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
アルゴリズムとプログラミングをビジュアルで一挙に理解できる「VisuAlgo」
アルゴリズムを理解するのにビジュアル化することは非常に有効で、プログラムをビジュアル化することで理解が進むのもまた同じ。そこで、アルゴリズム・プログラミングの理解が進むようにと、アルゴリズムを記述したプログラムコードを一挙にビジュアル化することで、アルゴリズム＆プログラミングを同時に学習できる一挙両得なサービス「VisuAlgo」が公開されています。 VisuAlgo - visualising data structures and algorithms through animation https://visualgo.net/en 上記のVisuAlgoサイトで試しにソートアルゴリズムの基本プログラム「バブルソート」をビジュアル化してみます。「Sorting」の「bubble」をクリック。 検索窓の下に「bubble」と表示されたのを確認したら「Sorting」の画像をクリック。
WebSocketを再接続するアルゴリズムの工夫 - ワザノバ | wazanova
http://blog.johnryding.com/post/78544969349/how-to-reconnect-web-sockets-in-a-realtime-web-app 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約2時間前 John RydingのブログでWebSocketの再接続のアルゴリズムの工夫について紹介しています。 リアルタイムウェブアプリにおいて、何らかの理由でバックエンドとの接続が切れた場合、クライアントは一定間隔で再試行するというロジックを設定（参考コード）していたとします。その場合、大量のクライアントがいて、もし長い時間接続が不能であれば、再開時にバックエンドには大量のリクエストが集中することになります。 そこでJohnがお薦めするExponential Backoff
グラフのすべての2頂点間の最短路をワーシャルフロイド法で求める - minus9d's diary
ワーシャルフロイド法というのを使うと、グラフのすべての2頂点間の最短路を求められるらしい。蟻本を参考にして解いてみた。 以下のグラフを例にとって、全点対の最短路を求める。 コードは以下。 #include <cstdio> #include <algorithm> #define REP(i,n) for(int i = 0; i < (int)(n); ++i) using namespace std; const int MAX_V = 200; int d[MAX_V][MAX_V]; void setCost(int d[MAX_V][MAX_V], int s, int e, int cost){ d[s][e] = d[e][s] = cost; } int main(){ // 頂点の数 const int V = 9; // 十分大きい数をとる const int INF
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
純粋関数型アルゴリズム入門
2016/2/14 開催の第一回 hs.hs 勉強会で用いたスライドです。 流れは以下の通りです。 1. はじめに 自己紹介や本発表の目的について 2. GHC 7.8 からの変更点 GHC 7.8 の前後で起きたライブラリの変化と、その変化への対処法について 3. Haskell が遅いと言われるワケとか 遅延評価や各種データ構造の内部表現に起因する諸問題と、その対処法について 4. 知らないと損する言語拡張たち 型の表現力を高めたり、計算速度を向上させる種々の言語拡張について 5. FFI の話 Haskell での FFI の扱いと、身近なライブラリから見る実装例について(※一部抜粋) 6. おまけ(その他便利グッズの話) あるとコーディングがある程度便利になる言語拡張について 一部訂正あり: http://qiita.com/func-hs/items/51b314a2323b83
プログラミングコンテストについて話してきました - フリーフォーム フリークアウト
移転しました http://please-sleep.cou929.nu/20100919.html
動的計画法を学ぶリソース・練習問題まとめ - フリーフォーム フリークアウト
移転しました http://please-sleep.cou929.nu/20100708.html
yebo blog: クヌース教授は間違っていた
2010/06/15 クヌース教授は間違っていた Slashdotによれば、この数十年間、クヌース教授をはじめとするコンピュータ科学者が最適としてきたアルゴリズムを10倍高速にする方法をPoul-Henning Kamp (PHK) というハッカーが見付けたという。その論文タイトルは「You're Doing It Wrong (あなた達のやっている事は間違っている)」で、ACM Queueに掲載されている。別にクヌース教授の考えが間違っているわけではなく、アルゴリズム的には正しいが、実用レベルでは、OSには仮想メモリがあり、VMと干渉しないようにすれば簡単に高性能なシステムが作れる。従来の考え方はモダンな計算機を考慮に入れていないので、現実的には不適合を起こしている。具体的にはヒープにBツリーの要素を取り込んだBヒープというデータ構造を使うことで、バイナリヒープの10倍のパフォーマンスを
トップクラスだけが知る「このアルゴリズムがすごい」――「探索」基礎最速マスター
トップクラスだけが知る「このアルゴリズムがすごい」――「探索」基礎最速マスター：最強最速アルゴリズマー養成講座（1/4 ページ） プログラミングにおける重要な概念である「探索」を最速でマスターするために、今回は少し応用となる探索手法などを紹介しながら、その実践力を育成します。問題をグラフとして表現し、効率よく探索する方法をぜひ日常に生かしてみましょう。 まだまだ活用可能な探索 前回の「知れば天国、知らねば地獄――『探索』虎の巻」で、「探索」という概念の基礎について紹介しました。すでに探索についてよく理解している方には物足りなかったかと思いますが、「問題をグラフとしてうまく表現し、そのグラフを効率よく探索する」というアルゴリズマー的な思考法がまだ身についていなかった方には、得るものもあったのではないでしょうか。 前回は、「幅優先探索」と「深さ優先探索」という、比較的単純なものを紹介しましたが
