みんな、とにかくオセロAIを作るんだ - Qiita
オセロAIってなんか難しそう？そんなことはありません。むしろゲームAIを学ぶ様々なレベルの人にこれ以上ないくらい最適です。この記事ではオセロAIを作ると何が良いのかをひたすら語っていきます。そしてオセロAIをこれから作る人のために参考になりそうな記事をいっぱい貼り付けていきます。 私自身はもうかれこれ1年以上オセロAIにどっぷりハマっています。詳細は以前書いた記事で。 オセロAIをおすすめする3つの理由 1. 原始的なゲーム木探索を学べる オセロは「二人零和有限確定完全情報ゲーム」と呼ばれる種類のゲームです。この名称を説明すると、 二人: 二人で行われる、 零和: どちらかが得をすればもう片方が同じだけ損をする、 有限: 探索すべき範囲(ゲーム木)が有限で、 確定: 手番が一意に定まり、 完全情報: ランダム要素などの予期せぬ情報がない、 ゲーム: ゲームである という意味です。チェスとか
レッドコーダーが教える、競プロ・AtCoder上達のガイドライン【初級編：競プロを始めよう】 - Qiita
このように、競技プログラミングはコーディングの正確性が問われるコンテストです。 どんな問題が出されるか（２） 競プロは正確性だけではありません。例えば、以下の問題を考えてみてください。 $N$ 枚のカードが一列に並べられています。 左から $i$ 番目のカードには、整数 $A_i$ が書かれています。 あなたは $N$ 枚のカードの中から $2$ 枚同時に選び、取ることができます。取った $2$ 枚に書かれた整数の合計がちょうど $101$ となるような、カードの選び方の通り数を求めてください。 テストデータの制約：$1 \leq N \leq 10^{6}, 1 \leq A_i \leq 10^{9}$ 一番最初に考えられる解法は、以下のように「何枚目と何枚目を選ぶか全探索する」という方法だと思います。つまり、$1 \leq i < j \leq N$ を満たすすべての $(i, j)
ふたつのIterator - プログラマーの脳みそ
コードを書いているとたまにふたつのIteratorをいっしょに回すコードを書くはめになる。 /** ふたつのItaratorを並べて回すサンプル */ static boolean compare1(List<String> list1, List<Integer> list2) { if (list1.size() != list2.size()) { throw new IllegalArgumentException("個数の不一致"); } Iterator<String> ite1 = list1.iterator(); Iterator<Integer> ite2 = list2.iterator(); // 敢えてショートサーキットしない&演算を用いる while (ite1.hasNext() & ite2.hasNext()) { String v1 = ite1.nex
軽い気持ちでLinkedListを使ったら休出する羽目になった話 - Qiita
ざっくり言うと リスト構造のデータに対してランダムアクセスはしちゃだめだぞ。お兄さんとの約束だ！ 発端 数年前に他部署の支援で作ったJavaのシステムに、ちょっとデカめのデータを突っ込んだらありえないほど遅いので助けてくれ、と連絡が入った。 まぁクエリとかインデックスをちょっと見れば直るっしょ・・・と鼻をほじりながら支援に向かった。 処理内容 遅い部分の処理は以下のようなものであった。 処理対象のデータをListで受け取る。 それをforループで1件ずつ前処理する。 処理結果をオブジェクトに格納し、ORマッパーでDBにINSERTする。 これだけ？ そう、これだけだ。並列処理なんて高級なことはもちろんやってない。 インフラ調査 処理中のサーバのようすを調査する。今回のインフラは典型的な3層3サーバ構成。 WEBサーバはなにもかもが余裕。 APサーバではCPUを1つ使い切っている。 14コア
[初心者向け] プログラムの計算量を求める方法 - Qiita
はじめに この記事では、プログラムの計算量を求める方法を説明します。プログラミングの初心者向けに、厳密さよりも分かりやすさを優先して説明していきます。 サンプルコードについて この記事のサンプルコードは、C言語（C99）で記述しています。 計算量とは？ 計算量とは、 「そのプログラムがどれくらい速いかを大雑把に表す指標」 です。 もう少し正確に言うと、 「入力サイズの増加に対して、実行時間がどれくらいの割合で増加するかを表す指標」 です。 グラフによる計算量の表現 計算量をグラフで表すと、以下のようになります。 これは、「入力サイズ $n$ が増加するにつれて、実行時間が $n$ に比例して増加する」ということを表しています。 別のグラフも見てみましょう。 これは、「入力サイズ $n$ が増加するにつれて、実行時間が $n^2$ に比例して増加する」ということを表しています。 計算量を求め
