algorithm - 基数木 + 平衡二分探索木 = 三分探索木 : 404 Blog Not Found
2012年01月22日16:36 カテゴリアルゴリズム百選翻訳/紹介 algorithm - 基数木 + 平衡二分探索木 = 三分探索木 珠玉のプログラミング Jon Bentley /小林健一郎訳 最有力候補は、これかも。 Ternary search tree - Wikipedia, the free encyclopedia 三分探索木 - Wikipedia 404 Blog Not Found:algorithm - Patricia Trie (Radix Trie) を JavaScript で最近のTrie研究の傾向は、要素の動的変更が自在にできる一般向けのものではなく、一旦作成したら要素の追加と削除が困難な代わりにものすごくコンパクトになる、簡潔データ構造の応用手段の方に偏っていると素人目に感じるのですが、そろそろJudyたんのごとくハッシュテーブルとガチで闘うとか、逆
algorithm - JPEGminiの仕組みを推理する : 404 Blog Not Found
2012年01月23日19:30 カテゴリアルゴリズム百選iTech algorithm - JPEGminiの仕組みを推理する なぜコンピュータの画像は リアルに見えるのか 梅津信幸 JPEGの仕組みをおぼろげに知っている人ほど、むしろこれみて「ありえない」と思ったのではないのでしょうか。 JPEGmini - Your Photos on a Diet! でもよーく考えてみると、これでいけるという方法を発見というか再発見したので。 なぜJPEGminiがありえなさそうに見えるかは、以下に集約されます。 「なぜコンピュータの画像はリアルに見えるのか」 P.131 たとえば「ここは文字」「ここは背景の空」などと、ユーザーが自由に品質を設定できれば、さらによい画像になるはずです(できれば、それもコンピュータが自動で決めてくれるとうれしいのですが)。 同書も指摘しているように、JPEG 200
大規模グラフアルゴリズムの最先端 - iwiwiの日記
昨日，PFI セミナーにて「大規模グラフアルゴリズムの最先端」というタイトルで発表をさせてもらいました．スライドは以下になります． 大規模グラフアルゴリズムの最先端 View more presentations from iwiwi 当日は Ustream もされており，録画された発表もご覧になれます． http://www.ustream.tv/recorded/19713623 内容の流れとしては，以下のようになっています． 導入 アルゴリズム界隈での話題 最新の研究動向 道路ネットワークでの最短路クエリ処理 基礎的な手法：双方向 Dijkstra，A*, ALT 最新の手法：Highway Dimension + Hub-Labeling Algorithm DB 界隈での話題 最新の研究動向 複雑ネットワークでの最短路クエリ処理 基礎的な手法：ランドマークを用いた最短距離推定 最
algorithm - bucket sort - 比較しなければソートは相当速い : 404 Blog Not Found
2012年01月11日07:00 カテゴリアルゴリズム百選Math algorithm - bucket sort - 比較しなければソートは相当速い 珠玉のプログラミング Jon Bentley / 小林健一郎訳 絶賛風邪こじらせ中につきコードと戯れることに。 新ソートアルゴリズム「配列挿入ソート」だ! - hp12c その名も「配列挿入ソート」! すでに突っ込み入ってるけど、それ、もしかしたら人類最古のアルゴリズムだから。 最古にして最速? おそらくプログラムを組んだことがない人でも「誰にも教えられずに」知った「天然の」アルゴリズムの筆頭に来るのがこのバケットソートではないでしょうか。 ソートしたいものに適当に番号を振っておく 番号がついたバケツを用意する ソートしたいものの番号がついたバケツにそれを放り込む 必要があればバケツの中身を同じやり方でソートする 番号順にバケツの中身をぶち
中里一日記: 正規表現マッチングはMap-Reduceできる
正規表現マッチングはMap-Reduceできる グレゴリオ暦で新年を祝われる皆様、あけましておめでとうございます。 今日のお題は正規表現。ただしチューリング完全なPCREではなく、有限オートマトンにもとづく本来の正規表現である。 一個の巨大な文字列に対する正規表現マッチングをMap-Reduceで分散計算することはできないと思い込んでいるマヌケな子はいねーがー？ できそうな気はするけれどアルゴリズムがわからないアホな子はいねーがー？ 大丈夫、このエッセイを読むまで私にもわからなかった。アホはあなただけではない。といってもなんの慰めにもならないが。 （このエッセイは正規表現のインクリメンタルマッチングの計算量について論じているが、分散計算のほうが例として自然と思ったのでそうした） 英語とHaskellができてモノイドとfingertreeが常識な人なら元のエッセイを読めばすべて一目瞭然だと思
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
CRFがよくわからなくてお腹が痛くなってしまう人のための30分でわかるCRFのはなし - EchizenBlog-Zwei
