アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのHatena
この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基本的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういう本で勉強すればいいか、ぼくの知ってる本からまとめてみました。
乱数と Perl5 にかんする蘊蓄の話 - tokuhirom's blog
乱数と Perl5 にかんする蘊蓄の話 Perlの乱数についてIRCで盛り上がったのでまとめておく。 結論からいうと、srand()はPerl5組み込みのものでよい。乱数の生成はMath::Random::MTがよいとおもう。 Perlのrand()の実装はConfigure時に選べるようだが*1、ふつうはdrand48()がつかわれる。これは下位ビットがまったくランダムでないことで知られるrand(3)よりはましだが、しょせん線形合同法なのでセッションIDなどを作るのには安全ではない。安全な乱数を作るためにtime()やSHA1を混ぜ込んだりするほうほうもよくつかわれるが、そのくらいならはじめからM::R::MTを使ったほうがいいとおもう。 なお、srand()はあれば/dev/urandomを読むので、自前でsrand(time)などとするのはよくない。また、最初にrand()を呼ぶと
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
10兆までの素数のリストを作ってみませんか？
もしあなたがプログラマだったら、プログラムを書いて10兆までの素数のリストを作ってみてほしい。情報システムの開発に携わる人であれば、10兆までの素数のリストを出力するシステムの見積もりを考えてみてほしい。費用はどれくらいかかるか、納期はどれくらいか、あなたはどんな答を出すだろうか。仕様書はうまく書けるだろうか。 記者がこんなことをいうのは、自分で10兆までの素数のリストを作ってみて、とても面白かったからだ。図1のプログラムを書いて出力が成功するまで約2週間、夢いっぱいの楽しいひとときを過ごせた。予期せぬ問題も発生したけれど、最後にはコンピュータがまだまだ発展する可能性を持つと感じられた。素数のリストを作る演習は、プログラミングと情報システムにおける有益な演習の一つである。 アルゴリズムの有効性が納得できる この演習の面白い点は、まずアルゴリズムの有効性を納得できる点だ。素数（prime）は
「ガベージコレクションのアルゴリズムと実装」という本を書きました。
gcbook, gcai, GCGCLoverのみなさん、お待たせしました。「ガベージコレクションのアルゴリズムと実装」の情報公開です。 書名：ガベージコレクションのアルゴリズムと実装 著者：中村 成洋／相川 光 監修：竹内 郁雄 ページ数：472ページ 本体価格：3,200円 発売開始日：2010年3月17日（水） ※地域・書店によって遅れることがあります ISBN：978-4-7980-2562-9 C3055 読み所 本書は次の2つのテーマを扱います。 1.GCのアルゴリズム（アルゴリズム編） 2.GCの実装（実装編） アルゴリズム編では、これまでに考案されてきた数多くのGCアルゴリズムの中 から、重要なものを厳選して紹介します。伝統的かつ基本的なものから、やや 高度なアルゴリズムを選定しています。GC独特の考え方や各アルゴリズムの特 性などを理解していただくのがアルゴリズム編の最大
人材獲得作戦・４ 試験問題ほか - 人生を書き換える者すらいた。
さて試験問題です。 内容は、壁とスペースで構成された迷路が与えられたとき、スタート地点からゴール地点に至る最短経路を求めよ、というものです。 たとえば、S:スタート G:ゴール *:壁 $:解答の経路 としたとき、 ************************** *S* * * * * * * ************* * * * * ************ * * * * ************** *********** * * ** *********************** * * G * * * *********** * * * * ******* * * * * * ************************** という入力に対し、 ************************** *S* * $$$ * *$* *$$*$ ************
C# で迷路を解いてみた。あとアルゴリズムの解説 - SiroKuro Page
人材獲得作戦・４ 試験問題ほか: 人生を書き換える者すらいた。 ということで、迷路を解いてみました。プログラミングには約40分。構想時間を含めても3時間以内には解けるはず。命名は適当すぎてリファクタリングするきにもならない出来だけど。 using System; using System.Collections.Generic; using System.Drawing; using System.Text; using System.Text.RegularExpressions; using System.IO; class Program { static void Main(string[] args) { Maze maze = Maze.LoadFromFile(args[0]); DateTime before = DateTime.Now; maze.resolve();
「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
はじめMath! Javaでコンピュータ数学：第74回 計算量の数学 計算量とは ｜gihyo.jp … 技術評論社
