計算量オーダーの求め方を総整理！ 〜 どこから log が出て来るか 〜 - Qiita
NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。今回は計算量オーダーの求め方について書きます。 0. はじめに 世の中の様々なシステムやソフトウェアはアルゴリズムによって支えられています。Qiita Contribution ランキング作成のために用いるソートアルゴリズムのような単純なものから、カーナビに使われている Dijkstra 法、流行中のディープラーニングに用いられている確率的勾配降下法など、様々な場面でアルゴリズムが活躍しています。アルゴリズムとはどんなものかについて具体的に知りたい方には以下の記事が参考になると思います: アルゴリズムとは何か ～ 文系理系問わず楽しめる精選 6 問 ～ アルゴリズムを学ぶと $O(n^2)$ や $O(n\log{n})$ や $O(2^n)$ といった計算量オーダーの概念が登場します。こうした記法を見ると
なぜBTreeがIndexに使われているのか - maru source
※この内容は個人的な考察なので、間違っている箇所もあると思います。そういう部分を見つけた際はぜひ教えて下さい。 RDBMSの検索を早くするためにIndexって使いますよね。例えばこんなテーブル CREATE TABLE user ( id INT UNSIGNED NOT NULL, name VARCHAR(255) NOT NULL, UNIQUE INDEX (id) ); idカラムにIndexを張っています。これはidでの検索を高速にするためです。ここでidカラムにIndexが貼っていない場合と比べると検索時間が大幅に変わってきてしまいます（特にレコードが多くなった時) ではなぜIndexを貼ると検索が早くなるんでしょう？？ Indexとはその名の通り索引を意味します。特定のカラムの索引を作成しておくことで検索を高速化します。 (本の最後によみがな順で単語が並べられたりしています
逆FizzBuzz問題 (Inverse FizzBuzz) - 平々毎々（アーカイブ）
just another scala quantを日本語にしました。 ちなみに、私の解はこちらに。 最初の解答 はてブに書いた解答方針、Inverse Fizzbuzz (FizzBuzzの逆関数) - Qiita - 与えられた範囲内のすべての解を数え上げてます。 もっと簡潔な解答 逆FizzBuzz問題 解きなおし - Qiita それでは、問題の日本語訳をどうぞ。 逆Fizzbuzz問題 2012年ではなく、2016年のお話。 世の中は大して変わっていない。 OOPと書き換え可能なオブジェクトによって何度もひどい目にあった後、世界はやっとのことでJohn Hughesの考察が正しかったことに気づき、関数型プログラミングに移行した。GoogleはTypesafe社を買収し、ScalaがAndroid上でネイティブに動作するようになっている。Googleに負けず劣らず、AppleはHas
あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。 - 人力検索はてな
あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。
モバイルゲームの歴史を年代別にご紹介します。モバイルゲームの成長と今後について詳しく解説していきます。
モバイルゲーム 物凄い勢いで勃興したモバイルゲーム業界は、いろいろな課題や問題に直面しながらも巨大化し、今日の時点でのスマートフォン向けゲームの市場へと継承されていきます。 モバイルゲームの歴史 2001 Javaアプリと3Dゲームの登場 Javaが利用できるようになったことにより、ダウンロード型のゲームが供給できるようになりました。 2002 携帯電話端末の大容量化・3D化競争 Java搭載携帯電話端末が登場してからごく僅か1年の間に、アプリのサイズに関しては10倍に広大化し、表現方法も2Dから3Dにシフトし始めました。J-PHONEは『ゼビウス』や『スペースハリアー』などといった昔のアーケードゲームを、ドコモはSIMCITYなどパソコンで世界的規模のヒットを飛ばしたゲームを主力商品としていました。 2003 モバイルゲームの一般化 メモリの制限が厳しいJava仮想マシン上ではなく、OS
algorithm - 重みをつけて乱択する : 404 Blog Not Found
2011年12月27日17:15 カテゴリ algorithm - 重みをつけて乱択する 数学ガール/乱択アルゴリズム 結城浩 同意なのだけど… Perlで生でrand関数をごちゃごちゃ使うコードはもう嫌だ | hirobanex.net とにかく、プログラムッチクというとなにかとランダムという要件が多いし、こんなコードばかりグチャグチャ書くのはもういやですね。 これを一般化するという問題はアルゴリズムの実習にちょうど手頃なサイズなので。 JavaScriptによる実装 頻度を高い順に並べて、乱数＜合計頻度となったところでそれを選択します。O(n)ですが選択肢を頻度順に並べることでその分ループが回る確率を抑えています。 (function(global){ var make_random_picker = function(picks){ var choices = Array.proto
diffの動作原理を知る～どのようにして差分を導き出すのか | gihyo.jp
