hashアルゴリズムとハッシュ値の長さ一覧
「ハッシュ値の衝突」（コリジョン）や「データの改ざん防止」など、複数のハッシュ・アルゴリムを組み合わせるために、ハッシュ値の「長さ」と「速度の目安」一覧が欲しい。 ... ってか、ハッシュって、そんなにおいしいの？圧縮された暗号とちゃうん？ TL; DR （今北産業） この記事はハッシュ関数の出力結果を桁数ごとに、まとめたものです。 ハッシュ関数の各々の「アルゴリズムが最大何文字・・の 16 進数で返してくるか」の事前確認に利用ください。 マスター、一番強いヤツをくれ。 バランス優先 👉 sha3-512（64 Byte, 128桁, 2020/12/22 現在） OS やプログラム言語間の互換性・強度・速度で、一番バランスが取れているハッシュ・アルゴリズム。使いやすさなら、SHA3-256。 互換性？ここでいう互換性とは「どの言語でも標準・・で大抵は実装しているアルゴリズム」のことです
最小完全ハッシュ関数の作り方
■順列型の最小完全ハッシュ関数 ０から４までの５個の数字が下のように並んでいる場合を例にして説明します。 ５個の数字の並べ方は５！通りありますので５！(=120)通りの並べ方の総てに対して0から119までの数値を一意に割り付けることが目的となります。 ３４１０２ ここでは左側から順に数字を見ていくことにします。最初の数字は３で残りの数字の個数は４個ですね。 この残れさた数字の個数分の総順列数は４！ですが、この数量を基数と言います。 つまり左端の数字が何であるかを完全に識別する為に最低限必要な基本となる重みのことです。 従って先ず最初の数字３に基数である４！を掛け算してはじき出します。 [３]４１０２ → ３＊４！ 次に左から２番目の数字ですが、ここから先はとても注意が必要です。 ２番目の数字は４で残りの数字の個数は３個です。残りの数字の個数が３個なので基数は３！になります。つまり基数が変化
ORWiki
OR学会50年の歴史の中で，OR事典の編纂・改訂は通算３度目となる．いろいろな理由からOR事典編集委員会は，「OR事典」をWebに公開するという手段をとることになった．前回はCDによる出版であった． 資料編だけは「OR事典」から切り離して，OR学会の通常のホームページの中に移すことになった．これは逆瀬川浩孝委員長のアイディアである。内容の性格上，資料追加も間違いの訂正も広報委員会の責任で簡単に出来るようになる． 前回までの学会の歴史資料はそのまま残してある．今回はデータ追加作業を基本に多少の資料追加を行った．前事務局長の藤木秀夫さんには，その後の学会活動全般にわたる記録をまとめて原稿を作成してもらった．学術会議関係も藤木さんが前回の形式に習って資料原稿を作成し，FMES会長の高橋幸雄さんに目を通していただいた． 各支部から増補追加の原稿が送られてきた．Webのサンプルを見てくださいと言って
4 ニュートン法(Newton's method)
の条件を満たした場合とするのが一般的である。 は計算精度を決める定数 で、非常に小さな値である。これ以外にも計算の終了を決めることは可能なので、状況に 応じて、計算の打ち切り方法を決めればよい。実際に式(2)を 計算した結果を図4に示す。接線との交点が解に近づく様子がわか るであろう。 ニュートン法を使う上で必要な式は、式(9)のみである。計算 に必要な式は分かったが、数列がどのように真の解に収束するか考える。 と真値の差の絶対値、ようするに誤差を計算する。 を 忘れないで、テイラー展開を用いて、計算を進めると となる。番目の近似値は、番目に比べて2乗で精度が良くなるのである。これを、 二次収束と言い、非常に早く解に収束する。例えば、 の精度で近似解が得られ ているとすると、もう一回式(9)を計算するだけで、 程度の精度で近似解が得られるということである。一次収束の二分法よりも、収 束が早
ジャンル別ゲームの作り方とアルゴリズムまとめ - ネットサービス研究室
ゲームの作り方とアルゴリズムをジャンル別にまとめてみました。ゲーム制作や、プログラミングの勉強用にご活用ください。言語別ゲームプログラミング制作講座一覧もあわせてお読みください。 リンク切れがおきていたものは、URLを表示しておくので、Internet Archiveなどでキャッシュを表示させてみてください。 RPG ゲームの乱数解析 乱数を利用した敵出現アルゴリズムの解説 各種ゲームプログラム解析 FF、ドラクエ、ロマサガのプログラムの解析。乱数の計算など ダメージ計算あれこれ（http://ysfactory.nobody.jp/ys/prg/calculation_public.html） ダメージの計算式 エンカウントについて考えてみる エンカウント（マップでの敵との遭遇）の処理方法いろいろ RPGの作り方 - ゲームヘル2000 RPGのアルゴリズム ドルアーガの塔 乱数の工夫の
中学生にもわかるウェーブレット行列 - アスペ日記
id:echizen_tm さんの記事「ウェーブレット木の効率的で簡単な実装 "The Wavelet Matrix"」から始まったウェーブレット行列ブームから半年以上が過ぎ、すでに枯れた技術として確立されつつある感があります。 …嘘です。 日本以外ではあんまり来ていません。 理由としては、やはりアルファベット圏では単語境界が明確であるため、こちらの記事で書かれているような「キーワード分割の難易度」といったことがあまり問題にならないということがあるかもしれません。 まあ、そういうわけで局所的に来ているウェーブレット行列ですが、日本語をはじめとする単語境界のない言語圏にとっては重要なネタであると思うため、解説記事を書き直して*1みようと思います。 ウェーブレット行列でできること 主となる操作は、文字列に対する 定数時間の rank() と select()*2 です。 rank() は、「文
