鼻づまりが一発で治まる（ことがある）方法 - 頭ん中
これはもう自分だけかもしれないけど、 風邪を引いて鼻づまりになったときなどに 一発で鼻が通る方法がある。 常に効くわけじゃないけど、軽いものならかなりの率で。 腕立て伏せをするのです。 腕立て伏せをすると 特に上半身の体温が上がってきて あるラインを超えたところですっと鼻が通る。 これは腹筋ではダメで、腕立て伏せじゃないといけない。 医学的にどうなのかまったく知らないし 自分以外の人に効果があるのかもわからないから とりあえず書いてみた。 「自分もそうだ」という声や 「それは上腕なんたら筋と鼻腔の神経がどうたら」というコメントや 「素晴らしい発見なのでご褒美をあげよう」というお申し出を お待ちしております。 関連エントリ 口の中を噛んだときの応急処置 風邪の特効薬「ショウガコーラ」を作ってみた
いつでもどこでもDropbox！·DropboxPortable MOONGIFT
Dropboxが熱い。外部HDDとも、ネットワークドライブとも違う、両者の良いどこ取りのような便利さがある。恐らく使われている方も多いのではないだろうか。だが会社では不要なアプリケーションはインストール禁止になっていることもよくある。 あのDropboxがポータブルに！ また、ネットカフェなどでは使えない。そう考えられていた時代もありました、そうDropboxPortableが出るまでは。 今回紹介するフリーウェアはDropboxPortable、DropboxをUSBメモリ上で使えてしまうソフトウェアだ。 ちょっとだけ本末転倒な気もしなくもないが、DropboxPortableはUSBメモリに入れて使えるDropboxクライアントだ。初回起動時にアカウントの設定をするとUSBメモリ内のフォルダの中にファイルを同期してくれる。 設定ウィザード 後はその中のファイルを変更すればファイルがアッ
ウノウラボ Unoh Labs: diff with C++
ミートソーススパゲティを作るときは、ミートソースから作るのが信条のbokkoです。それはさておき、今日はdiffのお話です。 diff diffは指定した2つのファイルの差分を求めるコマンド、もしくはその差分そのものを指します。普段から何気なく使用しているコマンドですが、その中で使われているアルゴリズムは結構難しいです。 差分を計算するということ 差分を計算するというのは以下の3つを求めることに帰結します。 ・Levenshtein Distance(Edit Distance) ・LCS(Longest Common Subsequence) ・SES(Shortest Edit Script) 上から順に1つずつ説明していきます。 Levenshtein Distance Levenshtein Distanceは2つのシーケンスの違いを数値化したもので編集距離とも言います。これは後述
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そんなわけでO(NP)のお話とか。 まず、処理を最適化するためにO(ND)の無駄を考えてみる。 O(ND)では編集回数Dを0…nと変化させて順次処理を行うわけだけど、仮に集合A(0…M)とB(0…N)の間で、M!=Nの関係が有る場合、D<|M-N|の間は決して終端にたどり着かない期間の計算となる。 また、編集回数Dの時に、零距離直線kを-D…0…Dまで計算するが、この際も実際には結構無駄な計算を行っている。 というのも、編集回数Dで終点にたどり着ける場合、実際に経路として使用されるkの範囲は-D…0…Dと一致しない。 集合Aと集合Bの関係をN>=Mと仮定して、Δ=N-Mとした場合、この未知の集合において最も少ない編集回数はΔとなるが、その場合のkの範囲は0…Δとなる（上図の緑色の範囲）。 以降Dが2増える毎(移動距離1の往復分)に-1…Δ+1、-2…Δ+2とkの範囲が広がっていくこ
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diff続き。 今回はO(ND)アルゴリズムと一般的に呼ばれている方法のまとめ。 O(Nなんちゃら)とか表記する場合、本当は処理時間の指標の筈で、元々O(ND)もこのアルゴリズムにはO(ND)掛かりますよってダケの筈なんだけどなぁ・・・。 何処を覗いてもMyers氏のアルゴリズムをO(ND)アルゴリズムと呼ぶ不思議。 diff(1)と同様に 集合 A(0…M) = { a b d e f a b c e d } 集合 B(0…N) = { d a b a b c b c b a e d } のdiffを取る事を考える。 （エディットグラフは前回参照で） エディットグラフ上の最短距離を考えるにあたり、如何に効率よく斜線部分を通るかを考える（最短距離＝最も効率よく斜線部分を通過した経路）。 ここで、斜線斜線と呼ぶのも、原文diagonal直訳の対角線もちょっとアレなので、あえて
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仕事でdiffとる必要があって、とりあえず実装後に色々勉強して理解できたので、忘れないうちにどこかに文章化しておくテスト。 って、ここかよ＜文章化 （いや、ネット上に日本語で細かく解説してくれてるサイトが無かったので・・・） 取り合えず、予定としては diff(1) → 基本の考え方 diff(2) → アルゴリズム１：O(ND)アルゴリズム diff(3) → アルゴリズム２：O(NP)アルゴリズム の予定で。 ・・・まぁ、全部書ければいいな・・・と（遠い目） 集合 A(0…M) = { a b d e f a b c e d } 集合 B(0…N) = { d a b a b c b c b a e d } のdiffを取る事を考える。 diffの考え方の基本は、最も共通部分が長くなる組み合わせ（以降LCS = LargestCommonSubsequence)を見つ
文書比較（diff）アルゴリズム
文書比較（diff）アルゴリズム 前のドキュメント 次のドキュメント ＶｉＶｉの文書比較（diff）機能で使用しているアルゴリズムについて解説する。 これらのアルゴリズムは Myers 氏らの論文によるもので、氏は筆者のためにわざわざ論文をＷｅｂサイトで入手可能な形式にしてくださった。この場を借りてお礼申し上げる。 オリジナル論文は以下のＷｅｂサイトから入手可能である。 http://www.cs.arizona.edu/people/gene [1] E.W.Myers, "An O(ND) Difference Algorithm and Its Variations", Algorithmica, 1 (1986), pp.251-266 [2] S. Wu, U. Manber, G. Myers and W. Miller, "An O(NP) Sequence Comparis
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