DeepMind、AIで人間考案のものより優秀なソートアルゴリズムを発見 最大70％高速化
米Google傘下のAI企業Google DeepMindは6月7日（現地時間）、アルゴリズムを開発するAI「AlphaDev」が、人間が考えたものより高速なソートアルゴリズムを発見したと発表した。 ソートアルゴリズムは、入力されたデータを一定のルールに基づいて並べ替えるもの。ネット検索結果の並べ替えやランキング制作などIT技術の根幹を担う技術の一つ。今回AlphaDevが考案したアルゴリズムは既存のものに比べて、少量のデータなら最大70％、数十万規模の大量のデータなら約1.7％速く処理できた。 DeepMindはAlphaDevに新しいアルゴリズムを発見させるため、ソートの作業を「組み立てゲーム」としてプレイさせた。「正確にソートできる」「既存のアルゴリズムより高速である」という2点を満たせばクリアとした。 関連記事 OpenAIやDeepMindのCEOやトップ研究者ら、「AIによる人
Linux 6.1の注目機能「MGLRU」―メモリ管理に取り入れられたエイジングシステム | gihyo.jp
Linus Torvaldsは12月11日（米国時間）、前週の告知どおりに「Linux 6.1」の正式リリースをアナウンスした。 Linux 6.1 -Linus Torvalds Linux 6.1はメインライン開発ではじめてRustを採用したことが大きな話題となったが、そのほかにもユーザ空間におけるメモリサニタイザーツールに似た動的エラー検出の「KMSAN」やB-treeベースのデータ構造「Maple Tree」、AMDの新しいPMFドライバのサポートなど多くのアップデートが行われている。Googleの開発者がメインラインへのマージを提案してきた「MGLRU（Multi-generational LRU）」もそのひとつで、古参のカーネル開発者であるAndrew MortonもMGLRUのメインライン化をバックアップしてきた。 Linuxカーネルではメモリ管理に「LRU（Le
転置インデックスの圧縮技法
転置インデックスは、検索エンジンの実装において、中心的な役割を果たすデータ構造である。 転置インデックスのデータ構造とアルゴリズムは、クエリ処理アルゴリズムとともに、検索エンジンの性能に直結する。とくに大規模な検索エンジンにおいては、キャッシュ効率を高めてクエリ処理を高速化するために、転置インデックスの圧縮は必要不可欠となっている。 この記事では、転置インデックス、とくにポスティングリストの圧縮について、近年の手法を簡単にまとめる。 目次 転置インデックスの基本 転置インデックスのデータ構造と特性 転置インデックスのアクセスパターン 近年のインデックス圧縮技法 Variable-Byte Family VByte Varint-GB Varint-G8IU Masked-VByte Stream-VByte Opt-VByte Simple Family Simple9 Simple16
テキストエディタで使われがちなデータ構造 Piece Table の概要と実装 - A Memorandum
テキストエディタのデータ構造 Gap method Piece Table method Piece Table の構造 Piece Table の実装 Piece Table のメソッド まとめ テキストエディタのデータ構造 テキストエディタで採用されているデータ構造にはいろいろあります。 こちらの論文 Data Structures for Text Sequences では各種データ構造について比較検討されています。 多くは、Gap method や Piece table method をベースにしたものが多いのではないでしょうか(図で言う最下部の中心の丸印に当たります)。最近では Rope なども有名ですね。 Gap method Gap method では、現在のカーソル位置で、テキストバッファを2つに分割し Gap を間に挟み、カーソル位置に対する編集(テキスト追加/削除)を
アルゴリズムの世界地図 - Qiita
0. アルゴリズムとは？ まず、アルゴリズムとは何かを説明します。（0 節の説明はスライド「50 分で学ぶアルゴリズム」 の説明を参考にして書きました） さて、次の問題を考えてみましょう。 問題： 1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してください。 単純な方法として、式の通りに 1 つずつ足していく方法が考えられます。すると、以下の図のように答えが計算されることになります。 これで答え 5050 が正しく求まりました。これはれっきとした アルゴリズム であり、この問題を 99 回の足し算 で解いています。しかし、計算回数が多く、計算に時間がかかるのではないかと思った方もいると思います。 ここで、方法を変えて、「1 + 100」「2 + 99」「3 + 98」…「50 + 51」の合計を求めることで、1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してみましょう。 50 個の
In-placeアルゴリズム - Wikipedia
in-placeアルゴリズムとは、計算機科学においてデータ構造の変換を行うにあたって、追加の記憶領域をほとんど使わずに行うアルゴリズムを意味する。 in-place とは「その場で」といった意味であり、入力が出力で上書きされることが多いことから来る用語である。 in-place でないアルゴリズムは not-in-place あるいは out-of-place などと呼ばれることもある。 in-placeの定義にはやや揺れがある。最も狭義にはポインタなども含めて一定の空間しか使用しないアルゴリズムを指す。しかし長さnの配列の添字を表すだけでも O(log n) の空間を必要とするため、この意味で in-place であるアルゴリズムはごく限られている。多くの場合、 O(log n) の空間を使うことが許される。より広く O((log n)const.) 程度まで認めることもあり、時には o
ロスレス画像圧縮: QOI(Quite OK Image) format
QOI(Quite OK Image) format 2021年11月にDominic Szablewski氏(@phoboslab)の手による新しいロスレス画像圧縮「QOI(Quite OK Image) format」がアナウンスされました。 C言語のヘッダオンリー・ライブラリとしてわずか300行たらずで実装され、PNGフォーマットに近いデータ圧縮性能でありながら、20～50倍のエンコード速度、3～4倍のデコード速度を実現しています（作者自身によるアナウンス記事より）。 アナウンス記事: Lossless Image Compression in O(n) Time ソースコード: GitHub phoboslab/qoi ベンチマーク結果: QOI Benchmark Result この記事ではQOIフォーマットに関する個人的評価と、その画像圧縮アルゴリズムをざっくりと解説します。
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GitHub - scandum/blitsort: Blitsort is an in-place stable adaptive rotate mergesort / quicksort.