Regular Expression Matching Can Be Simple And Fast
Regular Expression Matching Can Be Simple And Fast (but is slow in Java, Perl, PHP, Python, Ruby, ...) Russ Cox rsc@swtch.com January 2007 Introduction This is a tale of two approaches to regular expression matching. One of them is in widespread use in the standard interpreters for many languages, including Perl. The other is used only in a few places, notably most implementations of awk and grep.
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situs informasi perjudian online informasi perjudian online yang memberikan rifrensi atau wawasan dalam bermain The term 여성알바 구인구직 shiftwork applies to any timetable that falls beyond the long periods of 7:00 a.m. to 6:00 p.m. As per the U.S. Department of Work Measurements, around 16% of salaried and blue collar laborers are on a shift plan. While certain representatives like pulling all nighters
C++: 編集距離を求めるアルゴリズム
編集距離(edit distance)とは二つの文字列がどの程度異なっているかを示す数値であり、レーベンシュタイン距離(Levenshtein distance)を指すことが多い。文字の挿入、削除、置換それぞれを一つの操作として必要な操作の最小数を求めるものだ。例えば、kittenとsittingの編集距離を求める場合、下記のように3回の操作でkittenをsittingに変更できるので編集距離は3となる。 1. sitten (k を s に置換） 2. sittin (e を i に置換） 3. sitting (g を挿入) そこで今回は編集距離を求める複数のアルゴリズムについてC++で実装してみた。 動的計画法 編集距離を求めるもっとも一般的なアルゴリズムは、動的計画法(dynamic programming)だろう。計算時間はO(mn)であり、手軽だ。C++で書いたコードを下に示
Spaghetti Source - 各種アルゴリズムの C++ による実装
ACM/ICPC（プログラミングコンテスト）系列の問題を解くことを目標にして，各種アルゴリズムを C++ で実装してみた．極めて意地が悪い類の問題には対応していないし，特定の入力に対して高速に動くということもない．計算量も最良とは限らない． これらを参考にする方への注意とお願い： これらの記述は正確とは限りません．参考文献を参照することを強く推奨します．間違っている場合は是非教えてください． これらのプログラムは間違っているかもしれません．各人で検証することを強く推奨します．バグがあれば是非教えてください． 分類が怪しいので，これはこっちだろう，ということがあればコメントを下さると助かります． 注意！ 現在書き換え中 TODO 分類を正しく行う． 全体的に説明と使い方を詳しく． Verify していないものを Verify． ボロノイ図（いつになることやら……） 基本 テンプレート グラフ
高速な算術圧縮を実現する「Range Coder」
はじめに 本記事では、全体のサイズが最小となる算術圧縮を高速に実現するRange Coder（以下RC）を紹介します。 算術圧縮は、各文字の出現確率が分かっている場合にそのデータを最小長で表現可能な符号法です。各文字に固定の符号を割り当てるHuffman法とは違い、符号化を状態更新とみなし、すべての文字を符号し終わった後の状態を保存することで符号化を実現します。これにより1文字単位の符号長を1bitより細かく調整することが可能となります。 算術符号は圧縮率が高い反面、ビット単位の演算処理が大量に発生するため、符号化、復号化ともにHuffman符号に比べ遅いという問題点があります。今回紹介するRCは、算術符号の処理をバイト単位で行うことで高速な処理を可能にします。 また、算術圧縮については概要から説明します。 対象読者 C++の利用者を対象としています。データ圧縮の基礎を知っていることが望ま
マルコフ連鎖生成文 - ならば
入力と出力。 枕草子 一段 日本国憲法 前文 ケブンリッジ だがいく ドグラ・マグラ 宇宙ヤバイ やっぱり一覧性があるのは可視化の強みだ。
最速インターフェース研究会 :: 三項演算子の正しい書き方ってあるのだろうか