![[初心者向け] プログラムの計算量を求める方法 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d3ecfe09df0a88403b4eb96790db9ac55331d6ad/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCJUU1JTg4JTlEJUU1JUJGJTgzJUU4JTgwJTg1JUU1JTkwJTkxJUUzJTgxJTkxJTVEJTIwJUUzJTgzJTk3JUUzJTgzJUFEJUUzJTgyJUIwJUUzJTgzJUE5JUUzJTgzJUEwJUUzJTgxJUFFJUU4JUE4JTg4JUU3JUFFJTk3JUU5JTg3JThGJUUzJTgyJTkyJUU2JUIxJTgyJUUzJTgyJTgxJUUzJTgyJThCJUU2JTk2JUI5JUU2JUIzJTk1JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz02N2I2OWQzNzNjMmExYjBiN2FkMjEzMWJmYzE3MGQ2Yw%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBjb3RycGVwZSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NGZjNDZhOWU0OTlhMDE4NzAzMzZmODZmYzU2N2JjMGU%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3De92ae458505ab54e62eba6f270378cb7)
AtCoderで水色になるまでにやった事とかをまとめる - shibh308’s diary
こんにちは。3/17のABC091で無事水色になる事ができたので、今までにやってきた事と水色になるために必要だと感じた事をまとめようと思います。 この記事に載っている内容はあくまで個人の意見なので、あくまで参考程度にお願いします。 また、私自身が水色最底辺の人間なので知識が浅く、いくつか間違っている点があるかもしれません。ご容赦ください。 自分語り 塚本@shibh308です。執筆時点でのレートは1215で、今までのレート推移はこんな感じ(下画像参照)です。 競技プログラミングを本格的にやり始めたきっかけは去年の12月ごろ、JOI予選で300点爆死をキメたのがきっかけでした。当時はアルゴリズムについての知識が全くなかったので、200点問題ですら解けるか怪しいようなレベルだったと記憶しています。 当時のコードはこんな感じですね。この時はB問題を時間いっぱい使ってやっと解けたみたいな状態でした
二項係数 mod 素数を高速に計算する方法 [累積和, フェルマーの小定理, 繰り返し二乗法, コンビネーション, 10^9+7] - はまやんはまやんはまやん
要望 nCk mod 10^9+7を高速に計算したい n,k≦10^5 追記：llはlong longのことです 使ってるテンプレートはこんな感じです。 #include<bits/stdc++.h> #define rep(i,a,b) for(int i=a;i<b;i++) using namespace std; typedef long long ll; 高校で習うやり方でやると… ll mod = 1000000007; //--------------------------------------------------------------------------------------------------- ll C(int n, int k) { ll res = 1; rep(i, 0, k) res = (res * (n - i)) % mod; rep(
![二項係数 mod 素数を高速に計算する方法 [累積和, フェルマーの小定理, 繰り返し二乗法, コンビネーション, 10^9+7] - はまやんはまやんはまやん](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e5b388d4aa8524d7a1ac008f05bde9a2dccdd7a8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F10328537792368951407%2F17391345971651666693%2F1582545411)
ハッシュ法
ハッシュ法（hashing）は、メモリ上でデータを高速に検索するための手法である。各種のツリー構造とは異なり、静的な配列だけで簡単に実装でき、効率も極めて高い。このため、非常に実用的な手法として重宝である。 配列上でデータを検索する手法には、ハッシュの他いくつかある。以下、単純な手法から順に説明していき、ハッシュ法の説明に至ることにしよう。 ある小さな会社の社員情報をメモリ上で処理する場合を考えてみよう。社員情報のキーとして社員番号（整数）を用いることだけを決めておき、その他については考えないことにする。 （１）単純配列 データの出現順に配列につめていく。もっとも単純かつ基本的な方法。 データの挿入は高速だが、検索は端から順に見ていく（リニアサーチという）しかないため、平均するとデータ件数（社員数）の半分について処理が必要となる。 この手法は遅いので、データ件数が多い場合には使われない・・
アルゴリズムを楽しく学ぼう！ 独習に役立つWebサイト・参考書・競技プログラミングを紹介〈13選〉 - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
アルゴリズムを楽しく学ぼう！ 独習に役立つWebサイト・参考書・競技プログラミングを紹介〈13選〉 プログラムの性能を改善して開発スピードを向上させるため、アルゴリズムを気軽に、かつ楽しく学べるWebサイトや書籍など、13種類のさまざまなコンテンツを紹介していきます。 アルゴリズム（algorithm）とは何なのでしょうか？ 例えば、 Wikipediaにはこうあります。 アルゴリズムとは、数学、コンピューティング、言語学、あるいは関連する分野において、問題を解くための手順を定式化した形で表現したものを言う。 「問題を解くための手順を定式化した」とは、ソフトウェアエンジニアにとって「プログラミング」のことです。 みなさんも日々の開発業務において、問題（要件）を解くための手順を考え、その手順を特定のプログラミング言語で表現していませんか？ アルゴリズムは、一般に「ソート（整列）」や「探索」と
