無料で見られるプログラミング関連書籍一覧 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、動画配信界の情弱です。年始からStackOverflow眺めてたら超絶便利な質問に神回答がされてたので忘れないうちにメモっておく。2012年どっかで役に立てばいいですね。 参考 オリジナルはこちら。ここではコメントにパラパラと載ってたので、まずは直近1ページ目だけにあったものを1個のリストにまとめてみた。ほぼGeorge Stocker氏による回答を載せただけだけど。あとちょっとだけ自分で和訳とか加えたので、知っているものがあればコメントに載せて下さい。追加します。まだDとかFactorとか載ってないし、Pythonも全然足りないし。 API Only - Stack Exchange もしかするとバージョンが古かったりするものもあるかも知れませんが、それもコメントで教えてもらえるとその旨追記します。 他にも過去に挙がったもののリンク ReadWriteWebのプログ
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Thank you for being patient. We are doing some work on the site and will be back shortly.
第5回 転置索引の実装 | gihyo.jp
はじめに 前回、前々回と転置索引の論理的構造について見てきました。今回は、転置索引の具体的なデータ構造や実装について説明していきます。 辞書の実装 辞書は通常、単語に対応した情報を高速に取得するために、ハッシュや木構造などのデータ構造を取ります。現在は, 安定した性能や単語の順序関係を利用したいなどの理由で、木構造のデータ構造が使われることが多いと思います。最も単純な場合、2分探索木（Binary Search Tree）や2分探索（Binary Search）の実装が考えられます。 2分探索（木）による辞書の実装 では、辞書の具体的なデータ構造について、図を交えて解説していきましょう。 前回も触れましたが、辞書には単語とその単語に対応するポスティングリストの位置情報のペア（のリスト）が格納されています。単語で検索をするので、ペア自体は単語をキーとして並び換えられます。 たとえば, 前回の
開発メモ: オンメモリB+木による省メモリ連想配列
Kyoto Cabinet 1.2.2から加わったGrassDBは、オンメモリでページ管理を行うB+木を実装してメモリを節約しちゃう仕組みである。それを使ってJava、Python、Ruby、Perlなどのハッシュ（連想配列）機構を鬼のように省メモリにしてみる。頑張ればなんと20分の1になる。 前提 B木やその変種のB+木などは、キーの順序が近いレコード群を「ページ」という単位にまとめてシリアライズしてストレージに書き込むことで、入出力の頻度を減らして高速化することを意図している。メモリに比べて低速なストレージの上で大量のデータを管理するために使われる。多くのRDBMSやいくつかのDBMがB+木をサポートしているのはそれが理由であろう。一方で、メモリ上で検索可能なデータ構造を表現するためには、二分探索木やその特殊例である赤黒木が使われる。STLのstd::mapの実装にも赤黒木を使うのが一
B木 - naoyaのはてなダイアリー
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
アルゴリズムとデータ構造：2分挿入ソート - デラエモン、カイハツニッキ
単純挿入ソートの改良版。単純挿入ソートでは挿入箇所をリニアサーチで探していた。 2分挿入ソートではバイナリサーチで挿入箇所を探している。 データ数が大きい場合に効率的。 [計算量] O(n2) [binary_insert_sort.c] #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #define N 10 /* データ件数 */ int sort[N]; int count; void BinaryInsertSort(void); void output(void); void BinaryInsertSort(void){ int i, sorted, temp, insert; int left, mid, right; for(sorted = 1; sorted < N; sorted++){ insert
高速な安定ソートアルゴリズム "TimSort" の解説 - Preferred Networks Research & Development
先日、TimSortというソートアルゴリズムが話題になりました。TimSortは、高速な安定ソートで、Python(>=2.3)やJava SE 7、およびAndroidでの標準ソートアルゴリズムとして採用されているそうです。 C++のstd::sort()よりも高速であるというベンチマーク結果1が話題になり(後にベンチマークの誤りと判明)、私もそれで存在を知りました。実際のところ、ランダムなデータに対してはクイックソート(IntroSort)ほど速くないようですが、ソートというシンプルなタスクのアルゴリズムが今もなお改良され続けていて、なおかつ人々の関心を引くというのは興味深いものです。 しかしながら、オリジナルのTimSortのコードは若干複雑で、実際のところどういうアルゴリズムなのかわかりづらいところがあると思います。そこで今回はTimSortのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解
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