
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Pemeliharaan Terjadwal: Crowd Play pada 2024-11-27 dari 12:00 AM sampai 2025-06-02 11:59 PM (GMT + 7). Selama waktu ini, Crowd Play permainan tidak akan tersedia. Kami memohon maaf atas ketidaknyamanan yang mungkin ditimbulkan. Pemeliharaan Terjadwal: Spinix pada 2024-10-01 dari 4:48 AM sampai 2025-01-01 12:30 AM (GMT + 7). Selama waktu ini, Spinix permainan tidak akan tersedia. Kami memohon maaf
マトロイドの凸構造 - けんちょんの競プロ精進記録
この記事は、Competitive Programming Advent Calendar Div2012の12日目の記事として書きました。 0. はじめに 今回はマトロイドについて書きたいと思います。 マトロイドはGreedyとの関連でよく耳にします。では、そもそもマトロイドがGreedy性を持つのは何故でしょうか？実は、マトロイドは単に「Greedyの一例」として出て来るばかりでなく、「現在効率的なアルゴリズムが知られている問題の殆どはマトロイドが何かしら関わっている」と言える程にイイ構造を持っています。以前、以下のようなツイートをしました。 dpやってていつも思うのが、なんか凸凹してるなーと。凸凹し過ぎてdpじゃなきゃ解けないよな、みたいな感じ。マトロイドは凹んでるところがない凸なイメージ。だから、局所最適狙う貪欲法だけで最適解に辿り着ける。焼き鈍しなんて必要ない。 本記事では、この
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