アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのHatena
この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基本的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういう本で勉強すればいいか、ぼくの知ってる本からまとめてみました。
ゲームの作り方やアルゴリズムについてAppStoreカテゴリ別に整理してみました - もとまか日記乙
今年の東京ゲームショーの入場者数が過去最高だったそうで。東京ゲームショウ2011の入場者数が過去最高の22万2668人を記録【TGS2011】 - ファミ通.com ゲームが盛り上がってきてるかも？ってことで、とても嬉しいニュースです。偶然ですがちょうど先日、以下を書きました。 あなたの「隙間時間」を埋めてくれる無料iPhoneゲーム３０選 色々とゲームで遊んでたら、ゲーム開発について色々と調べたくなったので、調べてみたメモを以下にまとめてみました。 ゲームの作り方目次（AppStoreカテゴリ別） 以下、AppStoreのゲームカテゴリ別に整理した目次です。並びはAppStoreでの表示順です（2011/9/20時点） AppStoreカテゴリジャンプ先アーケードシューティングアクションアクション｜Unityアドベンチャーアドベンチャーボード、カジノボード、カジノシミュレーションシミュレ
統計的機械学習入門
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
ソートアルゴリズムを映像化してみた - jsdo.it - Share JavaScript, HTML5 and CSS
よくあるやつです。ぼんやり眺めてると、とても癒されます。 2014/2/25 追記: 全面的に書き直しました。 // https://github.com/norahiko/sort-visualize var helper = { range: function(min, max) { var res = []; for(var i = min; i < max; i++) { res.push(i); } return res; }, shuffle: function(ary) { for(var i = ary.length - 1; 0 <= i; i--) { var rnd = Math.random() * (i + 1) | 0; helper.swap(ary, i, rnd); } }, swap: function(ary, a, b) { if(a < 0 ||
diffの動作原理を知る～どのようにして差分を導き出すのか | gihyo.jp
UNIXの基本的なコマンドの1つであるdiff。 これに実装されているアルゴリズムは実に興味深い世界が広がっています。 本稿では、筆者が開発した独自ライブラリ「dtl」をもとに「diffのしくみ」を解説します。 はじめに diffは2つのファイルやディレクトリの差分を取るのに使用するプログラムです。 ソフトウェア開発を行っている方であれば、SubversionやGitなどのバージョン管理システムを通して利用していることが多いかと思います。本稿ではそのdiffの動作原理について解説します。 差分の計算の際に重要な3つの要素 差分を計算するというのは次の3つを計算することに帰結します。 編集距離 2つの要素列の違いを数値化したもの LCS（Longest Common Subsequence） 2つの要素列の最長共通部分列 SES（Shortest Edit Script） ある要素列を別の要
Algorithm - 0と1を次々と返す簡単なお仕事 : 404 Blog Not Found
2010年09月03日05:30 カテゴリLightweight LanguagesMath Algorithm - 0と1を次々と返す簡単なお仕事 ごもっとも。 0と1を次々返す方法 - a2c.get.diary TrueだったらFalseで、FalseだったらTrueにしたい。 なんかそんなことそこかしこで必要で、その為の便利なものが あるのかなぁと思ったんだけど無いぽい Closure 本来は一番おすすめなのだが… JavaScript ()が煩わしいが、perlやrubyよりは自然。 #!/usr/bin/js var flipflop = function(p){ p = !p; return function(){ return p = !p; }; }; var fl = flipflop(); console.log(fl()); console.log(fl()); c
C - で素数を数え直したら、範囲10億で10秒切ったお : 404 Blog Not Found
