Open Data Structures
Open Data Structures covers the implementation and analysis of data structures for sequences (lists), queues, priority queues, unordered dictionaries, ordered dictionaries, and graphs. Data structures presented in the book include stacks, queues, deques, and lists implemented as arrays and linked-lists; space-efficient implementations of lists; skip lists; hash tables and hash codes; binary search
経路探索アルゴリズムの「ダイクストラ法」と「A*」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
as詳解 ActionScript 3.0アニメーション ―衝突判定・AI・3DからピクセルシェーダまでFlash上級テクニック を読んでいて、経路探索のアルゴリズムで A* が取り上げられていました。A* については、いろいろ検索して調べたりもしたのですが、やっぱり本に書いてあると理解しやすいですね。せっかくなので自分流に実装してビジュアライズしてみました。ダイクストラ法まずは A* の特別なケースでもあるダイクストラ法から見ていきます。クリックすると探索のシミュレーションが開始します。スタート地点(S)からゴール(G)への探索が始まります。色がついたところが「最短経路が決定した場所」です。スタート地点から少しずつ探索が完了していきます。半分ぐらい完了しました。まだまだ進みます。最後まで終わりました。最短経路を黒色矢印で表示しています。ダイクストラ法は、スタート地点から近いノード(=マス
Alcor の Abbreviation Scoring - steps to phantasien(2009-09-12)
同僚の生産性ツール愛好家が熱に浮かされて言った. "QuickSilver の検索がすごいんだよ!" どう凄いのかというと, たとえば "Skype を検索するのに <sp> でいい!" らしい. それは凄いのかも. 私もいちおう QuickSilver を使っているけれど, 素敵機能の類はまったく活用していない. だいたい私の使うアプリケーションはどれも一文字で特定できる. Firefox, Emacs, iTerm, Activity Monitor... そういえば iTunes は iTerm と被ってる. ためしに <iu> と打ってみたら iTunes にマッチする. なんとなく凄い気がしてきた. 同僚はこのアルゴリズムが気になるらしい. 編集距離の仲間かとも思ったけれど, 違う気がする. とりあえずぐぐってみたところ, QuickSilver は 2007 年に オープンソー
人工無能の作り方
書いた人 INA 人工無能とは？ 人間っぽく話すプログラムのこと。会話を理解しているというよりは、なんかそれっぽいことを話すだけのものが多い。 今回は「日本語のようなものを話す人工無能」を作ってみたので、その簡単な仕組みと工夫した点について少し書いてみることにする。 動機 うちのサークルのメンバーがよく集まってるチャット。とてもマニアックな どうしようもない 会話が繰り広げられているわけだが、ちょっと物足りない。 そうだ！ 萌キャラがいないじゃないか！ 「ないなら作ればいいじゃない？」 材料 MeCab 形態素解析エンジン 難しいことは知らなくても問題ない。 「私は変な人ではない」 ↓ 私 名詞,代名詞,一般,*,*,*,私,ワタシ,ワタシ は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ 変 名詞,形容動詞語幹,*,*,*,*,変,ヘン,ヘン な 助動詞,*,*,*,特殊・ダ,体言接続,だ,
DBMによるテーブルデータベース その弐 - mixi engineer blog
インフルエンザで休んだ影響で仕事が鬼のように溜まって消化不良のmikioです（こんな記事を書いている場合じゃない）。さて今回は、Tokyo Cabinetでリレーショナル風データベースを実現したテーブルデータベース（TCTDB）の実装について説明します。 SQLiteとの違いは？ SQLiteはアプリケーション組み込み型のSQL対応リレーショナルデータベースのライブラリです。TCのテーブルデータベースよりもはるかに高機能で、それでいて性能も大変優れています。いわゆるデスクトップアプリケーションに組み込むデータベースをお探しであれば、TCなんかではなく、断然SQLiteがおすすめです。 一方で、TCなどのDBMは、より単純なデータ操作をより高速に実行できるように設計および実装されています。典型的なユースケースとして、大規模Webサイトのアカウント管理や、データマイニングに伴う集計操作が挙げら
新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
Steering Behaviors For Autonomous Characters
Steering Behaviors For Autonomous Characters background and update by Craig Reynolds Abstract: This paper presents solutions for one requirement of autonomous characters in animation and games: the ability to navigate around their world in a life-like and improvisational manner. These "steering behaviors" are largely independent of the particulars of the character's means of locomotion. Combinatio
アルゴリズムコンテストの挑み方 (2) - d.y.d.
21:25 08/10/27 論文 の締め切り終わったら頑張った自分へのご褒美（笑）であれとこれとそれをやる時間をとるぞー！ ……みたいなことを思っていたはずなのに、いざ提出し終わると気が抜けて何一つやる気がでない問題。 困った困った。 ナイチル たくさん人がいらしてる今のうちに 「ナイトメア☆チルドレン」新装版 面白いよみんな買おうぜ！ などと書いてみる。 自分のマンガの趣味はわりと平凡だと思ってて、 流行ってるマンガは大抵好きだし自分の好きなのはだいたい流行ってるし。 なのになぜだか藤野もやむ作品だけは唯一の例外で、とっても不思議でならない。 100回くらいアニメ化されてて然るべきだと思う。 何回か書いてますがとにかく最終話が好きで、 そこまでのシナリオが一気に集まって一つ一つのセリフが３倍の重みを持つように収斂していく幕引き。 あれは良い。 17:12 08/10/24 アルゴリズム
アルゴリズムコンテストの挑み方 - d.y.d.
