C++ containers that save memory and time
The latest news from Google on open source releases, major projects, events, and student outreach programs. We’re pleased to announce C++ B-Tree, a C++ template library that implements B-tree containers with an analogous interface to the standard STL map, set, multimap, and multiset containers. B-trees are well-known data structures for organizing secondary storage, because they are optimized for
try-and-back-off アルゴリズム - melpon日記 - HaskellもC++もまともに扱えないへたれのページ
C++11 には、複数の Lockable なオブジェクトをロックしてくれる std::lock 関数があります。 template<class L1, class L2, class... L3> void lock(L1& m1, L2& m2, L3&... m3); この関数の最大の特徴は、決してデッドロックしないことです。 そして、このデッドロックしないという要件を満たすために使われるアルゴリズムが、try-and-back-off アルゴリズムと呼ばれるものです。 今回はこの try-and-back-off アルゴリズムについて説明します。 （この記事には独自解釈が含まれているので、間違ってる部分とかあれば指摘して頂けると嬉しいです） デッドロックの条件 デッドロックは、正確ではないですが、大まかに言って以下の条件を満たすと発生します。 ロックを取得するために待機を行なう あ
C++: 編集距離を求めるアルゴリズム
編集距離(edit distance)とは二つの文字列がどの程度異なっているかを示す数値であり、レーベンシュタイン距離(Levenshtein distance)を指すことが多い。文字の挿入、削除、置換それぞれを一つの操作として必要な操作の最小数を求めるものだ。例えば、kittenとsittingの編集距離を求める場合、下記のように3回の操作でkittenをsittingに変更できるので編集距離は3となる。 1. sitten (k を s に置換） 2. sittin (e を i に置換） 3. sitting (g を挿入) そこで今回は編集距離を求める複数のアルゴリズムについてC++で実装してみた。 動的計画法 編集距離を求めるもっとも一般的なアルゴリズムは、動的計画法(dynamic programming)だろう。計算時間はO(mn)であり、手軽だ。C++で書いたコードを下に示
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