最近は、三項演算子を多用しているのだけれど、やっぱり人が使ってるのを見ると気持ち悪い。 http://d.hatena.ne.jp/brazil/20050921/1127314004 Test.Builder.globalScope = typeof JSAN != 'undefined' ? JSAN.globalScope : typeof window != 'undefined' ? window : typeof _global != 'undefined' ? _global : null; これは解読するのにやたら時間がかかる気がする。コロンの後が値なのか条件なのかわからないからだ。 俺ならこう書く。 Test.Builder.globalScope = (typeof JSAN != 'undefined') ? JSAN.globalScope : (typeof wi
Ｃプログラミングの秘訣
特集 Ｃプログラミングの秘訣 最終更新: 2006-03-28 このテキストはC MAGAZINE 1992年4月号に掲載された原稿のオリジナルテキストを元にしてHTMLに変換したものです。掲載文章と細部が異なっていると思われます。また、気付いた個所をいくつか修正してあります。 当時はまだWindows 95もないような時代で、現在の状況から見ると違和感のある内容も結構あるかもしれませんが、時代背景を想像しながら補正しつつ読んでいただければ幸いです。 ※2006年3月28日追記: 何が原因か知りませんがこのページのアクセスが増えているそうなので、 HTML のおかしなところを修正しました。 文章の変更はありません。 なお、このサイト(表ページ)は現在休眠状態ですが、 裏ページ や 裏の裏ページ の方を、細々と更新していたりします。 目次 Part1 よいプログラムを書く条件 Part2 明
中西泰人研究室 » Blog Archive » rubyによるマルコフ連鎖とvimのデバッグ操作
中西研の北原です。前回はrubyのライブラリであるnokogiri, mechanize, ruby-growlを使いました。今回はnokogiriを使いさらに形態素解析エンジンであるMeCabを利用して簡単なマルコフ連鎖による文章の再構築を行ってみることにします。また僕はvimを使っているのでそのあたりにも触れる予定です。 まずはMeCabの環境をMacに整えます。 sudo port install mecab +utf8 sudo port install mecab-ipadic-utf8 sudo port install rb-mecab を行いMeCabのインストールとrubyのバインディングを用意します。 次にマルコフ連鎖についてですが、難しい本質についてはよくわからないのでWikipediaを参照していただけると助かります。ここではある文章を「今日は雨だ。しかし、
適切なクラスタ数を推定するX-means法 - kaisehのブログ
K-means法によるクラスタリングでは、あらかじめクラスタ数Kを固定する必要があります。HatenarMapsでもK-means法を使っているのですが、クラスタ数は（特に根拠もなく）200個に決め打ちになっていました。 これに対して、X-means法というK-means法の拡張が提案されていることを知りました。X-means法を使うと、データに応じて最適なクラスタ数を推定できます。 K-means and X-means implementations http://www-2.cs.cmu.edu/~dpelleg/download/xmeans.pdf X-means法の考え方は、K=2で再帰的にK-means法を実行していくというもので、クラスタの分割前と分割後でBIC（ベイズ情報量規準）を比較し、値が改善しなくなるまで分割を続けます。 調べたところ、Javaのデータマイニングツー
ジャンル別ゲームの作り方とアルゴリズムまとめ - ネットサービス研究室
ゲームの作り方とアルゴリズムをジャンル別にまとめてみました。ゲーム制作や、プログラミングの勉強用にご活用ください。言語別ゲームプログラミング制作講座一覧もあわせてお読みください。 リンク切れがおきていたものは、URLを表示しておくので、Internet Archiveなどでキャッシュを表示させてみてください。 RPG ゲームの乱数解析 乱数を利用した敵出現アルゴリズムの解説 各種ゲームプログラム解析 FF、ドラクエ、ロマサガのプログラムの解析。乱数の計算など ダメージ計算あれこれ（http://ysfactory.nobody.jp/ys/prg/calculation_public.html） ダメージの計算式 エンカウントについて考えてみる エンカウント（マップでの敵との遭遇）の処理方法いろいろ RPGの作り方 - ゲームヘル2000 RPGのアルゴリズム ドルアーガの塔 乱数の工夫の
RDBMSで使われるB木を学ぼう （1/3）－ ＠IT
第5回 RDBMSで使われるB木を学ぼう はやしつとむ アナハイムテクノロジー株式会社 2009/6/22 オブジェクト指向によって、アルゴリズムは隠ぺいされていることが多くなった。しかし、「用意されていない処理」が求められたときに対応できるだろうか（編集部） 第3回「AVL木で木構造を学ぼう」、第4回「もっとAVL木で木構造を学ぼう」と2回連続でAVL木について解説しました。 今回はAの後だからBというわけではありませんが、B木（B-Tree）を取り上げます。 B木の変種であるB+木やB*木は、OracleやPostgreSQL、Firebirdなどのリレーショナルデータベースでインデックスとして利用されている、メジャーな木構造です。 筆者はDelphi 2009でサンプルプログラムを作成していますが、Delphiをお持ちでない方は下記のURLからTurboDelphiをダウンロードして
