スタックとキューを極める！ 〜 考え方と使い所を特集 〜 - Qiita
0. はじめに 基本的なデータ構造として大学の授業や情報系の各種試験などによく登場するものの一つに、スタックとキューがあります。 スタックとキューについて学ぶ場面の多くでは、「スタックは LIFO (Last-In-First-Out)、キューは FIFO (First-In-First-Out)」と呪文のように覚えたり、 スタックは、例えば超忙しいときに新しい課題がぶっこまれたときとかにとりあえずそれを先に片付けるような感じ キューは、人気ラーメン屋に並ぶ人々の待ち行列のように先に並んだ人が先にお店に入る感じ という風に、日常の事物に対応づけて説明したりする文化が多く見受けられます。「タスクが次々と降ってくる状況をどう扱っていくか」というのは、日常生活を生きる人間にとっても、コンピュータ上の処理であっても自然に登場する普遍的な問題意識ですので、その最も基本的な思想であるところのスタックや
ファイル書き込みをするプログラムで気をつけた方がよいこと | IIJ Engineers Blog
この記事について この記事では、ファイルに書き込みを行うプログラムを実装する時の注意点について説明します。 ファイル書き込みは、プログラミングにおいて比較的よく利用される機能でありながら、実装時に注意していないと、システムクラッシュ（意図しない電源の喪失や OS のクラッシュ等）後にファイル上のデータが整合性を失う可能性、平たく言えば、データが破損する場合があります。 今回の主な内容はトランザクションに関連する事柄で、ご存知の方からすると当たり前と思われることだと思われますが、執筆者がプログラミングの勉強を始めて以降知らない期間が長かったことと、他にもご存知ない方がある程度いらっしゃるのではないかと思ったため、このように記事にさせていただきました。 また、ここで説明する注意点は、クラッシュ後にデータの整合性が重要でない場合は、気を付ける必要がないものであることを先に書いておきます。 先にこ
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
50分で学ぶアルゴリズム / Algorithms in 50 minutes
本スライドでは、有名なアルゴリズムを概観し、アルゴリズムに興味を持っていただくことを目標にします。 第 1 部：アルゴリズムとは 第 2 部：学年を当ててみよう 第 3 部：代表的なアルゴリズム問題 第 4 部：コンピュータとアルゴリズム
クリエイティブコーディングの教科書
ゲームエンジンや3Dソフトウェアを利用して高度な表現ができるこの時代でも、プリミティブな描画や動き、アルゴリズムから学べることは多い。それらをJavaScriptで書くクリエイティブコーディングという形で学べる手引書が本書となる。
数学・物理学の知識を理解するための「足りない知識」を「ツリー構造」で掘り下げていける学習サイト「コグニカル」レビュー
分野が広く、さまざまな知識を求められる数学や物理学。これらの知識をツリー構造により分からないところまでひたすら掘り下げて、基礎の基礎から学ぶことができる学習サイトが「コグニカル」です。一体何かどう学べるのか？ということで、実際にコグニカルを使ってみました。 コグニカル https://cognicull.com/ja コグニカルのトップページはこんな感じ。「ばねの弾性力による位置エネルギー」「位置エネルギー」など、数学・自然科学・工学のさまざまな知識が353個並んでいます。 試しに「熱振動」をクリックすると、「熱振動とは、分子など、原子の集合で生じる原子の振動のことです。」と、熱振動について記述されたページが表示されました。また、分子と原子が振動している様子のイメージがアニメーションで表示されています。 読み進めていくと、「説明が理解できない場合」は「以下の知識が不足している可能性がありま
リバーシプログラムの作り方 サンプル
序章 はじめに リバーシのルール ソースコードの記述について 第１章 盤面の処理 1.1 定数と関数の定義 1.2 盤面の生成、初期化 1.3 石を返す処理 1.4 返せる石数を調べる処理 1.5 盤面をコピー、反転させる処理 1.6 その他の盤面処理 1.7 盤面の操作と表示 第２章 ゲーム木と探索 2.1 コンピュータ思考の関数定義 2.2 各関数の実装 2.3 ゲーム木 2.4 MinMax法とNegaMax法 2.5 αβ法 第３章 盤面の評価 3.1 評価関数の定義 3.2 パターンによる局面評価 3.3 評価クラスの構造 3.4 評価クラスの生成とファイルの読み書き 3.5 評価関数の実装 3.6 評価パラメータの更新 3.7 中盤の探索 3.8 自己対局による学習 第４章 性能改善 4.1 石数取得の高速化 4.2 着手の高速化 4.3 候補手リストの導入 4.4 終盤探索の
最適輸送の解き方
最適輸送問題（Wasserstein 距離）を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中！ https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
数学の難問「巡回セールスマン問題」の近似解を求める最良のアルゴリズムが数十年ぶりに更新される
巡回セールスマン問題とは、「複数の都市を移動するセールスマンが全都市をちょうど一度ずつ巡り、総移動コストが最小の経路を求める」という数学の難問です。長年にわたり「クリストフィードのアルゴリズム」が巡回セールスマン問題の近似度が最も高いアルゴリズムとされてきましたが、新たに「クリストフィードのアルゴリズムを上回る近似度のアルゴリズムがあると証明された」という論文を、コンピューターサイエンスの研究者が発表しています。 [2007.01409] A (Slightly) Improved Approximation Algorithm for Metric TSP https://arxiv.org/abs/2007.01409 Computer Scientists Break Traveling Salesperson Record | Quanta Magazine https://www
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30 分でわかる！アルゴリズムの基本
数理最適化ことはじめ / Introduction to Mathematical Optimization
ルールベース画像処理のススメ