構文解析にまつわる小話たち | κeenのHappy Hacκing Blog
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動的計画法（ナップサック問題） - アルゴリズム講習会
動的計画法（ナップサック問題） 動的計画法とナップサック問題について解説します。 動的計画法とは 直接計算すると大きな時間がかかってしまう問題に対し、途中の計算結果をうまく再利用することで計算効率を上げる手法のこと。 「途中の計算結果を再利用」＝「同じ計算をしない」ということ 難しいように見えて考え方自体は単純 ICPC国内予選でもC問題～F問題くらいに何かしらの形で2,3題ほどでます 英語では「Dynamic Programming」と呼び、略して「DP」と呼ぶことが多いです。 動的計画法で効率的に解ける問題の一つに、ナップサック問題というものがあります。 ナップサック問題 ナップサック問題は、価値と重さが決まっている複数の品物を容量が一定のナップサックに詰め込むとき、ナップサックに詰め込める品物の価値の和の最大値は何であるか？ という問題です。 具体的には、以下の図のようになります。ナ
Common Subsequence 解説
問題名：Common Subsequence (PKU) 出典：Southeastern Europe 2003 難易度：☆☆☆ 問題の種類：DP 解法：LCS (Longest Common Subsequence) 解答ソースコード： 1458-deq.cpp アルゴリズムの概略 DPの四天王（？），LCS (Longest Common Subsequence) そのままの問題です。 アジア地区予選など，通常はこれをひねった問題が出てきます。 LCSとは，二つの値の列（この問題では文字列）が与えられて，最長の共通部分列を見つける問題です。 部分列は連続している必要はありませんが，順序は変更してはいけません。 例えば X = "abcfbc", Y = "abfcab" であればLCSは "abfc" や "abcb" になります。 LCSは一般的に複数ありえますが，この問題ではその長
JavaScriptでパーサコンビネータのコンセプトを理解する(「正規表現だけに頼ってはいけない」の続き) - id:anatooのブログ
前回の記事の続き。前回は、正規表現が使えない時はパーサコンビネータを使ってみると良いということを書いた。 パーサコンビネータのためのライブラリは、以下のように各言語ごとにいくつかある。 JavaScript - Parsimmon Ruby - rparsec treetop Python - parsy PHP - PHPPEG 各言語でいくつかあるのだが、正規表現と違ってパーサコンビネータには統一的な書き方があるわけではないし、ライブラリによって使い方も様々である。なので、今まで正規表現だけ使ってきた開発者がちょっと使ってみようと思っても、使い方がよくわからずに面食らってしまうことがある。 パーサコンビネータはテキストをパースするための非常に強力な仕組みだが、その背後にある考え方を理解しなければこれらのパーサコンビネータのライブラリを使う際の障害になるだろう。逆に言うと、それさえ理解で
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