2010年07月28日01:30 カテゴリMath C - で素数を数え直したら、範囲10億で10秒切ったお というわけで数え直したら… 404 Blog Not Found:C - で私も素数を数えてみた はてなブックマーク - mohnoのブックマーク「Core i7 な iMac で、10億の範囲を検索するのに1プロセス300秒前後」←遅いってこと？ エラトステネスのふるいで、原田氏の記事でも10億なら2分（Core i7 920）、私の手元では20秒（Core 2 Duo E6850）だったんだけど。 10秒を切ってしまったので。 次にアルゴリズムであるが、いろいろいじってみた結果こうした。 まず p < 256 な小さな素数でエラトステネスのふるいにかけ 次にMiller-Rabin素数判定法を適用する これは「個々の64bit整数が素数かどうか」を判定するのには(素数表を引くこ
d.y.d. 2倍だけじゃない
10:01 10/07/20 それでも２倍だ 先日のvectorの伸長度合いの記事に関して 本当に1.5倍のほうがメモリ効率がよいのか という反応をいただきました。とても興味深い。みんな読みましょう。 自分の理解メモ： 「再利用ができるから嬉しい」等の議論をするなら、 今までに確保したメモリ (1 + r^1 + ... + r^k) のうち、 有効に使えてるメモリ r^{k-1} (バッファ拡大直後) や r^k (次のバッファ拡大直前) の割合で評価してみようじゃないかという。 まず簡単のために再利用をしない場合を考えると、この割合はそれぞれ (r-1)/r^2、 (r-1)/r になります（途中計算略）。 この利用率が最悪になる瞬間 (r-1)/r^2 を最善にしよう、 という一つの指標で考えてみると、式を微分なりなんなりしてみると r = 2 で最大(25%)となることがわかります
最速インターフェース研究会 :: HTMLドキュメントを解析して特徴的なループを見つけるBookmarklet
- 全てのDOMノードを列挙する - ノードは次のように文字列化される。 0: /html[0]/body[0]/div 1: /html[0]/body[0]/div[0]/div 2: /html[0]/body[0]/div[0]/div[0]/ul[0]/li 3: /html[0]/body[0]/div[0]/div[0]/ul[0]/li 4: /html[0]/body[0]/div[0]/div[0]/ul[0]/li 5: /html[0]/body[0]/div[0]/div[0]/ul[0]/li 直前の階層までは添え字つき、最後のノードはタグ名のみにする。 class名、id名は排除する。各々のサイトのルールで記述されたruleよりも タグのネスト構造の方が変化に強いし機械的に抽出しやすいのではないか？ 出現回数でソートする。li要素2-5はループであることが分か
BitTorrentのファイル配信メカニズム - Emerge Technology
Linuxのディストリビューションの配布などで配布サーバの回線速度などがボトルネックになり（図1)、円滑にファイルを配布することはコストがかかります。BitTorrent(図2)は配布者の負担を軽減して、素早くファイルを配信することを目的にBram Cohenによって開発されたP2Pソフトウェア(図3)です。 BitTorrentでは、トラッカーとよばれる全てのピアとピアのアップロード/ダウンロード能力、ファイルの取得状況を管理するサーバが存在します。一般的なP2PシステムではP2Pネットワーク内を検索してからファイルの取得という動作を行いますが、BitTorrentでファイルの検索という作業は行ないません。代わりにトラッカーにファイルを持っているピアを問い合わせます。ファイルを持っているピアの検索をクライアント・サーバで行うということで、従来の分類ではハイブリッド型P2Pシステムになりま
literateprograms.org
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横着プログラミング 第9回: sary: Suffix Array のライブラリとツール
最終更新日: 2002-12-18 (公開日: 2002-12-18) Unix Magazine 誌に 2002年1月号から 2003年2月号にかけて連載し ていた記事の元の原稿です。 私にフローチャートだけを見せて、テーブルは見せないとしたら、 私はずっと煙に巻かれたままになるだろう。逆にテーブルが見せて もらえるなら、フローチャートはたいてい必要なくなる。 -- Frederick P. Brooks Jr. *1 プログラミングにおいてはデータ構造が重要であり、正しいデータ 構造を選択すればアルゴリズムは自明なものとなる、という主張が ある。Rob Pike*2 の "Notes on Programming in C" *3 によると、現実的なプログラムに必要なデータ構造は次の 4つであ るという。 配列 (array) 連結リスト (linked list) ハッシュテーブル
GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki（ウィキ）
