【連載】Rustで有名アルゴリズムに挑戦Rust(ラスト)とはC/C++言語のように実行速度や実行効率に優れていながら安全なプログラムが作れることで人気のプログラミング言語です。最近では、Linuxカーネルの開発言語に加わるとのことで話題になっています。そんなRustで有名アルゴリズムを解くことで、Rustについて理解を深めましょう。
桃太郎電鉄の「いけるかな」を実現する高速なアルゴリズムの実装と考察 - Qiita
この記事は「データ構造とアルゴリズム Advent Calendar 2020」16日目の記事です。 15日目の記事はyurahunaさんの「木分解上の動的計画法」で、 17日目の記事はtsukasa__diaryさんの「Lawler の K-Best 列挙アルゴリズム」です。 この記事内で使用しているプログラムやそのテストプログラムは全て以下のGitHubリポジトリで閲覧可能です。プログラムの詳細に興味がある方はこちらをご覧ください（ついでにStarを押していってくれると喜びます🙂）。 Github: ashiba/Imprementation_of_IKERUKANA: Momotaro Dentetsu is a game. 変更履歴 2020/12/21に「最終的に貧乏神が付かない移動方法 ～貧乏神持ちの場合～」, 「最終的に貧乏神が付かない移動方法 ～貧乏神がついていない場合～
Courseraで高評価な「Algorithms, Part I」を使った社内勉強会を開催しています - Hatena Developer Blog
はてなアプリケーションエンジニアの id:shiba_yu36 です。 最近自分が基礎的でずっと廃れなさそうな分野であるアルゴリズムを少しずつ学びたいと考えていました。しかし、アルゴリズムはあまりにも基礎分野のため、モチベーションをずっと保ち続けられるかという不安もありました。そこで周りの人も巻き込むことでモチベーションを保ち続けたいと思い、社内で勉強会を開催したいと考えました。 勉強会の教材を選定していたところ、Courseraで「Algorithms, Part I」という非常に高評価な教材を見つけることが出来たので、最近はこの教材をみんなで集まって見ながら議論をするという体裁で社内勉強会を開催しています。実際にやってみると、社内勉強会という形式を取ったのも良く、さらにこの教材を利用したことも良かったと感じています。 少しずつ社内勉強会で講義を進めていき、ようやく半分のWeek3まで終
Google Chromeが採用した、擬似乱数生成アルゴリズム「xorshift」の数理
2015年12月17日、Google Chrome の JavaScript エンジン（処理系）である V8 の公式ブログにて、 JavaScript の標準的な乱数生成APIである Math.random() の背後で使われているアルゴリズムの変更がアナウンスされました。 Math.random() 関数は JavaScript を利用する際には比較的よく使われる関数ですので、親しみのある方も多いのではないかと思います。 新たなバグの発見や、従来より優秀なアルゴリズムの発見によってアルゴリズムが変更されること自体はそれほど珍しくはないものの、 技術的には枯れていると思われる Math.random() のような基本的な処理の背後のアルゴリズムが変更されたことに驚きを感じる方も少なくないかと思いますが、 それ以上に注目すべきはその変更後のアルゴリズムです。 実際に採用されたアルゴリズムの原
Big Sky :: RubyからGoの関数をつかわなくても再帰をやめる → はやい
RubyからGoの関数をつかう → はやい - Qiita 約20倍はやい！！！！！！すごい！！！！！！！！！！！！！！ Go単体での実行に毛が生えた程度になりました！！！！！！！！！！！！！！！！！！ もう「Rubyより、ずっとはやい」なんて言わせないぞ！！！！！！！！ http://qiita.com/grj_achm/items/679b3f3af2cf377f0f02 def fib(n) return n if n <= 1 fib(n - 1) + fib(n - 2) end puts fib(40) 巷で良く見る fib のコードですね。 $ time ruby fib1.rb 102334155 real 12.692 system 0.031 user 12.651 これを再帰を使わない様に修正すると以下の様になります。 def fib(n) f0, f1
ソート済の整数列を圧縮する件
