Algorithm - 連想配列の実装としてのハッシュはオワコン? : 404 Blog Not Found
2012年01月17日11:45 カテゴリアルゴリズム百選Tips Algorithm - 連想配列の実装としてのハッシュはオワコン? 珠玉のプログラミング Jon Bentley / 小林健一郎訳 つまり「終わったコンテナ」。 以前からうすぼんやりと考えて来た危惧が、すこしはっきりと見えてきた。 徳丸浩の日記: Webアプリケーションに対する広範なDoS攻撃手法(hashdos)の影響と対策 もうそろそろハッシュ(テーブル)以外の手段の連想配列の実装手段を本格的に模索するべきではないか、と。 そのデータ構造は、君の魂を差し出すに足るものかい? 連想配列(Associative array)がコレクション(Collection)、すなわち数多のデータ構造をまとめるデータ構造としての覇者となったのはもはや疑いようがない事実でしょう「配列で実装されるデータ構造ではなくて、配列を実装するデータ構
C - でも一番右端の立っているビット位置を求めてみた : 404 Blog Not Found
2009年07月07日03:30 カテゴリMathLightweight Languages C - でも一番右端の立っているビット位置を求めてみた 素晴らしい。 2009-07-04 - 当面C#と.NETな記録 問題の説明はここまでにして、コードの紹介です。Hacker's delight のコードより4〜5倍速く、そして、イミフ加減が半端じゃない！これ一つで 64bit 値以下のすべての値に対応できます。 でも、実際にどれくらい威力があるか試してみたかったのでCに移植してみた。意外な結果が出ております。 0x03F566ED27179461ULL まずは黒魔術。より黒魔術っぽくしてみました。 typedef unsigned long long U64; #define HASH 0x03F566ED27179461ULL static int ntzhash[64]; void i
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
bitsliceによる超高速ビット演算 : DSAS開発者の部屋
bitslice とは Hack the Cell '09 に参加して知った、Cellに限らず一般的に使えるビット演算の高速化手法について紹介します。 Bitslice と呼ばれる手法では、ビット順を90度回転します。言葉で説明するよりもコードを見たほうが早いので、回転させるコードの例を見てください int x[32], y[32]; // x が元のデータ、y が回転後のデータ. for (int i = 0; i < 32; ++i) { int t = 0; for (int j = 0; j < 32; ++j) t |= ((x[j] >> i) & 1) << j; // x[j] の i ビット目を y[i] = t; // y[i] の j ビット目にする } この変換をすることで、y[0] には x[0] - x[31] の最下位ビットが、 y[1] には 2番目のビット
定番アルゴリズムを徹底理解！ - 今からでも遅くない！アルゴリズム入門：selfup
このパートでは，プログラミングを勉強するうえで欠かせないアルゴリズムの中でも定番中の定番を紹介します。ソート（並べ替え）やサーチ（検索）などの機能は今では標準のライブラリとして提供されています。実用的なプログラムを作るときにそのものずばりをいちいち書く機会は少ないかもしれません。しかし定番のアルゴリズムは，様々に形を変えて普段のプログラミングに登場します。 解説を読んで仕組みがわかったら，ぜひそれをプログラムにしてみてください。読んだだけではプログラムを書けるようにはなりませんし，プログラムを書いてみて初めて，実は十分に理解できていなかったと気付くことがよくあります。しかもアルゴリズムは特定のプログラミング言語に依存しないので，一度身に付ければ，後でどんな言語を学ぶ場合でも役に立ちます。 1番目から6番目まではソートのアルゴリズム，7番目から9番目まではサーチのアルゴリズムです。一つひとつ
クラスタリング (クラスター分析) - Toshihiro Kamishima
クラスタリング (clustering) とは，分類対象の集合を，内的結合 (internal cohesion) と外的分離 (external isolation) が達成されるような部分集合に分割すること [Everitt 93, 大橋 85] です．統計解析や多変量解析の分野ではクラスター分析 (cluster analysis) とも呼ばれ，基本的なデータ解析手法としてデータマイニングでも頻繁に利用されています． 分割後の各部分集合はクラスタと呼ばれます．分割の方法にも幾つかの種類があり，全ての分類対象がちょうど一つだけのクラスタの要素となる場合(ハードなもしくは，クリスプなクラスタといいます)や，逆に一つのクラスタが複数のクラスタに同時に部分的に所属する場合(ソフト，または，ファジィなクラスタといいます)があります．ここでは前者のハードな場合のクラスタリングについて述べます．
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
計算的な深さと脳
ニューロンが入力を受けてからスパイクを出すまでは早くとも数ミリ秒かかる。人間が反応するまでの時間は零点何秒かだから、入力と出力の間には最大に見積もっても数十段のニューロンが介在するだけである。（実際はもっと段数が低いだろう。） 一方コンピュータの方は現在のネズミ以下の判別能力しかないような画像認識をするにあたってさえ数千万サイクルの計算を行わなくてはならない。 だから、脳が物凄い並列計算をやっているに違い無い。ここまでは普通の話ね。 で、問題は「じゃ、物凄い並列な機械をつくったら脳の能力を再現できるのかよ」ということ。もちろん誰も答えをしらない。どんなアルゴリズムを使えば良いか分からないし。 人によっては絶望して「新しい物理法則を」とか「量子論的並列性」とか、「魂」とかに行っちゃう。 で、僕も答えは持って無いけど、この問題を考えるにあたって以下の「計算的大きさ」と「計算的深さ」の概念を
OBB vs AABB - Radium Software Development
This domain may be for sale!
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
http://blog.moonshine-project.com/ja/?p=533
http://yimado.s-lines.net/algo_and_ds/
ガーベージ コレクション技法
ゲーム木の探索問題
<h2>C言語によるアルゴリズム(コメント付き)</h2>