GC¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥à¾ÜºÙ²òÀâ ÆüËܸì¤Î»ñÎÁ¤¬¤¹¤¯¤Ê¤¤GC¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥à¤Ë¤Ä¤¤¤Æ¾ÜºÙ¤Ë²òÀ⤷¤Þ¤¹ ¥È¥Ã¥×¥Ú¡¼¥¸¥Ú¡¼¥¸°ìÍ÷¥á¥ó¥Ð¡¼ÊÔ½¸ GC ºÇ½ª¹¹¿·¡§ author_nari 2010ǯ03·î14Æü(Æü) 20:47:11ÍúÎò Tweet ¤³¤ÎWiki¤¬Ìܻؤ¹½ê GC¤È¤Ï¡© GC¤ò³Ø¤ÖÁ°¤ËÃΤäƤª¤¯»ö ¼Â¹Ô»þ¥á¥â¥ê¹½Â¤ ´ðËÜ¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥àÊÔ Reference Counter Mark&Sweep Copying ±þÍÑ¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥àÊÔ IncrementalGC À¤ÂåÊÌGC ¥¹¥Ê¥Ã¥×¥·¥ç¥Ã¥È·¿GC LazySweep TwoFinger Lisp2 Pa
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。
著名ソーシャルメディアが使っているアルゴリズムを大公開！ | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
“アルゴリズム”は、もっとも非人間的なものの代表だともいえる。ソーシャルメディアにとって、そのアルゴリズムが不可欠だというのは、実に皮肉めいている。 僕はこの間、グーグルがどうやってユーザーデータを集めているかについて書いた記事を掲載した（前編、後編）。今回は、著名なソーシャルメディアサイトが、ユーザーデータを活用する上でどのようにアルゴリズムを用いているのか、白日の下にさらそう。 ソーシャルメディアを成り立たせているのは人間の力だが、ユーザーが入力したデータを利用できる状態にする仕組みは、アルゴリズムによって作られている。現在活動している無数のソーシャルメディアサイトで実証済みのことだが、ユーザーの関与とアルゴリズムによる処理ルールの上手いバランスを見出すことは、とても難しくなりがちだ。これから紹介するアルゴリズムは、悪意のないユーザーと結びついて初めてうまくいくものだ。 人気ソーシャル
Mastering Algorithms with Perl : 404 Blog Not Found
2006年11月02日19:00 カテゴリ書評/画評/品評 Mastering Algorithms with Perl 定番アルゴリズムを徹底理解！：ITproが もブクマされておりますが、それよりもこちらの方がおすすめ。 Mastering Algorithms With Perl J. Orwant / J. Hietaniemi / J. MacDonald 以前404 Blog Not Found:Hash != Associative Arrayでもちょこっと紹介しましたが、ここで改めて紹介しておきます。 本書"Mastering Algorithms with Perl"には「定番アルゴリズムを徹底理解！」のアルゴリズムは全て載っている上、それぞれのベンチマークもちゃんと取ってます。"with Perl"とありますが、Perl色はそれほど強くないので、他のLLのユーザーにも役
はてな村の地図『HatenarMaps』を公開しました - kaisehのブログ
『はてな村』のアナロジーを本当に地図にできたら面白いだろうなと思って、週末を潰して作ってみました。TopHatenarが蓄積しているDBを一部活用したサービスになっています。 Blogopolis このサービスを簡単に説明すると、はてなダイアリーのユーザに、獲得ブクマ数に応じた領土面積を割り当て、さらに似た者同士の領土を隣接させるという試みです。 地図の全体を見渡すことで、はてダの大まかなトレンドを掴むこともできるし、スケールを拡大していけば個別記事に到達することもできます。さらに、Google Mapsで検索するような感覚ではてなidやキーワードを入力して地図を探索したり、「去年と今年で勢力図がどう変わったか」を調べることもできます。 HatenarMapsはTopHatenarと同様、Javaで開発しました。フレームワーク構成もTopHatenarと一緒で、Cubby+Mayaa+S2
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
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kikuzone on Twitter: "「同じ著者の小説をつなげてzip圧縮したら、複数の著者の小説をつなげて圧縮するよりも圧縮率がいいから著者推定に使える！」って論文が見つかった。キワモノかと思ったら精度いいし。論文探してるとしばしば「その発想はなかったわ」な物が見つかって面白いが俺は数日前にこれをやっとくべきだ。"
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