17:29 08/09/30 クロスワード 暇つぶしに "Clueless Crossword" という冊子を買ってみて意外とハマっています。 クロスワードパズルなんだけど、単語のヒントの代わりに、 各マスに1～26の数字が振ってあって同じ数字のマスには同じA～Zが入るように埋めるというもの。 「母音っぽくて二連続して語尾にも出てくるのは多分 E だろう、もしかしたら O の可能性はなくもないけど」 みたいに埋めていく。 ちょっと違うけど フラッシュであった。 20:15 08/09/28 だいちのよろい そろそろ日本に戻る前に観光するぞ月間、ということにして、ウルル（エアーズロック）に行ってきました。 もっとワイルドな感じかと思ったら、完全にリゾートのリゾートによるリゾートのための地帯になってました。 まあそんなもんか。 本日は強風のため登るの禁止とのことだったので、周りから見るだけ。
mixi Engineers’ Blog » 圧縮データベースを使おう
チャリンコ通勤による滝のような汗で、朝からTシャツがシースルーになってしまうmikioです。さて今回は、Tokyo Cabinet（TC）のデータベースを各種のアルゴリズムで圧縮して利用する方法についてご紹介します。 圧縮B+木 B+木とは、比較関数の値による順序が近いレコード群を単一のページにまとめ、各ページにB木（multiway balanced treeの略であり、二分木（binary tree）とは違います）の索引を張ったものです。理論的にはレコードの探索も更新も O(log n) の時間計算量で行え、内部ノード（B木）の操作をキャッシュすると実質的には O(1) の時間計算量で探索や更新が行えるという、かなり安定した性能を備えるデータ構造です。その上、レコードが一定の順序に基づいて並べられているので、数値の範囲検索や文字列の前方一致検索が高速に行えたり、カーソルによって順序に基
ガベージコレクションの実装法と評価
1.はじめに プログラミング言語とはシステム化する対象物を抽象化し、コンピュータで処理可能なコードを記述するために用いる人工言語である。プログラミング言語はコンピュータの機械語と一対一の対応をもったアセンブラから始まり、コンパイラを用いて機械語に翻訳することを前提としたコンパイラ言語、インタプリタと呼ばれるプログラムがソースコードを解釈し実行するスクリプト言語と、記述できる抽象度を高める方向へと進化してきた。 プログラミング言語はその存在理由から、より抽象度の高い記述が行えること、すばやい開発を行える事が求められる。抽象度の高い記述とは、プログラムがどういう処理を行うか(HOW)ではなく何の処理を行うか(WHAT)を記述しやすい構文、機能を持っていることを、すばやい開発とは記述性の高さ、コードの密度の高さ、バグの発生しにくい構文、機能を持っていることをさす。 この抽象度の高い記述、すばやい
秋元@サイボウズラボ・プログラマー・ブログ: 各ソート技法をアニメーションで表示するAnimated Sorting Algorithm Demo
ソートアルゴリズムのアニメーションデモでは、様々なソート手法(挿入、選択、バブル、シェル、マージ、ヒープ、クイック、三分割クイック)について、ソート対象のデータが完全ランダムの場合、ほぼソートされている状態、逆順にソートされている場合、同じ値のものが多数ある場合のデータをソートする様子を、Javascriptを使ったアニメーションで見せてくれる。 それぞれのソートアルゴリズムがどのようなものか見せるというだけでなく、ソートのアルゴリズムに「常にこれが最適」というものはない、というのを示すのも目的、ということだ。 各アルゴリズムのリンクからは、そのアルゴリズムのコード、特徴や計算量が解説されたページに飛ぶ。 このようなソートアルゴリズムの可視化というテーマ、Javaベースではこういうのやこういうの、こういうのも過去にあった。 via del.icio.us/popular
定番アルゴリズムを徹底理解！ - 今からでも遅くない！アルゴリズム入門：selfup
このパートでは，プログラミングを勉強するうえで欠かせないアルゴリズムの中でも定番中の定番を紹介します。ソート（並べ替え）やサーチ（検索）などの機能は今では標準のライブラリとして提供されています。実用的なプログラムを作るときにそのものずばりをいちいち書く機会は少ないかもしれません。しかし定番のアルゴリズムは，様々に形を変えて普段のプログラミングに登場します。 解説を読んで仕組みがわかったら，ぜひそれをプログラムにしてみてください。読んだだけではプログラムを書けるようにはなりませんし，プログラムを書いてみて初めて，実は十分に理解できていなかったと気付くことがよくあります。しかもアルゴリズムは特定のプログラミング言語に依存しないので，一度身に付ければ，後でどんな言語を学ぶ場合でも役に立ちます。 1番目から6番目まではソートのアルゴリズム，7番目から9番目まではサーチのアルゴリズムです。一つひとつ
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