Consistent Hashing
Tom White's Blog: Consistent Hashing(翻訳: ConsistentHashing - コンシステント・ハッシュ法)でconsistent hashingというアルゴリズムを知った。大略こういうことらしい。 問題 複数台のキャッシュサーバがあり、オブジェクトのキャッシュをどのサーバに配置するかを決めたい。 普通のハッシュ利用法だとどうなるか オブジェクトのハッシュ値 mod N (Nはキャッシュサーバの台数)で決める。 しかし、これではキャッシュサーバを追加したり削除したりすると全てのオブジェクトのキャッシュ配置先が変わってしまう。 望ましいのは キャッシュサーバを追加すれば既存のサーバから少しずつ分担が新しいサーバに移動し、キャッシュサーバが取り除かれれば残りのサーバに負担が分散、それ以外のオブジェクトのキャッシュ先は変わらない、というのがよい。 Con
Consistent Hashing を試す
Consistent Hashing は、 複数のノードにレコードを分散させる方法として、 Amazon Dynamo や Cache::Memcached::Fast などで使われているアルゴリズムです。 この文章では、Perl で実際に Consistent Hashing を実装し、 その特徴を理解することを目的とします。 更新履歴 2008-06-01: 公開 サーバー台数で割った余り (mod) を使用する まず Consistent Hashing と比較するために、レコードに対して整数のハッシュ値を求め、 ハッシュ値をノード数で割った余り (mod) で、ノードを選択するという方法を書いてみます。 ここでは、ハッシュ値の算出に CRC (Cyclic Redundancy Check) を使用しています。 use strict; use String::CRC; use Pe
Practical Scheme
Shiro Kawai 7/3/2000初出、3/29/2002更新 まあとりあえずカッコは我慢しよう。ラムダとやらも、関数ポインタ＋環境データ ということで納得しよう。しかし、Schemeのループ構文(do)は許せないなあ。 ごちゃごちゃしてるし、途中で脱出できないし。 CやPerlのforやwhileの方がずっと使いやすいね。 え? doなんて使わない? じゃあどうやってループを書くんだ? 消えるループ 簡単だけど、よくありそうな例として、こんなのを考えてみよう。 入力テキストの行数を数える関数count_linesを書きたい。 Cで書くとすれば、こんな感じだ。 /* 例1 */ int count_lines(void) { int count = 0, c; for (c=getchar(); c!=EOF; c=getchar()) { if (c == '\n') count+
JavaScript でソートアルゴリズムを可視化 - bkブログ
JavaScript でソートアルゴリズムを可視化 JavaScript でソートアルゴリズムを可視化するプログラムを書いてみました。元ネタは Jon Bentley による ソートアルゴリズムを可視化する Java アプレットです。 アルゴリズム 要素数 動作確認は Firefox 2, IE 7, Opera 9 で行いました。要素数は最大で200まで選べますが、かなり重くなるので遅いマシンで実行すると危険です。 English version is also available. ソースコード: sort-animation.js 解説 X軸が配列の添え字、Y軸が配列の要素の値を示しています。最初に要素がランダムに並んでいる配列 (値に重複なし) を作って、それを各種のソートアルゴリズムでソートする様子をアニメーションで表示します。 ただし、要素のあらゆる変更に対して毎回表示を更新し
[を] Dynamic Programming による類似文字列マッチの実装例
Dynamic Programming による類似文字列マッチの実装例 2007-01-22-4 [Programming][Algorithm] 「Modern Information Retrieval」(8.6.1 p.216) での Dynamic Programming (DP) の解説のところのアルゴリズムを 素直に Perl で実装したみた。 さらにマッチ箇所取り出しロジックも実装してみた。 DP はいわゆる「類似文字列検索（あいまい検索）」に使うと 便利なアルゴリズム。 実は、大学院でも前の会社でも、PerlやらC++やらで実装して使ってた。 単純ながら使い勝手もよく、まさに現場向きかと。 grep 式に頭から見ていくので計算量的にはイマイチなのだが、 転置インデックス検索などで範囲を絞ってから適用すれば実用上問題ない。 ■定義みたいなの Q1. 二
Introduction to Information Retrieval
This is the companion website for the following book. Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008. You can order this book at CUP, at your local bookstore or on the internet. The best search term to use is the ISBN: 0521865719. The book aims to provide a modern approach to information retrieval from a co
Otaku, Cedric's weblog: Algorithms
Thoughts on Java, programming languages and software development in general. Algorithms I just finished a fantastic book called "Algorithms", by Sanjoy Dasgupta, Christos Papadimitriou and Umesh Vazirani. Even better: this book is free and can be downloaded in PDF form. At 300+ pages, it's not lightweight either, but the authors have done a fantastic job at explaining the main foundations of essen
List of algorithms - Wikipedia
An algorithm is fundamentally a set of rules or defined procedures that is typically designed and used to solve a specific problem or a broad set of problems. Broadly, algorithms define process(es), sets of rules, or methodologies that are to be followed in calculations, data processing, data mining, pattern recognition, automated reasoning or other problem-solving operations. With the increasing
Dr. Dobb's | Good stuff for serious developers: Programming Tools, Code, C++, Java, HTML5, Cloud, Mobile, Testing
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アルゴリズム for Ruby
このページは、ソフトバンク パブリッシングから出版されている『プログラミングの宝箱 アルゴリズムとデータ構造』を読んでいるときに、せっかくなのでサンプルコードを Ruby で書き直した場合、どうなるんだろうと思いつつ作っています。 アルゴリズムに関する解説は特にしていませんので、参考書籍をご覧下さい。 また、内容には充分注意していますが、あくまでも僕の勉強メモになっているため、間違いや勘違いがあるかと思います。その点、ご了承いただければ幸いです。同時に間違いや勘違いを発見された方は、メールや掲示板でご指摘いただけると、すごく嬉しいです。 【参考書籍】 紀平拓男、春日伸弥 『プログラミングの宝箱 アルゴリズムとデータ構造』（ソフトバンク パブリッシング 2003） 参考URL：http://www.cmagazine.jp/books/takarabako/
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Data Structures and Algorithms with Object-Oriented Design Patterns in Python
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きまぐれ日記: タグとマルチラベル問題と機械学習
ネット上のサービスを見ていると、メールなりWebページをある一意のカテゴリに分類するという整理法から、タグ（ラベル）をつけるという整理法に変わってきているようです。 代表的な例は Gmail。フォルダという概念はなくメールにラベルを付与していきます。私が良く使う方法は、「リマインダー」のラベル（メールの重要さという観点）と「内容」のラベルです。二つはそれぞれ独立した分類方法ですが、フォルダだと同居できません。他の例だと「はてなブックマーク」があります。ユーザが任意のタグを付与することができます。 機械学習の言葉を使えば、従来のフォルダは「シングルラベル」の分類問題、後者のタグは「マルチラベル」分類問題となります。文字どおり、前者はインスタンスに対し1つのラベルのみを付与する問題、後者は複数のラベルを付与する問題です。 さて、機械学習の分野でマルチラベル問題はどう進展してるのでしょうか？実際
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