プログラミング言語を作る
このページの目的は、「独自のプログラミング言語を作る」ことです。 「プログラミング言語を作る」というのは、 やったことのない方からすれば、ずいぶん無謀な目標に見えるのかもしれません。 でも、いくつかの基礎知識さえ修得すれば、技術的には、 実はそんなに難しいものでもありません。 だったら、ひとつぐらい作ってみたいと思いませんか? なにしろプログラミング言語を作るなんて、 いかにもかっこ良さげじゃないですか。 私は作ってみたいと思いました。だから作ります。 プログラミング言語なんてもう山ほどあるのに、 今さら新しい言語なんて付け足して何をしたいんだよ! などというツッコミは入れてはいけません。 「なぜプログラミング言語なんか作るんですか?」 と聞かれたら、その答は そこにyaccがあるからだ。 で充分だろうと私は思います(yaccが何かは後述します)。 というわけで―― ただ私なんぞが新言語を
ActionScript再挑戦！Flexで人工無脳作ってみた - Born Neet
« 初めてのPerl：ディレクトリ内のhtmlファイルに含まれる英単語数を数える（ついでにgoogleのapiで翻訳）GoogleのTwitter初発言をJavaScriptで読めるように » ActionScript再挑戦！Flexで人工無脳作ってみた 2009/03/06 22:45 htmlのソースとプロジェクトファイル一式を追加しました。 たぶん、今までで一番長文です。 1年以上前に書いた、 ・ Hello, Flash!：ActionScriptを初めて使ってみたらお絵かきが簡単にできてびっくりした - Born Neet は今だに僕のブログで一番の人気記事です。 （HolyGrailさんのおかげでしょうが…） にもかかわらず、それから一年以上ASの話題を扱わないという体たらく。 （地味に勉強してたりはしたんですが、記事にするまでにはいたりませんで
クイックソートをpthreadで並列化 - yarbの日記
クイックソートはソート対象領域をどんどん分割していく方式なので単純に並列化できるらしい。pthreadでやってみた。 pthread_createには関数へのポインタと、その関数への引数をvoid型ポインタで渡すようになっている。ということは複数の引数を渡すのって構造体にするのかなと思って、そう書いてみた。動いてるっぽい。 200万個のintの並べ替えだと、シングルスレッド処理のものに比べて7倍ぐらい速い気がする。うーん、7倍？ 追記：中途半端にしかソートができてなくて、なんかコレ、壊れてまっせ。。。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #include <pthread.h> #define NUM_THREADS 3 #define SWAP(type, x, y) do {type tmp = x; x =
軽量データクラスタリングツールbayon - mixi engineer blog
逆転検事を先日クリアして、久しぶりに逆転裁判1〜3をやり直そうか迷い中のfujisawaです。シンプルなデータクラスタリングツールを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 クラスタリングとは クラスタリングとは、対象のデータ集合中で似ているもの同士をまとめて、いくつかのグループにデータ集合を分割することです。データマイニングや統計分析などでよく利用され、データ集合の傾向を調べたいときなどに役に立ちます。 例えば下図の例ですと、当初はデータがゴチャゴチャと混ざっていてよく分からなかったのですが、クラスタリングすることで、実際は3つのグループのデータのみから構成されていることが分かります。 様々なクラスタリング手法がこれまでに提案されていますが、有名なところではK-means法などが挙げられます。ここでは詳細については触れませんが、クラスタリングについてより詳しく知りたい方は以下の
ActionScript3 最適化・高速化Tips 簡易まとめ - actionscriptグループ - ConquestArrow.addEventListener( LifeEvent.WORK, this.studyActionScript);
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
遅延評価とIO - あどけない話
僕は今、プログラマーとしての幸福感に満たされている。遅延評価を習得できたと思えるからだ。 遅延評価 なぜ関数プログラミングは重要かには、遅延評価の利点を以下のように説明している。 停止条件はループの本体とは切離すことができ、強力なモジュール化が可能となる。 例として載っている「ニュートン-ラプソン法による平方根」は、若干難しいので、簡単な別例を示そう。Haskell には、第一引数の数だけ、第二引数を繰り返す関数 replicate がある。 > replicate 3 'a' → "aaa" これを普通に実装するとこうなる。 replicate 0 c = [] replicate n c = c : replicate (n-1) c Haskell 以外で実装する場合、きっとループを使うだろう。ただ、ここでは再帰かループかは問題ではない。 問題は、「結果を作る仕事」と「終了条件を判断
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<h2>C言語によるアルゴリズム(コメント付き)</h2>