円周率の16進数表現100億桁目を求めてみた！ ― 円周率の世界記録をどのように検証するか ― - プログラムモグモグ
あなたは円周率を何桁言えますか。3.14159…という、あの数字です。 円周率の小数部分は無限に続き、循環することもありません。 古来より、数学者は円周率の値を様々な幾何学的な近似や公式を用いて計算してきました。 その桁数は計算機の発明により飛躍的に伸び、収束の速い公式の発見や効率の良いアルゴリズムの発明などによって加速してきました *1。 5年前、私がまだ学生だった頃、円周率1億桁の計算に挑んだことがありました。 私にとって高精度計算の初めての挑戦で、様々な試行錯誤で苦労したのをよく覚えています。 itchyny.hatenablog.com 2017年現在、円周率計算の世界記録は22兆桁です。 円周率計算の歴史をご覧いただくとよく分かると思いますが、近年の円周率計算の世界記録からは次のような特徴が読み取れます。 2002年に1兆を超え、最新の記録 (2016年) は22兆桁 (10進数
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
強くなるためのプログラミング -様々なプログラミングコンテストとそのはじめ方- - ぴよぴよ.py
みなさんは何のためにプログラミングをしていますか？ 仕事のため、何かをつくるため。 それも良いけれど、「強くなる」ためにプログラミングしてみませんか。 様々なジャンルのプログラミングコンテストとまだ見ぬライバルたちがあなたを待っています。 今回はアルゴリズム/AI/機械学習/セキュリティ等の様々なジャンルのコンテストとその始め方について紹介したいと思います。 ※これはPyConJPでの発表を文字におこしたものです。が、Pythonの話は殆どないです。 プログラミングコンテストとは？ すべてのコンテストに共通する、「コンテストに参加する利点」 1. 自分と同じ問題を解いた、他の人の解法を知ることができる 2. 同じコンテストに出ていた、たくさんのライバルと知り合える アルゴリズムのコンテスト 問題1 問題2 TopCoder Single Round Match CodeForces AtC
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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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
有限オートマトン - Wikipedia
UMLステートマシン[編集] 統一モデリング言語(UML)には状態機械（ステートマシン）を記述するための豊富な意味論と記法がある。UMLの状態遷移図は従来の有限オートマトンの主な利点を踏襲しつつ、その欠点を克服している。大きな拡張としては、状態の階層化や直交状態の導入があり、動作の記法も拡張されている。ミーリ・マシンもムーア・マシンも記述できる。ミーリ・マシンのように状態だけでなく、イベント（入力）をきっかけとして遷移するようにも書けるし、ムーア・マシンのように遷移ではなく状態と開始動作や終了動作を対応付けることもできる。 SDLステートマシン[編集] 仕様及び記述言語(SDL) はITUの標準規格であり、遷移の際の以下のような動作を表す記号を定義している。 イベント送信 イベント受信 タイマ開始 タイマキャンセル 別の並行動作するステートマシンを開始 判断 SDLには、Abstract
あなたのスキルで飯は食えるか？ 史上最大のコーディングスキル判定
あなたのスキルで飯は食えるか？ 史上最大のコーディングスキル判定：makeplex salon（1/2 ページ） この問題ができたから優秀な人材とは限らないけれど、できない人は“ほぼ確実に”優秀ではない――プログラマーの皆さまの実力を計るコーディングスキル判定問題を用意しました。あなたはこの問題が解けるでしょうか？ 新年度が始まり、新たに社会人となった読者の方も多いかと思います。あるいは、転職で心機一転がんばろうという読者もおられるでしょう。 あなたがもしプログラマーやSEといった職種であれば、ぜひ面白い仕事を手がけていただきたいと思いますが、そもそも開発分野で本当に面白い仕事とは何かを考えたことはありますか？ その答えを論ずる前に、少し前に話題となったトピックを取り上げたいと思います。それは、岡嶋大介氏の「人材獲得作戦」についてです。ご存じない方のために少し補足しておくと、岡嶋氏は、株価
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
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Javaを使うなら理解しておきたいアルゴリズム - 抽出・ソート・結合・集計 (リスト＆マップ編) - 何かしらの言語による記述を解析する日記
TheAlgorithms/Python: All Algorithms implemented in Python
PFIセミナー2015/12/3: More Modern GPU
