「1000のアルゴリズムを持つ男」vs.「やわらか頭脳」:最強最速アルゴリズマー養成講座(1/3 ページ) 典型的なアルゴリズムをたくさん知っている人間が最強か――? いいえ、典型的なアルゴリズムを知らなくても、違ったアプローチで答えに迫る方法はいくらでも存在します。短い実行時間で正確な答えを導き出せるかを考える習慣をつけましょう。 アルゴリズマー養成講座と銘打ってスタートした本連載。もしかすると読者の方の興味は、はやりのアルゴリズムや汎用的なアルゴリズムを知ることにあるのかもしれません。しかし、今回は、いわゆる「典型的なアルゴリズム」を用いずに進めていきたいと思います。 なぜ典型的なアルゴリズムを用いないのか。それは、典型的なアルゴリズムばかりを先に覚え、それだけでTopCoderなどを戦っていこうとした場合、それに少しでもそぐわない問題が出た場合に、まったく太刀打ちできなくなってしまう
ACM/ICPC(プログラミングコンテスト)系列の問題を解くことを目標にして,各種アルゴリズムを C++ で実装してみた.極めて意地が悪い類の問題には対応していないし,特定の入力に対して高速に動くということもない.計算量も最良とは限らない. これらを参考にする方への注意とお願い: これらの記述は正確とは限りません.参考文献を参照することを強く推奨します.間違っている場合は是非教えてください. これらのプログラムは間違っているかもしれません.各人で検証することを強く推奨します.バグがあれば是非教えてください. 分類が怪しいので,これはこっちだろう,ということがあればコメントを下さると助かります. 注意! 現在書き換え中 TODO 分類を正しく行う. 全体的に説明と使い方を詳しく. Verify していないものを Verify. ボロノイ図(いつになることやら……) 基本 テンプレート グラフ
A hidden Markov model (HMM) is a Markov model in which the observations are dependent on a latent (or hidden) Markov process (referred to as ). An HMM requires that there be an observable process whose outcomes depend on the outcomes of in a known way. Since cannot be observed directly, the goal is to learn about state of by observing . By definition of being a Markov model, an HMM has an addition
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