Java における乱数生成器とのつき合い方 / #JJUG CCC 2019 fall に登壇してきました
一般公募の枠で CfP 出してあえなくリジェクトされたテーマを、スポンサー枠で勝手に敗者復活させてお話してきました。 はじめに Java 標準のクラスライブラリには、いくつかの乱数生成器の実装 (クラス) が存在しています。長年 Java でアプリケーションを書いている方であれば状況に応じてそれらの実装を使い分けることも難しい話ではありませんが、Java を扱い初めて間もない方にとってはそう簡単な話ではありません。 たとえば java 乱数 のようなクエリでググるとその状況がうかがい知れるのですが、巷にはプログラミングスクール各社の SEO を目的としたコンテンツが溢れていて、それらはいずれも「java.util.Random とか Math.random() とかなんでそんなレガシーなクラス/メソッドしか紹介しないの？ この記事を書いたライターというかエンジニアの人たちは J2SE 1.
Java におけるデータ圧縮とそのライブラリ事情について #jjug_ccc 2018 Spring でお話しました
※ 発表で使用したスライドより、本質的ではないスライドは省いています。 振り返りPermalink CfP を投げるときに何を血迷ったか 20 分枠で応募してしまったがために、時間的な制約によって深い・細かい話は一切できずに代表的な圧縮アルゴリズムのざっくり説明とその Java 向けライブラリの紹介、そしてちょっとした比較に終始してしまいました。これでは、発表タイトルにある「極める」とは程遠い内容だな… と反省するばかりです。 なお、Java そのものからはちょっとずれた「データ圧縮」というテーマ設定での発表ではありましたが、ご回答いただいたアンケートで もう少しロジックに踏み込んだ話が聞きたかった。 という声があったり、Twitter 上でも こういうの好き。20分しかなかったので圧縮の「比較」に注力したのだと思うんだけど、45分あれば少し踏み込んでアルゴリズムの違いとかも話してくれそう
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
動的配列について – JavaのLinkedListとArrayListを分析・比較する | POSTD
私はSkienaの『Algorithm Design Manual』 (訳注：『アルゴリズム設計マニュアル』 上巻 ・ 下巻 ) を読んでいました。ところでこの本は素晴らしい本で、連結リストと配列についてこんな比較をしていました(chapter 3.1.3)。 連結リストが静的配列に勝る相対的な長所には以下のものがあります。： • メモリが本当にいっぱいにならない限り、連結構造にオーバーフローが生じない。 • 連続的な(配列)リストに比べて、挿入と削除が単純である。 • 大きなレコードを扱う場合、要素自体を動かすよりもポインタを動かすほうが容易かつ高速である。 一方で、配列の相対的な長所には以下のものがあります。 • 連結構造には、ポインタのフィールドを格納するための余計な領域が必要となる。 • 連結リストでは、要素に対する効率的なランダムアクセスができない。 • 配列は、ランダムなポイン
Mathの高速化を検証する - Qiita
Mathは本当に遅いのか 色の距離（色差）を計算するときにちょっとだけ試してみたので，実際によくある（小手先）高速化手法でMathが速くなるのか検証してみた． 検証方法 JavaとAndroidで検証． 単純に実行時間をSystem.nanoTimeで取得し，比較している． 検証順や検証タイミングで最適化がかかったりするので，何回か実行して落ち着いた値で比較している． Javaの検証はIntel Xeon E5 3.5GHzのMac Pro，Androidの検証はQualcomm Snapdragon 800 MSM8974 2.2GHzのSO-02Fで試している． 従来のMathクラスと，実装したDMathクラスで比較した． 10万回実行して1回あたりの実行時間をnano秒で表示している．詳しい方法は一番下を参照． べき乗の高速化 べき乗を計算するMath.pow()は小数のべき乗もサポ
JavaのTimSortがバグってる件について | さにあらず
Python で実装され、その後 Java にも移植されたソートアルゴリズムである TimSort が盛大にバグっていることが発見されました。 このバグがどのようにして発生するのかについては、以下のドキュメントを精査して下さい。 TimSort fails with ArrayIndexOutOfBoundsException on worst case long arrays OpenJDK’s java.utils.Collection.sort() is broken: The good, the bad and the worst case どんなことが起こるのか 通常の利用では想定しえない場所でArrayIndexOutOfBoundsExceptionが発生します。 例えば、以下のようなスタックトレースになります。 Exception in thread "main" jav