UNIXの基本的なコマンドの1つであるdiff。 これに実装されているアルゴリズムは実に興味深い世界が広がっています。 本稿では、筆者が開発した独自ライブラリ「dtl」をもとに「diffのしくみ」を解説します。 はじめに diffは2つのファイルやディレクトリの差分を取るのに使用するプログラムです。 ソフトウェア開発を行っている方であれば、SubversionやGitなどのバージョン管理システムを通して利用していることが多いかと思います。本稿ではそのdiffの動作原理について解説します。 差分の計算の際に重要な3つの要素 差分を計算するというのは次の3つを計算することに帰結します。 編集距離 2つの要素列の違いを数値化したもの LCS（Longest Common Subsequence） 2つの要素列の最長共通部分列 SES（Shortest Edit Script） ある要素列を別の要
SPYSEEのつながりマイニングのはなし。 - TMBのおぼえがき
オーマ×クックパッド勉強会に参加しました ごはんが美味しかった。 まえおき http://spysee.jp/のなかのひとです。 フロントエンドやインフラ系はシャッチョーやid:amachangがやっているので、それ以外のところやってます。主にアルゴリズム。つながりの抽出手法や同姓同名処理手法を開発しました。 時々、なかのひととしていろんな会合に出没してます。そのたびに、 「つながりどうやってできてんのー？」 「同姓同名どうなってんのー？」 など聞かれますが、詳細に答えたことはありませんでした。about SPYSEE的な話はIVSのLaunch Pad(動画)などで話したことはありますが、アルゴリズムの詳しいところまでは時間なくて話しておりません。 さて先日、オーマ×クックパッド合同勉強会 を開催しました。そこでお時間いただき、「SPYSEEのつながりマイニング手法」という題目で講演させ
高度な JavaScript 技集
JavaScript で作って意味があるのかどうか分かりませんが、作ってみました。 応用編 入力したテキストをページ上に書き出し、個々の文字をドラッグ＆ドロップ で動かせるようにする ソースを読んでも中身が分からない HTML を作成する パスワードチェックの部屋 (パスワードは「開けごま」ですが、HTML のソースや JavaScript を解析しても、絶対にパスワードが分からない仕組みになっています。) バー ライブラリ編 こんなの JavaScript で作るかよってな代物です。 できてしまったものはしょうがないでしょう。 utf.js (UTF-8 <-> UTF16 変換) base64.js (Base64 encode/decode) md5.js (MD5) des.js (DES 暗号化/復号化) zlib.js (JavaScript による zlib 実装、zlib
正規表現で素数判定 - NO!と言えるようになりたい
追記：ハッキリ言ってこの正規表現はネタなので，実際に素数判定を行いたい場合は，もっと別な賢いアルゴリズムを使ったほうが良いです 正規表現で素数が判定できるという記事を見たので試してみた． http://www.noulakaz.net/weblog/2007/03/18/a-regular-expression-to-check-for-prime-numbers/ この記事によると /^1?$|^(11+?)\1+$/ という正規表現を使うと，素数判定が出来るらしい．ある整数 n が素数かどうか判定したい場合は，"1" * nという文字列がこの正規表現にマッチするかどうかを調べればよく，マッチすれば非素数，マッチしなければ素数となる．ただし，"1" * n は，例えば，n が 4 ならば "1111" と 1 が 4 回連続して続く文字列となる． Rubyで書いた素数判定プログラムはこん
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
The MD5 Message-Digest Algorithm
R. Rivest MIT Laboratory for Computer Science and RSA Data Security, Inc. 1992年 4月 English MD5 メッセージダイジェストアルゴリズム (The MD5 Message-Digest Algorithm) このメモの位置付け このメモは、インターネットコミュニティに情報を提供するものである。インターネット標準を規定するものではない。このメモの配布に制限はない。 謝辞 多くの有用なコメントと提案を頂いた Don Coppersmith氏、Burt Kaliski氏、Ralph Merkle氏、David Chaum氏および Noam Nisan氏に感謝する。 目次 1. 要約 2. 用語と記法 3. MD5 アルゴリズム 4. まとめ 5. MD4 と MD 5 の違い 参考文献 補遺 A - 参考実装
遺伝的アルゴリズムを使って数独を解く | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー Solving Sudoku with genetic algorithms(遺伝的アルゴリズムを使って数独を解く) というブログエントリを読んで，遺伝的アルゴリズムの入門記事として面白かったので紹介。 遺伝的アルゴリズムとは，生命の遺伝の仕組みを模した方法を使って解を探索する手法のこと。データを遺伝子で表現した個体を複数用意し，適応度によって個体を選択し，遺伝子に突然変異を起こしたりして解を探索してゆく。実装例としては，PostgreSQLが問い合わせを最適化するのに遺伝的アルゴリズムを使っている。上記エントリでは，この遺伝的アルゴリズムを使って数独の問題を解く手法を紹介している。
最強最速アルゴリズマー養成講座：アルゴリズマーの登竜門、「動的計画法・メモ化再帰」はこんなに簡単だった (1/5) - ITmedia エンタープライズ
