javaとalgorithmに関するflakwingのブックマーク (8)

  • 最終回 はじめMath! Javaでコンピュータ数学 総まとめ | gihyo.jp

    どんな小さな山でも、地図なしに登るのは不安です。目的の山頂を目指して、途中の絶景ポイントを巡りながら、安心して歩き続けるためには地図が不可欠です。歩き慣れない道ならなおさらです。高い山になれば、地図だけではまだ不安です。たいていの山には要所要所にチェックポイントがあります。このチェックポイントを追えば一応山頂に着くでしょう。しかし、一番は道案内人です。初心者が途中困ったことになるのを、前もって避けさせてくれるからです。 連載も78回(現時点)の長きに渡りました。今回で連載を締めくくるに当たって、全体を見渡す地図を残します。絶景ポイントのリスト代わりに、用語一覧を、道順のチェックポイント代わりに語句の索引(用語総解説)を用意します。 今回の記事が、皆さんにとっての登山案内人としてお役にたてれば幸いです。 図78.1 目次・索引は書物の案内人 連載で取り扱った内容 はやいもので、連載が始まっ

    最終回 はじめMath! Javaでコンピュータ数学 総まとめ | gihyo.jp
  • 第76回 計算量の数学 計算量と実際のコード その2 | gihyo.jp

    物事はシンプルであればあるほど記憶しやすく、組み合わせて何事かを処理するのも容易になります。アルゴリズムもシンプルであればあるほど優れていると言えます。ただ、物事をシンプルにする、とひとことで言っても、いくつかの処理のステップをまとめて1つの名前を付けること、つまり、抽象化によってシンプルにした場合には注意が必要です。抽象化してシンプルになった名前の裏では、汗水たらしててんてこ舞いして働いている人がいるかもしれませんから。営業担当者が「簡単です!うちに任してください!」といって取ってきた仕事を、製造現場の労働者が泣きの涙で作って出荷している・・・という笑えない状況と、どこか似ているような似ていないような。いえ、決して営業さんは悪くないんですよ。悪くないんですけど。 図76.1 笑顔の営業、涙の現場 計算量:ハッシュサーチの場合O(1) バイナリサーチは十分高速な検索アルゴリズムです。これ以

    第76回 計算量の数学 計算量と実際のコード その2 | gihyo.jp
  • 第1回 直線の幾何 | gihyo.jp

    計算幾何学とは 小学生や中学生の頃、算数や数学の授業で、台形の面積を求めたり、直線の方程式を解いたりした記憶が誰にでもあることでしょう。計算幾何学とは、コンピュータサイエンスの立場から、こうした「図形」に関するアルゴリズムを研究する学問です。計算幾何学は、今日のコンピュータグラフィックスやCADの発展においてきわめて重要な役割を担っているほか、地理情報システム(GIS)やロボット工学といった数多くの分野に応用されています。 連載では、ブログ可視化サイトの「Blogopolis」で採用されている計算幾何的アプローチを引き合いに出しつつ、Javaプログラムでアルゴリズムを実装しながら、計算幾何学の初歩を学びます。 Blogopolisとボロノイ図 Blogopolisは筆者の開発したWebサイトで、主に日国内で開設された25万件以上のブログを解析し、「⁠仮想都市景観」として視覚化したサービ

    第1回 直線の幾何 | gihyo.jp
  • IBM Developer

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    flakwing
    flakwing 2009/10/18
    協調フィルタリング, Map-Reduce, 分散型単純ベイズ分類器と補完型単純ベイズ分類器, 進化的プログラミングのための分散型適応度関数機能, 行列ライブラリーとベクトル・ライブラリー
  • Inside Java VM ― 先進のメモリ管理技術「明示管理ヒープ方式」とは

    コスト高にならない「Oracle Database」クラウド移行の方策ー35年の知見からOCIと最新PaaSを徹底解説! powered by EnterpriseZine 2025年10月17日(金) オンライン開催

    Inside Java VM ― 先進のメモリ管理技術「明示管理ヒープ方式」とは
  • GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する

    GoogleMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する:いま再注目の分散処理技術(前編)(1/2 ページ) 最近注目を浴びている分散処理技術MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画(編集部) いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです(参考「見えるグーグル、見えないグーグル」)。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc

    GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
  • 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

  • GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki(ウィキ)

    GCアルゴリズム詳細解説 日語の資料がすくないGCアルゴリズムについて詳細に解説します トップページページ一覧メンバー編集 × GC 最終更新: author_nari 2010年03月14日(日) 20:47:11履歴 Tweet このWikiが目指す所 GCとは? GCを学ぶ前に知っておく事 実行時メモリ構造 基アルゴリズム編 Reference Counter Mark&Sweep Copying 応用アルゴリズム編 IncrementalGC 世代別GC スナップショット型GC LazySweep TwoFinger Lisp2 Partial Mark and Sweep -Cycle Collection- Mostly Parallel GC train gc MostlyCopyingGC(Bartlett 1989) TreadmillGC(Barker 1992)

    GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki(ウィキ)
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