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
タスク並列とデータ並列の違い （1/3）－ ＠IT
第5回 タスク並列とデータ並列の違い 株式会社フィックスターズ 好田 剛介 2010/1/20 CPUの周波数の高速化競争が頭打ちになり、1コアにおける処理能力は限界となった。CPUの進化がマルチコア化に向かった結果、並列コンピューティングの門戸が開かれた（編集部） プログラムの並列化を行う前に、対象となる問題をよく知ることが重要です。 その問題を従来どおりのプログラミングで実装した場合に、処理が遅く要求を満たせないことを試算あるいは実測し、高速化が必要であることを確認します。 さて、並列プログラムを設計する場合に、どこからどのように手をつけていたらいいでしょうか。 ソフトウェアの設計の方法には、さまざまな方法論があり、それぞれのプログラマにとってやり易いやり方があります。 しかし、それぞれが好きにやればいいというのではこの連載の意味がなくなってしまうので、ここでは並列プログラムを設計する
Route 477 - shinhさんの迷路ゴルフ解読した
■ [ruby] shinhさんの迷路ゴルフ解読した ビフォー： q=gets(p)*1,~/S/ (a,i,*q=q a[i]<?S&&a[i]=?$ 4.times{|x|q+=[a*1,x]if$_[x=-~x%3*-~~/$/-~/$/+-x/2+i]!=$_[x]=?*})while/G/ puts a http://shinh.skr.jp/m/?date=20100113#p06 アフター： seen = gets(nil) queue = [[seen.dup, ~/S/]] wid = ~/$/ while seen =~ /G/ maze, here = *queue.shift maze[here] = ?$ unless maze[here] == ?S 4.times{|k| d = (k+1) % 3 n = here + (d-1)*wid + (d + -k
知れば天国、知らねば地獄――「探索」虎の巻
いよいよ今回から、具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきます。今回は、プログラミングにおける重要な概念である「探索」について考えます。グラフに変換し、探索する、という流れを知るとともに、そのグラフを効率よく探索する方法について紹介します。 今後紹介していくアルゴリズムについて お待たせしました！ 「最強最速アルゴリズマー養成講座」という連載タイトルのとおり、今回の連載からいよいよ具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきたいと思います。 しかし、それを読んでいただく前に、1つ注意してもらいたいことがあります。連載第3回でもお伝えしたように、「問題を、既存の適当なアルゴリズムに当てはめる」という考え方は、非常に危険である、ということです。 筆者の経験上、TopCoderでRedCoder以上を目指すのであれば、回答時間短縮のために、いままでのパターンを利用するのも方法の1つなのですが、本連載では
wonderfl build flash online | 面白法人カヤック
wonderflは、サイト上でFlashをつくることのできるサービス。 通常Flashをつくるためには、Flash IDEやFlex、FlashDevelop等といったツールを使って、コードを書き、コンパイルする必要がありますが、wonderflでは、サイトにあるフォームにActionscript3のコードを書けば、サーバサイドでコンパイルを行えます。 つまり、ブラウザさえあれば、Flashをつくれます。コンパイル結果はサイト上に表示され、作成されたFlash（swf）はページ上に自動的に表示されるので、完成したFlashをリアルタイムに見ながらコードを書くことができます。 ※APIとして、はてな OpenIDを使用してネットにさえつながれば、誰もがFlashクリエイターになれます。世界中のFlashクリエイターがユーザーになるwonderflは、 文字通り、世界のFlash図鑑となってい
Lanczos拡縮アルゴリズムの実装 - GIOの日記
原理 画像の拡大縮小アルゴリズムはいくつか存在します ・ニアレストネイバー ・バイリニア ・バイキュービック ・Lanczos-2 ・Lanczos-3 この中で理論上最も美しいとされているのはLanczos-3であり、漢はだまってこの方法を選ぶべきなのですが、いくつかの実装では正確な計算がされておらず、もったいない事になっています。 なので今回はできるだけ正確な高品質な画像を目指して実装してみました。 rubyで。 原理的なものはコチラが詳しいです。こんなブログを見るよりお勧め http://gwaihir.hp.infoseek.co.jp/wiki.shtml?Lanczos%E9%96%A2%E6%95%B0%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E7%94%BB%E5%83%8F%E3%81%AE%E6%8B%A1%E5%A4%A7%E7%B8%AE%E5%B0%
はてなブックマークFirefox拡張, JavaScript で IS 法 による Suffix Array 構築 - naoyaのはてなダイアリー
昨日、はてなブックマークFirefox拡張をリリースしました。おかげさまでベータ版からダウンロード数は累積で1万ダウンロードを突破し、アクティブユーザー数も伸びています。 はてなブックマークFirefox拡張で新しいインターネットを体験しよう http://b.hatena.ne.jp/guide/firefox_addon 開発者の id:secondlife が g:subtech:id:secondlife:20090415:1239804170 で技術的な側面からのちょっとした TIPS なども紹介していますので、興味のある方はご一読ください。 検索では思いのほか SQLite の like 検索が高速なのに驚いた。はてブ検索では、検索ワードから URL, Title, コメント にマッチしたものを表示していて、それ専用の search_data だかかんらかの検索用カラムがある。
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
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