Big-O Algorithm Complexity Cheat Sheet (Know Thy Complexities!) @ericdrowell
Hi there! This webpage covers the space and time Big-O complexities of common algorithms used in Computer Science. When preparing for technical interviews in the past, I found myself spending hours crawling the internet putting together the best, average, and worst case complexities for search and sorting algorithms so that I wouldn't be stumped when asked about them. Over the last few years, I
Google Chromeが採用した、擬似乱数生成アルゴリズム「xorshift」の数理
2015年12月17日、Google Chrome の JavaScript エンジン（処理系）である V8 の公式ブログにて、 JavaScript の標準的な乱数生成APIである Math.random() の背後で使われているアルゴリズムの変更がアナウンスされました。 Math.random() 関数は JavaScript を利用する際には比較的よく使われる関数ですので、親しみのある方も多いのではないかと思います。 新たなバグの発見や、従来より優秀なアルゴリズムの発見によってアルゴリズムが変更されること自体はそれほど珍しくはないものの、 技術的には枯れていると思われる Math.random() のような基本的な処理の背後のアルゴリズムが変更されたことに驚きを感じる方も少なくないかと思いますが、 それ以上に注目すべきはその変更後のアルゴリズムです。 実際に採用されたアルゴリズムの原
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
GDD2011 DevQuiz のスライドパズル晒し祭りをまとめてみた - Fire and Motion
基本的に自分用メモです．主に以下のtogetterまたは#gdd11jpのハッシュタグから情報を集めました．一応言語順にしてあります． http://togetter.com/li/187147 （勝手にリスト化してほしくないという場合はご連絡ください！） 追記：エントリーポスト時は9名分．9月12日18時で16名分に増加．22時に28名分，9月13日10時現在43名分です．大雑把な分類でJava:14名，C++:8名，C:6名，C#:1名，Python:6名，Perl:3名，Ruby:1名，Haskell:1名，PHP:1名，Go:1名，OCaml:1名 ． @komiya_atsushi さん 言語：Java コード置き場：https://code.google.com/p/k11i-gdd2011jp-slidepuzzle-solver/ 本人による解説：http://blog.k
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Knife throwing is both an art and a skill that’s difficult to master...
階乗を求める - d.y.d.
22:56 10/09/04 階乗を求める 去年聞いた中で、私が一番感動した式の話。 k! = limn→∞ nk / nCk kの階乗は、「nのk乗 ÷ n個のものからk個選ぶ組み合わせの数」という式で n を無限に大きくしていったときの収束先、である。 特に難しい証明が要るとかではなくて、nCk = n(n-1)(n-2)...(n-k+1) / k! であることを使うと、 limn→∞ nk / nCk = limn→∞ nk k! / n(n-1)(n-2)...(n-k+1) で、n が k に比べて十分大きければ n も n-k+1 もほとんど同じ値なので、 分子も分母もだいたい n を k 個かけているわけでして、 その部分が相殺して、k! が残るという寸法。 （厳密な表現ではないので、気になる人は厳密に証明してください。） 実装 と、この式自体はそんなに不思議ではないのです
Ruby Algorithms: Sorting, Trie & Heaps - igvita.com
By Ilya Grigorik on March 26, 2009 A good choice of an algorithm or a data structure can make or break an application. By and large, Ruby provides enough native primitives such as Array, Hash, and Set, to get you by in most cases, but we've all ran into situations where the performance or the memory footprint of these structures left us wanting for more. Sensing a nice opportunity, Kanwei Li and A
Project Euler - PukiWiki
Project Euler † プログラムで解く数学の問題集です。 公式サイト 適当に和訳してます。我こそはと思う人はライセンスを確認した上で自由に書いてください。 ↑
Aho Corasick 法 - naoyaのはてなダイアリー
適当な単語群を含む辞書があったとします。「京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある」*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に「京都」「高倉二条」「つけ麺」「店」という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで「共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)」などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと
Variable byte codes
Variable byte (VB) encoding uses an integral number of bytes to encode a gap. The last 7 bits of a byte are ``payload'' and encode part of the gap. The first bit of the byte is a continuation bit . It is set to 1 for the last byte of the encoded gap and to 0 otherwise. To decode a variable byte code, we read a sequence of bytes with continuation bit 0 terminated by a byte with continuation bit 1.
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最も簡単に fib を高速化する方法 - ドレッシングのような
プログラミング体験ゲーム：アルゴロジック ｜ JEITA