圧縮されたソート済の整数列ってのは汎用的なデータ構造で、たとえば検索エンジンの転置インデックスとか、いろんなところで使うわけです。で、検索エンジンの場合は速度重要なので、PForDeltaとか様々なデータ構造が研究されてる。 一方、H2O には、ブラウザキャッシュに載ってない js や css をサーバプッシュする仕組み「cache-aware server push」があって、何がキャッシュされているか判定するためにブルームフィルタを全ての HTTP リクエストに含める必要がある。 で、ブルームフィルタを圧縮しようと思うと、ブルームフィルタってのはソート済の整数列として表現できるので、これを圧縮しようって話になる。 検索エンジン等で使う場合は速度重要だけど、HTTPリクエストに載せる場合は空間効率のほうが重要になる。ってことで、空間効率が理論限界に近いゴロム符号（の特殊系であるライス符号
オンラインアルゴリズムで平均値の逐次計算 - Qiita
オンラインアルゴリズムとは、データが逐次的に入ってきた時にも計算できるアルゴリズムのことである。 データを全て見た上で計算するバッチ(オフライン)アルゴリズムと対比してこう呼ばれる。 オンラインアルゴリズムは、すべてのデータをメモリ上に保持しておくのが厳しいような大規模データを扱う場合などによく使われる。機械学習の文脈でよく見かけるかもしれない。機械学習の文脈だと割と理論的に難しい物が多いが、平均、分散、サンプリングなどは簡単なシステムを作るときにも割とよく使うので、データが逐次的に来ても処理が書けるようになっておくと幸せになれることもあるはず。 今回は、平均値の逐次計算についてだけやり方を書いておく。 平均値の逐次計算 averageを求めたい平均値、totalを今までに処理したデータの個数として、 以下の形で記述できるようにすることを目標とする。
ハッシュテーブルと二分木についてのメモ - ablog
ハッシュテーブル 7. ハッシュテーブル(Hash Table) メモリー効率を犠牲にしてでも(たいていのケースで)O(1)でデータにアクセスすることを可能にするこの方法は、連想配列の実装に最適で、Perlで多用されたことから今では連想配列の代名詞にすらなってしまった。 現在のLLでは、いずれも組み込みでこれをサポートしているし、CやC++のライブラリーも充実していることもあって、自ら実装する機会はあまりないと思われるが、その特性は知っておいた方がよい。 404 Blog Not Found:プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10 ハッシュテーブルは以下のような利点を持っています。 ハッシュ関数に偏りがなく、十分なサイズの配列を取れるなら、ほぼ一定時間で要素の挿入・削除・検索ができます。 ただし、以下のような欠点もあります。 ハッシュ関数の作り方や、配列サイズに大
AtCoder：競技プログラミングコンテストを開催する国内最大のサイト
[2025-10-31] Launch of the New Judge System [2025-10-19] Postponement of the New Judge System Launch [2025-10-17] Launch of the New Judge System [2025-10-03] Regarding Rule Changes in ABC, ARC and AGC Due to Technological Advancement of Generative AI [2025-06-16] Introduction of Generative AI Rules in AHC [2025-04-17] Regarding Judge Queue Delays and Future Measures [2025-03-19] Changes to the Rat
B-Trees
Introduction Tree structures support various basic dynamic set operations including Search, Predecessor, Successor, Minimum, Maximum, Insert, and Delete in time proportional to the height of the tree. Ideally, a tree will be balanced and the height will be log n where n is the number of nodes in the tree. To ensure that the height of the tree is as small as possible and therefore provide the best
B-Tree インデックス - オラクル・Oracleをマスターするための基本と仕組み
