Coursera の Algorithms on Strings 受けました - たにしきんぐダム
Cousera の Algorithms on Strings を受講していて、平日にお昼ご飯食べながらビデオを見たり休日とかに課題をやったりしていたのですが先日完走しました！(講義は4週分なのですが忙しかったり難しかったりで2ヶ月くらいかかってしまった) お金を払うと課題提出システムみたいなのが使えて提出したプログラムの時間/空間計算量を教えてくれるらしいけど無料でも授業ビデオと資料にはアクセスできた めちゃくちゃ良かったのでみんなも受講しましょう www.coursera.org きっかけはアルバイト先で開催されていたのに参加させてもらったのと、 ISUCON6予選で高速な文字列マッチングアルゴリズムが全く分からず悔しい思いをしたから(正規表現の更新・キャッシュをうまく頑張れば十分な点数は獲得できたみたいですが...)でした。 学んで終わりじゃ多分忘れるから何とか応用とかできたら良い
AWSユーザーは必ず覚えておきたいExponential Backoffアルゴリズムとは何か - yoshidashingo
cloudpackエバンジェリストの吉田真吾（@yoshidashingo）です。 Exponential Backoff 直訳すると「指数関数的後退」つまり、指数関数的に処理のリトライ間隔を後退させるアルゴリズムのことです。 詳しくはWikipediaに記載があります。 Exponential backoff - Wikipedia 日本語でブログに書かれている方もいらっしゃいます。 exponential backoffのメモ – Siguniang's Blog これを見ていると、どうやらこのアルゴリズムは古くから通信装置において、イーサネットフレームのデータ送信時にコリジョン（衝突）を検出したら一定時間待機して再送して、処理を完結させるためのアルゴリズムとして使われているようです。 通信機器の世界に限らず、アプリケーションの分野でも、大規模で予測不能な処理量を有限なリソースでさばく
1時間でわからせたコンシステントハッシュで仮想ノードが必要な理由 - 西尾泰和のはてなダイアリー
ConsistentHashing - コンシステント・ハッシュ法 とあるチャットで聞かれて図まで書いて解説したのでもったいないからエントリー化。ちなみにチャットが1時間弱だったのでこういうタイトルにした。 で、Bが消えるとBの責任範囲が全部Dに押し付けられてDがかわいそうでしょ。 Dの仕事が増えるでしょ。Cとか暇そうじゃん！サーバを複数用意しているメリットが薄れてる。みんなが同じくらい働くのが望ましい。 で、Bが1個の点で表現されているから「Bの手前」もDの1個だけで、そのせいで全部Dが引き受けるはめになった。つまり、仕事が細かく分割されてなくて1個の塊だから引き継ぐ人も1人だけで引き継いだ人涙目。あらかじめ仕事を100分割しとけばみんなで分担して肩代わりできて幸せだよね。 だからサーバが5個だけど点は5個じゃなくて500個打とう。それが仮想ノード。 実装はどうするの？という質問に対して
[初心者向け] プログラムの計算量を求める方法 - Qiita
はじめに この記事では、プログラムの計算量を求める方法を説明します。プログラミングの初心者向けに、厳密さよりも分かりやすさを優先して説明していきます。 サンプルコードについて この記事のサンプルコードは、C言語（C99）で記述しています。 計算量とは？ 計算量とは、 「そのプログラムがどれくらい速いかを大雑把に表す指標」 です。 もう少し正確に言うと、 「入力サイズの増加に対して、実行時間がどれくらいの割合で増加するかを表す指標」 です。 グラフによる計算量の表現 計算量をグラフで表すと、以下のようになります。 これは、「入力サイズ $n$ が増加するにつれて、実行時間が $n$ に比例して増加する」ということを表しています。 別のグラフも見てみましょう。 これは、「入力サイズ $n$ が増加するにつれて、実行時間が $n^2$ に比例して増加する」ということを表しています。 計算量を求め
![[初心者向け] プログラムの計算量を求める方法 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c9c4cc809781a36a27559f821c8d983434cf226d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCJUU1JTg4JTlEJUU1JUJGJTgzJUU4JTgwJTg1JUU1JTkwJTkxJUUzJTgxJTkxJTVEJTIwJUUzJTgzJTk3JUUzJTgzJUFEJUUzJTgyJUIwJUUzJTgzJUE5JUUzJTgzJUEwJUUzJTgxJUFFJUU4JUE4JTg4JUU3JUFFJTk3JUU5JTg3JThGJUUzJTgyJTkyJUU2JUIxJTgyJUUzJTgyJTgxJUUzJTgyJThCJUU2JTk2JUI5JUU2JUIzJTk1JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz01NjhhNGQxZmQ4MTdjOWFmNzhlZTFkMmVkNzhjOWUzMQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwY290cnBlcGUmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zMiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTJmMGNjYzQxMWVlNThlNjliZTA4NWU5ZWEyZDk3NTIx%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D7916e2ffa8d1cd08fc81932a76dbe560)
インフラエンジニア向けシステム系論文 - ゆううきブログ
