圧縮に関するメモ
データ圧縮について データ圧縮は、対象とするデータに 偏りがあることを利用 して行います。 データに含まれる値の出現頻度に偏りがある (0などの特定の値が多く使われる)とか、 同じ値(パターン)が連続して現れるとか、 近くに似た値が現れやすい、とか、 です。 例えば 00 00 00 00 00 12 12 12 という 8バイトを 5個 の 00 と 3個の 12 と表現すれば 05 00 03 12 と 4バイトにできたりします。 あるいは 00 と 12 の２種しかないようならば８バイトをビット情報として 00000111 のようにまとめ、 00 12 07 と3バイトにできたりします。 また、偏りの少ない/得られにくいデータの場合でも、別の性質や規則性を利用し、いったん 偏りの現れやすいデータに変換する／ 似たような値が続きやすいように並べ替える ことで圧縮しやすくする場合もありま
アルゴリズムとデータ構造 - プログラミングスレまとめ in VIP
計算量 † アルゴリズムがどれだけ効率的かを示す概念が計算量です。通常、単に計算量と述べた場合は、データ数nに対してどれだけ時間がかかるかを示す時間計算量を指しますが、場合によってはどれだけメモリを消費するかを示す空間計算量を問題にするケースもあります。計算量は、通常データ数nが十分大きい場合にnのどういう関数に比例して計算時間／メモリ消費が増えるかという形式で表します。 具体的に、下に述べている線形探索の例で計算量を考えてみましょう。この関数では、ループをサイズn回だけ回していますが、このループ1回辺り時間tだけかかるとしましょう。さらに、関数の呼び出し等により、データ数にかかわらず一定の時間sがかかると考えられます。従ってこの関数に費やす時間はnt+sですね。この時、十分大きいnを考え、かつ定数倍は無視して考えます。例えばntがsの10000倍だと仮定しましょう。この時sの寄与は、体重
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。「ライン・ルーチン」「円弧描画」「ペイント・ルーチン」「グラフィック・パターンの処理」「多角形の塗りつぶし」を一つにまとめた GraphicLibrary と、「確率・統計」より「一般化線形モデル」までを一つにまとめた Statistics を現在は用意して
『プログラマの数学』
プログラマの数学 第2版 難しい数式は使いません。 たくさんの図とパズルにやさしい解説。 プログラミングの初心者でも、数学の苦手な人でも、楽しく読めます。 プログラミングに役立つ「数学的な考え方」を身につけよう。 第2版では「機械学習への第一歩」を新たに加筆！ 『プログラマの数学 第2版』目次 はじめに 第1章 ゼロの物語 ―― 「ない」ものが「ある」ことの意味 10進法 / 2進法 / 位取り記数法 / 指数法則 / 0の果たす役割 / 人間の限界と構造の発見 第2章 論理 ―― trueとfalseの2分割 どうして論理が大切なのか / 網羅的で排他的な分割 / 演算子で複雑な命題を組み立てる / ド・モルガンの法則 / カルノー図 / 未定義を含む論理 第3章 剰余 ―― 周期性とグループ分け 曜日クイズ / オセロで通信 / 恋人探し / 畳の敷き詰め / 一筆書き 第4章 数学的
転置インデックスで学ぶ検索エンジンの中身アプリ - シリコンの谷のゾンビ
学生の頃から情報検索っぽい研究をやっていたくせに，転置インデックスてこんなものなんだ，ということを知るまで検索エンジンが正直怖かった．転置インデックスの概要を理解したら急に甘く見はじめるようになった（それはそれでいかんのだけど）． 位置情報を持たせたり，転置インデックスの圧縮をした状態で説明されると急にアッーてなるけれど，一番単純な例を見るとすぐに理解できる． というわけで転置インデックスってこんな感じなんですよー．という一例を体験するプログラムをつくってみた．またJavaScript+TinySegmenter．工藤様毎度ありがとうございます． Text search indexing demo - 転置インデックスで学ぶ検索エンジンの中身アプリ これを見ると，転置インデックスって基本的にこういう構造でデータを持つのかということが納得できると思います．Termをkey，Posting l
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 日本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 基本アルゴリズム編 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)
アルゴリズム/領域管理 - osdev-j (MMA)
このサイトについて major PC section... AT互換機 PC-98x1 FM-TOWNS minor PC section... 8BitPC 16BitPC 32BitPC 68kFamilyPC other technical... 家庭用ゲーム機 携帯用ゲーム機 その他のコンピュータ CPU/コントローラ他 プロトコル/拡張子 アルゴリズム ライブラリ/API other section... ツール プログラミング言語 UI/フォント OS一覧 興味深い Information/Fun 書籍 Communication... けいじばん/一言 Resource... ScreenShot DiskImage Link... projects 関連サイト 最新の30件
An Algorithm for Compressing Space and Time | 3 1, 2006
An Algorithm for Compressing Space and Time By Tomas G. Rokicki, April 01, 2006 Making a slow program fast can lead to both joy and frustration. But sometimes a new approach yields amazing improvements. Making a slow program fast can lead to both joy and frustration. Frequently, the best you can do is a low-level trick to double or maybe quadruple the speed of a program; for instance, many readers
再帰呼び出しを含む手続きの処理の難しさ
: 1. はじめに The Difficulty of Using Procedures with the Recursive Call, Hajimu Hayashi (Graduate School of Education, Kyoto University) 概要: This study examined why it is difficult to use recursive processing. Kurland89 took up the recursive call of LOGO procedure and suggested that ``embedded recursion''(the recursive call was embedded in between) was more difficult than ``tail recursion''(the recur
プログラミング言語論教材
List of Examples 1. Esoteric languages 2. Various syntax for iteration 3. An example of tokens 4. Simple grammar 5. Simple arithmetic expression 6. Parse tree of A*(B+C) 7. An example of ambiguous grammar 8. Dangling else 9. Fortran has no reserved word 10. Namespace in C++ 11. Importing a module in Python 12. TinyBASIC 13. Variable declaration in Java 14. Anonymous function in JavaScript 15. Anon
Super Technique 講座〜再帰関数の技
Ｃ言語初心者が戸惑うものとして、「再帰」に関する技法がある。まあ、今時の言語で「再帰関数」を書けないのは、COBOL と FORTRAN, 古典的BASIC くらいのものだが、一般的な言語解説書での説明は大変おざなりなものである。だから、これは意識して憶えないことには、やはり身に着かない。 そこで「Super Technique 講座」では、再帰の技法を、再帰という発想の親玉である Lisp(Scheme) を利用して理解する、という無謀な企てをしてみることにする。「ある言語を理解するのに、何で別な言語を勉強するの？」という当然の疑問が湧くことだろう。しかし、しかし、「それがハッカーというものである」。筆者は MS-DOS の時代に、UNIXのテキストツールの使い方を理解するために、それらを自分で実装した。一見「無駄」に見える技術投資は、ことプログラマにとっては決して「無駄」ではない。Li
OBB vs AABB - Radium Software Development
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