B-Tree インデックス (B-Tree Index) オラクルのインデックス、すなわち、デフォルト時のインデックスは B-Tree インデックス(※1) になる。 B-Tree インデックスとはバランスド・ツリーインデックスの略である(1969 年頃に既に考案されている)。プログラミングを始めたときにソートアルゴリズムやデータ構造で勉強したであろうと思う二分木 (Binary-Tree) の進化版みたいなものである。 一部のブランチが異常に成長しないように平衡を保つように再編成(バランス)する仕組みによって、常にインデックスによる検索性能を高い状態に保つことができる(※2)。 RDBMS によっては色々な種類のインデックスが存在しているが、現在においても B-Tree インデックスが多くのケースで優れたパフォーマンスを出していることには変わりないようである。 (※1) B-Tree に
B木 (B-tree)
□ 多レベル索引の一種 挿入や削除のタイミングで動的な再編成が効率良く可能． レベル数は層レコード数 に対して ですむ． □ B-tree よりも後述の B-tree の方が良く使われるが，原理の 理解は B-tree の方が理解しやすいので，先に説明する． 以下ではキー値に重複がないものと仮定する． 定義 8 (B木 (B-tree)) が正整数であるとする．次の B木 (a B-tree of degree ) の 各ノードは次のような情報を持つページで，以下に述べる条件を満たすものである (図 6.5, p112 参照．): はroot ノード以外では である． root ノードでは である． レコード のキー値を で表すとすると， である． レコードは最大で 個まで持てる． はページへのポインタである． (つまり部分木へのポインタである．) 中に現れる全てのレコード
ブロックアルゴリズムとB-Treeアルゴリズム
ext2とext3は、「ブロックアルゴリズム」を採用している。ブロックアルゴリズムとは、例えばディスクを4Kbytesなどの単位（ブロック）に分けて管理する方法である。ext2にジャーナリング機能を追加したものがext3である。ext2、ext3以外のファイルシステムで用いられているB-Treeとそのバリエーションは、バランス木（Balanced Tree）をベースとしたアルゴリズムである。 拡張機能としては、今回紹介する「動的iノード」と「エクステント」方式が挙げられる。「エクステント」は、ブロックアドレスの代わりに「論理セット」と呼ばれる「開始アドレス」「サイズ」「オフセット」を渡すことでアドレッシングを効率化する方式である。「動的iノード」はiノードを動的に付与する方法で、これまで存在していたiノード数の制約を解決するものとして期待されている。ReiserFSやJFS、XFSはこれら
B+木 - Wikipedia
B+木（英: B+ tree）は、キーを指定することで挿入・検索・削除が効率的に行える木構造の一種である。動的な階層型インデックスであり、各インデックスセグメント（「ブロック」などと呼ばれる。木構造におけるノードに相当）にはキー数の上限と下限がある。B+木はB木とは異なり、全てのレコードは木の最下層（葉ノード）に格納され、内部ノードにはキーのみが格納される。 B+木は、特にブロック型記憶装置での効率的データ検索に効果を発揮する。ブロックサイズ の記憶装置があるとき、 の倍数個のキーを格納するB+木は2分探索木に比較して非常に効率が良い（2分探索木はブロック型でない記憶装置に適している）。 ReiserFS（UNIX、Linux）、XFS（IRIX、Linux）、JFS2（AIX、OS/2、Linux）、HammerFS（DragonFly BSD）、NTFSといったファイルシステムはいずれ
B木 - Wikipedia
B木（びーき、英: B-tree）は、計算機科学におけるデータ構造、特に木構造の一つ。ブロック単位のランダムアクセスが可能な補助記憶装置（ハードディスクドライブなど）上に木構造を実装するのに適した構造として知られる。 実システムでも多用されており、データベース管理システムの多くはB木による索引を実装している（B木の改良型または亜種であるB+木やB*木を使うことが多い）。 B木の例 多分岐の平衡木(バランス木)である。1 ノードから最大 m 個の枝が出るとき、これをオーダー m のB木という。後述する手順に従って操作すると、根と葉を除く「内部ノード」は最低でも m /2 の枝を持つことを保証できる[2]。 各ノードは、枝の数 - 1 のキーを持つ。枝1 ～ 枝m と キー1 ～ キーm -1 を持つとき、枝i には キーi -1 より大きく キーi より小さいキーだけを保持する（キーの重複を
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実践・最強最速のアルゴリズム勉強会 第一回 講義資料(ワークスアプリケーションズ & AtCoder)
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