バイキングで食事をするとき、若い頃は何も考えずにお皿にどんどん乗せていました。少々無理に盛っても、気合いで食べきっていました。元を取ってやろうとか、元以上に食べてやろうとか、そんな不純な気持ちもありましたし。しかし、このごろ、油ものや炭水化物を控えめにし、更に皿の大きさから自分の食べられる量に見当をつけて取るようになりました。食べ残しをしたくない事もありますが、おなか周りの余剰財産をなんとか増やさないようにしたいのです。その思いはなかなか実らず、だぶついた財産は心肺機能を圧迫し続けています。 さて、見当を付ける、ということは何時でも大切なことです。しかし、プログラミングの初心者のうちは、見当の付けようが分からず、組んで動かしてみて初めてパフォーマンスの悪さに愕然としたりするものです。できるなら、コードを組む前に、少なくとも動かす前にはパフォーマンスの見当を付けたいものです。今回から学習する
Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
互いに関連のないオブジェクトを１つのインターフェースにまとめて共通的にアクセス可能にするライブラリを作ってみた - 矢野勉のはてな日記
Javaもともとやりたかったことは、 あるオブジェクト（インスタンス）がすでに手元にある そのオブジェクトのクラスは何らかの理由で継承不能 そのオブジェクトの一部メソッドをオーバーライドしたい そのオブジェクトにメソッドを１つ足したいという、JavaScriptならすぐにできちゃうことがしたかった。で、これって、オーバーライドしたいメソッドと、追加したいメソッドだけを持ったあるオブジェクトAを用意して、メソッド呼び出し時に該当メソッドの時だけAに委譲しちゃえばできるよね、と思った。他のメソッドはすべてもとのオブジェクトに委譲する。 で委譲コードを書いてみても、すんごいめんどくさい。たくさんのメソッドを定義して、ただ委譲するだけのコードをかかないといけない。でCGLibあたりにそういうのがあるだろうと思って見てみたのですが、どうもないみたい。なんかありがちな要望だと思ったんですが、もうちょっ
大都会の夜景をコンピューターによって完全自動で描画するムービー
ハリウッド映画のCGシーンは何人ものCGアーティストが、高価な機材を何台も使って手作業で作成されるために、予算が高騰している要因の1つにもなっているほどですが、これらのCGにも勝るとも劣らない大都会の夜景をどこにでもあるコンピューター1台だけで生成してみた人がいます。 手作業でテクスチャーを描いたり、グラフィックボードに搭載されているピクセルシェーダーのように、外部のプログラムを用いて特殊な効果を与えるなどの手間をかけることなく、内部のプログラムが自動で生成するポリゴンとテクスチャのみを用いて壮大な夜景が生成されています。いかに単純な仕掛けで人間の目をだましてものすごい映像を作り出すか、よいヒントになるかもしれません。 詳細は以下。 Twenty Sided >> Blog Archive >> Procedural City, Part 1: Introduction このプログラムはS
データを加工して圧縮率を高めよう
データを加工して圧縮率を高めよう：コーディングに役立つ！ アルゴリズムの基本（9）（1/5 ページ） プログラマたるものアルゴリズムとデータ構造は知っていて当然の知識です。しかし、教科書的な知識しか知らなくて、実践的なプログラミングに役立てることができるでしょうか（編集部） 圧縮率を上げるために、ひと工夫 前回「データ量を操る圧縮／展開を究めよう」では、圧縮アルゴリズムの基本としてランレングス法とハフマン符号を紹介しました。今回は、データを圧縮しやすいように加工することで、より圧縮率を上げるアルゴリズムを紹介していきたいと思います。 さて、圧縮率を上げるにはどうすればよいでしょうか。 ランレングス法では、連続する文字列が多ければ多いほど圧縮率が高まります。ハフマン符号では、できるだけ特定の文字が多く出現するようになっていれば圧縮率が高まります。このようなデータの加工の手法を見ていきます。
プログラムの動かし方の本 - きしだのはてな
Seasarカンファレンスで、基礎としてプログラムの動かし方であげた本。と、それに加えて挙げれなかった本。 ちなみにSeasarカンファレンスでの内容はid:tanamonがまとめてくれてる。というか、手書きスライドの書き起こしをしてもらってます。 「手書きで書く→ソーシャルに清書してもらう」という、新しいプレゼン手法が生まれました！ 差のつく勉強法200のメモ - tanamonの日記 プレゼンや以前のエントリでは、プログラムというのは計算論と意味論に分かれると書いたけど、プログラム意味論という分野と混同してへんな議論になっちゃうので、「プログラムをどう動かすか」と「プログラムをどう書くか」に分かれるとします。命令的な側面と宣言的な側面だと言ってもいいかもしれない。今回は命令的な側面について。 まずは、基礎となる数学、離散数学について。 やさしく学べる離散数学 作者: 石村園子出版社/メ
計算量を具体的に見てみる 2009-01-06 - きしだのはてな
アルゴリズムの話では、計算量の解析がかかせません。 計算量はオーダー記法で表されますが、これは、データの入力量に対してどのくらい時間がかかるかをあらわしたものです。 こういった話はどのアルゴリズムの本にも載ってるはずですが、具体的にどのようなプログラムを書くとそのオーダーになるかという記述はあまりありません。 ということで、やってみました。 計算時間表示のための共通処理を行うクラスは、一番最後に書いてます。 O(1) 計算時間がO(1)のアルゴリズムは、処理が入力の量によらない場合です。 配列の要素のアクセスや、ハッシュテーブルによるデータ検索、連結リストへの追加削除などがこれにあたります。 コードには入力量でのループが含まれません。 public class O1 extends ViewCompFrame{ @Override void compute(int n) { proc();
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