動的計画法とメモ化再帰 今回は、非常によく用いられるアルゴリズムである、「動的計画法」「メモ化再帰」について説明します。この2つはセットで覚えて、両方使えるようにしておくと便利です。 なお、メモ化再帰に関しては、第5・6回の連載の知識を踏まえた上で読んでいただけると、理解が深まります。まだお読みになっていない方は、この機会にぜひご覧ください。 中学受験などを経験された方であれば、こういった問題を一度は解いたことがあるのではないでしょうか。小学校の知識までで解こうとすれば、少し時間は掛かるかもしれませんが、それでもこれが解けないという方は少ないだろうと思います。 この問題をプログラムで解こうとすると、さまざまな解法が存在します。解き方によって計算時間や有効範囲が大きく変化しますので、それぞれのパターンについて考えます。 以下の説明では、縦h、横wとして表記し、プログラムの実行時間に関しては、
経路探索アルゴリズムの「ダイクストラ法」と「A*」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
as詳解 ActionScript 3.0アニメーション ―衝突判定・AI・3DからピクセルシェーダまでFlash上級テクニック を読んでいて、経路探索のアルゴリズムで A* が取り上げられていました。A* については、いろいろ検索して調べたりもしたのですが、やっぱり本に書いてあると理解しやすいですね。せっかくなので自分流に実装してビジュアライズしてみました。ダイクストラ法まずは A* の特別なケースでもあるダイクストラ法から見ていきます。クリックすると探索のシミュレーションが開始します。スタート地点(S)からゴール(G)への探索が始まります。色がついたところが「最短経路が決定した場所」です。スタート地点から少しずつ探索が完了していきます。半分ぐらい完了しました。まだまだ進みます。最後まで終わりました。最短経路を黒色矢印で表示しています。ダイクストラ法は、スタート地点から近いノード(=マス
「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
足し算引き算で10を作るゲームと部分和問題、DP - 素人がプログラミングを勉強していたブログ
切符の問題 切符の裏に印刷してある4桁の数字を4つの数字と考えて、足し算と引き算だけで10を作るゲームの解き方。 例えば、1,2,3,4の場合は1+2+3+4=10。 プログラム的には、 prob([1,2,3,4]); // [{plus: [1,2,3,4], minus: []}] こんな感じに返ってくるようにしたい。 まず、2,4,5,7から10を作る場合。2+4+5+7=18であるので、上記の式のいくつかの符号を-にすればいいことが分かる。一つの数字を引くと、18を出す時に最初に足した分と、今引こうとしている分の2つ引かなければならないから、逆算して、(18-10)/2=4を引けばいいと分かる。 この場合、合計が4になる組合せは、4そのものしかないから、2-4+5+7=10、が答えと分かる。 (合計-10)/2が引く数の合計で、それ以外が足す数である。2で割っているので、全部の数
再帰クイックソートの可視化: Days on the Moon
「いやなブログ - JavaScript でソートアルゴリズムを可視化」より。何も考えずに再帰処理のクイックソートの様子を逐次描画しようとするとこうなります。 function quickSort(data, begin, end, log) { if (begin >= end) return data; var pivotPos = begin; var pivot = data[pivotPos]; for (var i = begin + 1; i < end; i++) { if (data[i] < pivot) { var temp = data[i]; data[i] = data[pivotPos + 1]; data[pivotPos + 1] = data[pivotPos]; data[pivotPos] = temp; pivotPos++; } } log(da
Undo,Redoの実装って何十回もやってる気がする - あしあと日記
undo,redoの実装って何十回もやってる気がする。毎回同じパターンだ。undo,redoが登場するような編集ソフトは大体同じパターンに落とせる。フレームワークも作った。ブログにそういう内容を書きたいが面倒くさい。需要があれば面倒でも書くんだけどなあ http://twitter.com/youpychan/status/994486992 という発言をしたら何人か反応を頂いたので書いてみることにする。 需要があるなら書こう。undo,redoだけじゃなくてグラフィカルな編集ソフト全般の話をいつかまとめたいと思っていたので、ちょいとシリーズで書いてみようかとおもう http://twitter.com/youpychan/status/994636764 書こうと思う。 まずUndo,Redoについて。 Unod,Redoってみなさんどういう風に実装しているでしょうか？ 私はコマンドパタ
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。「ライン・ルーチン」「円弧描画」「ペイント・ルーチン」「グラフィック・パターンの処理」「多角形の塗りつぶし」を一つにまとめた GraphicLibrary と、「確率・統計」より「一般化線形モデル」までを一つにまとめた Statistics を現在は用意していま
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