機械学習の3大有名手法といえばSVM、CRF、LDAではないだろうか(と勝手に思っている)。 SVM(Support Vector Machine)については以前記事を書いたので今回はCRF(Conditional Random Fields)について書いてみたい。 機械学習超入門IV 〜SVM(サポートベクターマシン)だって30分で作れちゃう☆〜 - EchizenBlog-Zwei といっても今回はさくっと読んでもらうのを目的にしているので手法の具体的な解説は行わない。具体的な部分は@uchumik氏の資料がとても詳しい｡ uchiumi log: 間違ってるかもしれないCRFの説明 また、実装方法については高村本(言語処理のための機械学習入門)がとても詳しい。 さて、具体的な解説をしないなら何をするの？ということだが、今回はそもそもCRFとは何かという話をする。過去の経験上この、そも
Non-blocking STMについて頑張って説明してみる - くまメモ
STMはソフトウェアトランザクショナルメモリの略です。 ↓とりあえずwikipedia http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%BD%E3%83%95%E3%83%88%E3%82%A6%E3%82%A7%E3%82%A2%E3%83%88%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%82%B6%E3%82%AF%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%8A%E3%83%AB%E3%83%A1%E3%83%A2%E3%83%AA 日本でSTMの話題を検索すると「楽観的ロックでしょ？」といった発言を見かける事が多く、確かに実用的な手法の多くはロックベースだったりしていますが、正直なところロックベースな手法のSTMはデータベースでのトランザクションと似ているフシがあったりしてデータベースに詳しい人からするとそれほど驚くような手法ではない事が多いのです。その
Faster persistent data structures through hashing
hello mum");a.close()},find_slide_number:function(e){var c=e.indexOf("#");if(c<0){return 0}var b=unescape(e.substr(c+1));var f=document.getElementById(b);if(!f){var d=/\((\d)+\)/;if(b.match(d)){var a=parseInt(b.substring(1,b.length-1));if(a>this.slides.length){a=1}if(--a<0){a=0}return a}d=/\[(\d)+\]/;if(b.match(d)){var a=parseInt(b.substring(1,b.length-1));if(a>this.slides.length){a=1}if(--a<0){a=
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
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
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
30分でわかる高性能な圧縮符号vertical code - EchizenBlog-Zwei
検索エンジンの転置インデックスなどデータ列を小さいデータサイズで持たせたい、という状況がある。こういう場合圧縮符号を使うのが一般的でunary符号やgamma符号、delta符号など様々な種類がある。 圧縮符号の中でイチオシなのがvertical code(vcode)。これは岡野原(@hillbig)氏によって提案された圧縮符号で単純な仕組みでdelta符号並の性能を誇っている。 本記事ではvcodeのポイントを絞って30分でわかるように解説してみる。 vcodeは本棚に本を並べる作業を連想すると理解しやすい。本棚は予め高さが決まっているので全ての本が入るような本棚を用意する。つまり というようなものを想像する。 この本棚は8冊の本が並んでいるが左から5冊目の本が他よりも背が高い。このため5冊目の本に合わせて背の高い本棚が必要になる。だが他の本は5冊目の本ほどに背が高くないので、5冊目が
純粋関数型アルゴリズム入門
純LISPから考える関数型言語のプリミティブ: Clojure, Elixir, Haskell, Scala
quick sortよりも高速でmerge sortのように安定しているソートアルゴリズムtim sort [勘違い] - Islands in the byte stream