この記事ははてなエンジニアアドベントカレンダー2014の23日目とシステム系論文紹介 Advent Calendar 2014の23日目を兼ねています。 今回は、インフラエンジニア向けにシステム系論文を読むということについて書きます。 ここでいうインフラエンジニアは、Webサービスを作る会社のサーバ・ネットワーク基盤を構築・運用するエンジニアを指しており、はてなではWebオペレーションエンジニアと呼んでいます。 人が足りなくて普通に困っているので採用にご興味のある方はぜひこちらまで。 SRE (Site Reliability Engineer) 職 - 株式会社はてな はてなでは、id:tarao さんを中心に有志で論文輪読会を定期的に開催しており、システム系論文にかぎらず、言語処理系、機械学習についての論文などが読まれています。 だいたい１人でインフラまわりの論文を読んでいて、インフラ
TechCrunch | Startup and Technology News
When Alex Ewing was a kid growing up in Purcell, Oklahoma, he knew how close he was to home based on which billboards he could see out the car window.…
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
頻出典型アルゴリズムの演習問題としてよさげなやつ - kyuridenamidaのチラ裏
効率的な別解とか存在する問題もあるけど演習によさそうなやつをピックアップ。そのアルゴリズムじゃないと解けないわけではないって問題も多いので注意。(ただ演習するのには都合が良いかなと)※個人的難易度をつけてみました。とても主観的な難易度付けなので気にせず解いてみてください。深さ優先探索・Balls[☆]・Sum of Integers[☆]・The Number of Island[☆]・Block[★]幅優先探索・Mysterious Worm[★]・Cheese[★]・Seven Puzzle[★☆]・Stray Twins[★★]・Deven-Eleven[★★]・Summer of Phyonkichi[★★☆]ワーシャルフロイド法(For 全点対最短路問題)・Traveling Alone: One-way Ticket of Youth[★]・A reward for a Car
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。
Story of Your Life » Blog Archive » 社会人からのTopCoder SRM参加のススメ
先行き不安ながらもなんとかDiv1で戦うことができるようになったのを記念して、TopCoderに参戦してからこれまでのことを、つらつらと振り返りたいと思います。まぁこれが読まれる頃には次のSRMに参加してDiv2に落ちているかもしれないのですが・・・。 最初の一歩 一番最初にTopCoderにユーザ登録したのは３年以上前の学生時代の頃でした。 その頃に一度SRM(シングルラウンドマッチ)の過去問を解いてみて、2,3問ほど解くのに約１日ぐらいかかったように思います。 SRMというのは、問題が出題され、アルゴリズムを考えてコーディングして解くまでのスピードを競うゲームです。 (どういう問題が出題されるかというのは、TopCoder参戦記の方に問題の概要を張ってあるので参考にしてください。) 一回あたりEasy,Medium,Hardの三問出題され、各問題を解くごとに解いた時間と難しさを考
知れば天国、知らねば地獄――「探索」虎の巻
いよいよ今回から、具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきます。今回は、プログラミングにおける重要な概念である「探索」について考えます。グラフに変換し、探索する、という流れを知るとともに、そのグラフを効率よく探索する方法について紹介します。 今後紹介していくアルゴリズムについて お待たせしました！ 「最強最速アルゴリズマー養成講座」という連載タイトルのとおり、今回の連載からいよいよ具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきたいと思います。 しかし、それを読んでいただく前に、1つ注意してもらいたいことがあります。連載第3回でもお伝えしたように、「問題を、既存の適当なアルゴリズムに当てはめる」という考え方は、非常に危険である、ということです。 筆者の経験上、TopCoderでRedCoder以上を目指すのであれば、回答時間短縮のために、いままでのパターンを利用するのも方法の1つなのですが、本連載では
ソートアルゴリズムの可聴化 - ならば
Sorting Algorithm Animationsなどのサイトでは、ソートアルゴリズムの可視化の例を見ることができる。今回は可視化に倣ってソートアルゴリズムを可聴化した。聴覚化すると、情報を分かりやすく提示するという方向から外れるけど。 ソートする対象は50から90までの整数をランダムに並べた列。可聴化の方法は、整数をMIDIノート番号とみなして、ソートアルゴリズムが各時点でポイントしている位置にある、MIDIノート番号の音高の音を鳴らすようにした。ChucKのプログラムはいつもより長くなったから最後に載せる。 録音したもの。元の整数列は全部同じで、サイズ（整数の数）は30。 バブルソート 選択ソート 挿入ソート シェルソート クイックソート マージソート ヒープソート 拡張としては、 より詳細に情報を提示する方向（例：整数同士の位置の交換時に音色を変える） サウンドアートな方向（例
アルゴリズム百選 - フィボナッチ数列にO()を学ぶ : 404 Blog Not Found
2007年11月28日18:00 カテゴリアルゴリズム百選Math アルゴリズム百選 - フィボナッチ数列にO()を学ぶ 404 Blog Not Found:プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10、これほどの反響になるとは。200ブクマぐらいは予想していたが、もいくとは。 とりあえず、本の仮題を「アルゴリズム百選」として、「アマグラマーのすすめ」と同じように本blogに草稿を書いていくことにする。「メインページ」の「アルゴリズム大募集! C&R研究所 - トップページ」の方も適宜更新していくが、「その場で動かせるコードサンプル」はここでないと書けないので。 ただし、「アマグラマーのすすめ」よりは書き方は順不同になるはず。それでも序文相当のことは「チラ見」ならぬ「チラ書き」しておいた方がいいだろう。というわけで、序文に変えて紹介するのが、本Entry。 ヒントとな
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