vectorのソート
○vectorのソート sort : クイックソートのため、同じ値同士の順序が維持されません stable_sort : マージソート、同じ値同士の順序が維持されます ■intのソート #include <stdio.h> #include <vector> #include <algorithm> #include <functional> int main(){ std::vector<int> data; data.push_back(5); data.push_back(1); data.push_back(2); data.push_back(3); data.push_back(4); std::sort(data.begin(),data.end());//昇順ソート //std::sort(&data[0],&data[5]);//上と同じ意味 {for(int i=0;i
C++ code - 83 lines - codepad
#include <algorithm> #include <cassert> #include <cctype> #include <climits> #include <complex> #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <list> #include <map> #include <numeric> #include <queue> #include <set> #include <sstream> #include <stack> #include <vector> #define FOR(i,c) for(__typeof((c).begin())i=(c).begin();i!=(c).end();++i) #define REP(i,n) for(int i=0;i<(int)(
知れば天国、知らねば地獄――「探索」虎の巻
いよいよ今回から、具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきます。今回は、プログラミングにおける重要な概念である「探索」について考えます。グラフに変換し、探索する、という流れを知るとともに、そのグラフを効率よく探索する方法について紹介します。 今後紹介していくアルゴリズムについて お待たせしました！ 「最強最速アルゴリズマー養成講座」という連載タイトルのとおり、今回の連載からいよいよ具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきたいと思います。 しかし、それを読んでいただく前に、1つ注意してもらいたいことがあります。連載第3回でもお伝えしたように、「問題を、既存の適当なアルゴリズムに当てはめる」という考え方は、非常に危険である、ということです。 筆者の経験上、TopCoderでRedCoder以上を目指すのであれば、回答時間短縮のために、いままでのパターンを利用するのも方法の1つなのですが、本連載では
「最強最速アルゴリズマー養成講座」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ - ITmedia Keywords
最強最速アルゴリズマー養成講座： そのアルゴリズム、貪欲につき――貪欲法のススメ アルゴリズムの世界において、欲張りであることはときに有利に働くことがあります。今回は、貪欲法と呼ばれるアルゴリズムを紹介しながら、ハードな問題に挑戦してみましょう。このアルゴリズムが使えるかどうかの見極めができるようになれば、あなたの論理的思考力はかなりのレベルなのです。（2010/9/4） 最強最速アルゴリズマー養成講座： 病みつきになる「動的計画法」、その深淵に迫る 数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。（2010/5/15） 最強最速アルゴリズマー養成講座： アルゴリズマーの登
ダイクストラ法 - Wikipedia
ダイクストラ法の動作のアニメーション ダイクストラ法（だいくすとらほう、英: Dijkstra's algorithm）はグラフ理論における辺の重みが非負数の場合の単一始点最短経路問題を解くための最良優先探索によるアルゴリズムである。 ダイクストラ法は、1959年エドガー・ダイクストラによって考案された。 応用範囲は広くOSPFなどのインターネットルーティングプロトコルや、カーナビの経路探索や鉄道の経路案内においても利用されている。 ほかのアルゴリズムとして、 最短経路長の推定値を事前に知っているときは、ダイクストラ法の改良版であるA*アルゴリズムを用いて、より効率的に最短経路を求めることができる。 辺の重みが全て同一の非負数の場合は幅優先探索がより速く、線形時間で最短路を計算可能である。 無向グラフで辺の重みが正整数の場合は、Thorupのアルゴリズム[1]によって線形時間での計算が可能
分割統治法 - Wikipedia
この項目では、アルゴリズムについて説明しています。政治、歴史分野での分割統治については「分割統治」をご覧ください。 分割統治法（ぶんかつとうちほう、英: divide-and-conquer method）は、そのままでは解決できない大きな問題を小さな問題に分割し、その全てを解決することで、最終的に最初の問題全体を解決する、という問題解決の手法である。 分割統治法を擬似コードによって表現すると、以下のような再帰呼出しを使ったものとなる。また、分割統治法になっている何らかのアルゴリズムを実装すると、その基本的な骨組みがこのようになる。 function conquer(x) is if xは簡単にconquerできる then return conquerの結果 else (x1, x2, ...) := divide(x) // 複数の小さな副問題に分割 (y1, y2, ...) :=
ACM/ICPC国内予選突破の手引き
ACM/ICPCの2008年度の大会日程が公開されています。 国内予選は2008年7月4日，アジア地区予選会津大会は2008年10月25日～27日でホスト校は会津大学です。 参加登録締め切りは2008年6月20日です。 ここではACM/ICPC（ACM国際大学対抗プログラミングコンテスト: ACM International Collegiate Programming Contest）で 国内予選を突破するために必要な情報を載せています。 ACM/ICPC自体については2006年度の横浜大会のWebサイトなどを読んでください。 結局のところ，ACM/ICPCで良い成績を残すにはひたすら問題を解く練習をするしかありません。 ですが，出題される問題の多くはいくつかのカテゴリ，例えば探索問題やグラフ問題，あるいは幾何問題などに分類することができます。 つまり，「傾向と対策」が存在します。 本サ
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