<追記>ベンチマークプログラムに誤りがありました。ソート済のシーケンスに対してソートを掛けていました。ご指摘ありがとうございます＞ak氏 そんな夢のようなソートアルゴリズムがあるのかというと、あるらしいんです。それがtim sortと呼ばれるアルゴリズムです。 画期的（？）なソートアルゴリズム「Sleep Sort」：濃縮還元オレンジニュース｜gihyo.jp … 技術評論社 このあたりで拾ってきたネタですね。 merge sortを改良したアルゴリズムで、安定*1しており、しかも実行速度にも優れているとか。アルゴリズムの性能の評価は済んでいるらしく、CPythonやJDK7には既に導入済みのようですね。 ならば当然Perlのソートも…と考えるわけですが、まず評価のためにJavaのソースをC++にそのまま移植してみました。それがこれ（いちおうテスト済）： https://github.co
![quick sortよりも高速でmerge sortのように安定しているソートアルゴリズムtim sort [勘違い] - Islands in the byte stream](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f9103c273a45047a455a47c2322a4ec545cd77ee/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F17680117127143682567%2F17680117127143702106%2F1558185862)
P2Pの専門知識ゼロから独自DHTを実装評価するまでの学習方法と参考資料まとめ - 情報科学屋さんを目指す人のメモ（FC2ブログ版）
何かのやり方や、問題の解決方法をどんどんメモするブログ。そんな大学院生の活動「キャッシュ」に誰かがヒットしてくれることを祈って。 P2P、特にDHTの前提知識が無い状態から、オリジナルDHTアルゴリズムを実装・評価できるようになるまでの学習方法と参考資料をまとめました。 基本的なアルゴリズムの仕組みから、実装評価に用いるツールキットの使い方までを短期間で学習することが出来ます。 「P2Pに関する卒論を書こうと思っている人」や「P2Pアプリケーションの開発前に、アルゴリズムをテストしたい人」、「なんとなくP2Pアルゴリズムに興味が出た人」などにぴったりだと思います。また、研究室での後輩教育用資料にするのも良いと思います。実際に使いましたし。 ここで紹介する資料一覧は以下の通りです。 資料１：「ChordアルゴリズムによるDHT入門」 資料１ーオプション１：「DHTアルゴリズムSymphony
nicesort ってのを書いてみた - kazuhoのメモ置き場
sleep sort とか環境にやさしすぎて21世紀には不向きだと思うの。なので nicesort なるものを作ってみた。 #! /bin/bash function f() { nice -n "$1" perl -we 'for (1..1000000) {}' echo "$1" } while [ -n "$1" ] ; do f "$1" & shift done wait こんな感じで動きます。注意点としては、マルチコアだとうまく動かないので taskset 使いましょう (linux の場合) ってのと、0-20の範囲でしかそーとできないよってあたりかしら. $ taskset 1 ./nicesort.sh 1 9 6 4 1 4 6 9ちなみに、nice 値が１増えると実行時間は1.25倍になる。これは試験に出るよ！ 参考: 革命の日々！ CFSのnice値について
Akinator アキネータの仕組み : 研究開発
総合研究大学院大学 複合科学研究科 情報学専攻 卒 博士（情報学） 自然言語処理や機械学習、データ分析に関する研究内容とwebシステムの開発と運用について書いています。 シリコンバレーベンチャーみたいに深い技術の事業化をしたいと思っています。 ご興味ある方はご連絡ください。 あれはどうやってるのでしょうか？ [iPhoneアプリ] Akinator（アキネイター）が答えを当てる仕組みを考えてみました プログラマがランプの魔人の中身を分析してみる という感じに考えた人はたくさんいますが.... これでも全然Akinatorの本質には迫ってないと思います。 ○たった２０〜４０問の質問しかしない。 登録されてる質問の総数は、当然もっと多いのですが、そもそもAkinatorは質問を十分に選定してるのです。 この点に触れて考えている人が居ないようなのですが、おそらく、これこそがAkinatorの本
指数関数を使ったお手軽イーズ・アウト
（この記事にはProcessing.jsによるスケッチがいくつか組み込まれています。環境によっては正しく再生されないかもしれません。Chrome, Safari, Firefox等の使用をおすすめします。） 「丸が１秒おきに左右に滑らか動く」というプログラムを書いてみよう。いちばん簡単なのは、線形移動を使う方法だ。 まあ、これでも十分っちゃ十分なんだけれど、動きとしてはちょっと味気ない。 いわゆるイーズアウト(ease out)を使えば、これを滑らかにすることができる。 上のスケッチでは、漸化式を使ったイーズアウトを実装している。こんな感じの式だ。 pos += (target - pos) * 0.1; pos は現在座標、 target は目標の座標。この式を1回の描画毎に評価する。目標座標までの差分を1割づつ詰めていくような感じ。差分は毎回少なくなっていくから、最初は早く、徐々に遅く
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