Y コンビネータって何？ - IT戦記
このエントリの 親友へ。ブログを書こう。 - IT戦記 y がブログを始めたみたいなので、読んでみた。 で、最新のエントリを読んでみたら、 Y コンビネータというものについて書いてあったので、 Y Combinatorが凄すぎる！ - yuji1982の日記 Y コンビネータって何ってところから、自分でもいろいろ考えてみた。 結局なんなのかさっぱり分からなかったんですが、自分が考えたことをまとめておく まず、フィボナッチ数を求める fib を定義する var fib = function(n){ return (n <= 2) ? 1 : (arguments.callee(n-1) + arguments.callee(n-2)); }; fib(10); おお！ JS すげー！名前は n しか使ってねーよ！ めでたし、めでたし。。。。じゃなくて！ JS が素晴らし過ぎて話が終わってしま
類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
こつこつアルゴリズム(Spigot Algorithm)
概要 円周率の値を計算するためには、多倍長計算をしなければならないと思われていました。ところが、こつこつアルゴリズムを用いると、特別に多倍長計算をしなくてもよいことが示されました。 最初に、こつこつアルゴリズムの概要について示します。このアルゴリズムでは、次の級数を基にして計算します。 ここで、divを整数商、modを剰余としますと、(例えば、となります) が成り立ちます。こつこつアルゴリズムでこの関係をどう用いるか、最初にネイピア数を例に、示すことにします。まず、小数点以下1桁目の1を抽出します。式中の青色の部分にご注目ください。 これで、7が抽出できました。引き続き、小数点以下2桁目の1を抽出してみます。 この手続きを繰り返すことにより、多倍長計算をせずに小数点以下の数を求めることができるわけです。実際には、繰り上がりの処理等をしなければなりませんが、本質はここで述べた計算にあります。
Spaghetti Source - 各種アルゴリズムの C++ による実装
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
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
bayonやCLUTOが爆速な理由 - download_takeshi’s diary
クラスタリングツールbayonを使っていて、常々「どうしてこんなに高速に処理できんのかなぁ」と疑問に感じていました。repeated bisectionという手法自体がk-means法などと比べると効率がいいのですが、それにしても、それだけでは説明がつかないほど爆速なわけです。 うまく例えられませんが、自前でk-meansのスクリプトを書いて比べてみると、自転車と新幹線くらいちがうという印象です。はじめてCLUTOを触った時、数万件程規模のクラスタリング処理が本当に「あっ」という間に終わってしまい、びっくりした記憶があります。 きっと実装面でなにか特殊なことがあるんだろうなと思い、mixiエンジニアブログでbayonの記事を改めて読み漁っていたら、以下の部分が目に止まりました。 このクラスタの評価は、クラスタの各要素とクラスタの中心とのcosine類似度の和としています。この和が大きいほど
Trie TreeならびにDouble Array Trie Treeを用いたパフォーマンスの検証
2. 1 はじめに ブログなどの大量のテキストデータが蓄積される CGM サイトでは、必然的にシステムや プログラムの中でも文字列処理の回数が多くなる。そのため効率的なアルゴリズムの採用 は、サイトのプログラム処理速度、ひいては対ユーザのページレスポンスタイムに関わる 重要な事案となる。 今回は、文字列の全文一致検索や前方一致検索処理において効率的なアルゴリズムとして 知られる「トライ木」についてそのパフォーマンスの検証を行った。 2 TrieTree について 2.1 アルゴリズムの内容 以下、トライ木についての解説を wikipedia より引用する。 トライ木（Trie）とは、順序付き木構造 (データ構造)の一種。プレフィックス木 （Prefix Tree）とも呼ばれる。キーが文字列である連想配列の実装構造として使 われる。2 分探索木と異なり、各ノードに個々のキーが格納されるのでは
常識を覆すソートアルゴリズム！その名も"sleep sort"！ - Islands in the byte stream (legacy)
TwitterのTLで知ったのだが、少し前に海外の掲示板で"sleep sort"というソートアルゴリズムが発明され、公開されたようだ。このアルゴリズムが面白かったので紹介してみる。 Genius sorting algorithm: Sleep sort 1 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:22 諸君！オレは天才かもしれない。このソートアルゴリズムをみてくれ。こいつをどう思う？ #!/bin/bash function f() { sleep "$1" echo "$1" } while [ -n "$1" ] do f "$1" & shift done wait example usage: ./sleepsort.bash 5 3 6 3 6 3 1 4 7 2 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:27 >>1 なん…だと
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