L'eclat des jours(2011-01-20)
_ カンマ区切りの作成 今、文字列の配列 array = { "a", "b", "c" ... "z" }があって、ここから、"a, b, c, ..., y, z"というカンマ区切りの文字列を作るとする。 C#なら、何も考えなくとも、string.Join(", ", array);で出来てしまうが、Javaには今のところそういうメソッドはStringにもArraysにもない。この2つになければきっとないだろうと思う。 C#だって、zipしながらじゃできないのではなかろうか。と思ってSystem.Arrayクラスを眺めていたらAsReadOnlyっていう便利なやつがあるんだな。気付かなかった。後で試してみよう。 で、最近はString#+が賢くなったので、StringBufferとかStringBuilderとかをあまり使わないような気がするのだが、カンマ結合のときは、非常に便利なので
【コラム】攻略! ツール・ド・プログラミング (44) 高速な文字列検索を実現するJavaライブラリ「StringSearch」 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
各種文字列検索アルゴリズムを実装したStringSearch Johann Burkard氏が公開しているStringSearchは、高速な文字列検索アルゴリズムを実装したJava用ライブラリである。BNDM法や、BMH法とその派生、Bit-parallel手法といった複数のアルゴリズムをサポートしている点が特徴。いずれのアルゴリズムを利用する場合でも基本的な使い方は共通しているため、用途によって簡単に使い分けることができる。 Burkard氏によれば、StringSearchを利用すればjava.lang.Stringクラスによる文字列検索に比べて5倍から10倍程度の高速化が可能とのことである。ただし、この主張には異論も出ている。また、String.indexOf()メソッドなどで採用されているというnaiveアルゴリズム(シンプルだが低速)にしても、短い文字列を対象とした検索であれば十
最初の乱数 - d.y.d.
23:09 09/05/28 BOOK OFF ここのところ、BOOK OFF の タメシ買いセット というのを大量に試し買いしてみてました。各セット2つずつ計90冊。 「どう見てもただの在庫整理だろ」というような意見もあるかと思うのですが、 個人的には、これ、すごい面白そうだなーと思ったので。 何かの拍子に「自分が読んだことない作品を読んでみよう！」と思っても、 自分で探してみて買うのだと、どうしても、 どこか自分が好きそうな方向に偏ってセンサーが反応してしまうんですよね、結局。 逆にこういう完全に強制他人のチョイスの下でやってくる本なら、 そういうこともなく意外な作品に出会えるのではないか、とか。 あと、アマゾン完全ランダム買いとかと違って、 蔵出しに回されるくらい世の中に出回っている程度には売れているのが来るはずで、 本気の大外れが大集合ということにもならないだろう、と。 というわけ
良い乱数・悪い乱数
Ｃ言語標準ライブラリの乱数rand( )は質に問題があり、禁止している学会もある。 他にも乱数には様々なアルゴリズムがあるが、多くのものが問題を持っている。 最も多くの人に使われている乱数であろう Visual Basic の Rnd の質は最低である。 そもそも乱数とは 乱数とは、本来サイコロを振って出る目から得られるような数を意味する。 このような乱数は予測不能なものである。 しかし、計算機を使って乱数を発生させた場合、 次に出る数は完全に決まっているので、予測不能とはいえない。 そこで、計算機で作り出される乱数を疑似乱数(PRNG)と呼び区別することがある。 ここでは、特にことわらない限り乱数とは疑似乱数のことを指すとする。 計算機でソフト的に乱数を発生させることの最大のメリットは、 再現性があることである。 初期状態が同じであれば、発生する乱数も全く同じものが得られる。 このことは
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The HashSet<T>.removeAll method is surprisingly slow
IBM Developer