kd tree を使った近傍点検索のメモ。 kd tree の日本語の説明はkd木 - 日本語版 Wikipedia。 近傍点検索の擬似コードがあり、日本語版の元となっているのはkd-tree - 英語版 Wikipedia。 実際に動くコードで分かりやすいものは弾さんのところ。404 Blog Not Found:algorithm - 最近点検索をkd-treeで。 他には An intoductory tutorial on kd-trees という PDF があるが難しい。 kd tree の構築は、平衡木にするためのロジックがいくつかある事をのぞけばとても簡単。弾さんのコードを読めば分かると思う。 近傍点の検索は k 次元で説明されているものが多く分かりづらいと思った。自分で単純な2次元の場合にして考えれば良い。 流れは以下の通り。 検索対象点 p を kd tree 上で bi

きしださんの日記で紹介されていたので、つい買ってみました。 2010-06-18 - きしだのはてな きむら(K)さんに 「今まで読んでなかったんかい」 Twitter / finalfusion: @isoparametric 「今ま�� と突っ込まれるくらい必読本でした。がはっ。 ということで、感想。 要するにグラフ理論の初歩を学ぶための本なのですが、 一般のプログラマ／エンジニアからしたらグラフ理論って、何か意味あるの？ って感じかもしれないです。 でも、 「最短経路を見つける」というアルゴリズムを書くことは結構あるんじゃないでしょうか？ 最短経路を求める方法として、ダイクストラ法なんかが有名ですが、 ゲームなんかだとA*(AStar)アルゴリズムがよく使われます。 でも、これはアルゴリズムだけ知っていれば使えたりするので 実際に最短経路を求めるためにどのようなことをしているか？ と

次のサービスや製品はどれも身近にありますが、これらに共通していることはなんでしょう。 Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」 はてなブックマークの「関連エントリー」 Google 翻訳 Google 日本語入力 メールクライアントのスパムフィルタ デジタルカメラの自動顔認識 ニンテンドーDSの手書き文字認識 買い物履歴、ユーザが書いたコメントやタグ、Webに無数にあるページ、メール、画像や動画と対象はそれぞれ異なっていますが、どれも「データから有益な情報を取り出す」ということを行っています。 これらは「機械学習」という技術を使って実現されているのです。 機械学習の応用範囲 機械学習は冒頭で挙げた以外にも、様々な分野で使われています。 例えば、ノイズ除去や特徴の抽出を目的とした利用パターンがあります。音声認識や画像認識、文字認識（OCR）などはその代表格です。それらも

2010年05月01日13:15 カテゴリLightweight Languages perl - 配列の∪と∩ これを解くためには、配列の∩(交わり、intersection)がわかればいいのですが… Perl Cookbook (English) Christiansen / Torkington [邦訳: Perlクックブック] perlかPHPで解決したいです。 複数(最大200程度)の配列があり、 それぞれ有している数字(それぞれ最大50程度)のうち、 二つ以上の値が同じ配列名を抜き出す。 という事をし.. - 人力検索はてな複数(最大200程度)の配列があり、 それぞれ有している数字(それぞれ最大50程度)のうち、 二つ以上の値が同じ配列名を抜き出す。 実にエレガントな方法が、Perl Cookbookに載っています。 以下、実例。 #!/usr/bin/perl use st

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

insertion sortは「挿入ソート」と訳される。(Wikipedia→ http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%8C%BF%E5%85%A5%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88 ) ■　日本語版 Wikipediaの日本語のページのコードを引用すると次のようになっている。 for (i = 1; i < n; i++) { tmp = data[i]; for (j = i; j > 0 && data[j-1] > tmp; j--) { data[j] = data[j-1]; } data[j] = tmp; }上のコードでは、内側のループでinsertの必要がなかった場合でも最後にdata[j] = tmpでtmp変数をwrite backしており、しかも、insertの必要のなかった場合でもj=iが1回実行される。それらの意味に

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

「1000のアルゴリズムを持つ男」vs.「やわらか頭脳」：最強最速アルゴリズマー養成講座（1/3 ページ） 典型的なアルゴリズムをたくさん知っている人間が最強か――？　いいえ、典型的なアルゴリズムを知らなくても、違ったアプローチで答えに迫る方法はいくらでも存在します。短い実行時間で正確な答えを導き出せるかを考える習慣をつけましょう。 アルゴリズマー養成講座と銘打ってスタートした本連載。もしかすると読者の方の興味は、はやりのアルゴリズムや汎用的なアルゴリズムを知ることにあるのかもしれません。しかし、今回は、いわゆる「典型的なアルゴリズム」を用いずに進めていきたいと思います。 なぜ典型的なアルゴリズムを用いないのか。それは、典型的なアルゴリズムばかりを先に覚え、それだけでTopCoderなどを戦っていこうとした場合、それに少しでもそぐわない問題が出た場合に、まったく太刀打ちできなくなってしまう

プログラムの実行に掛かる時間を把握しておくのは、プログラミングを行う上で基本的な注意点です。今回は、計算量のオーダーについて学びながら、TopCoderのMedium問題を考えてみましょう。 プログラムの実行時間 業務としてプログラミングをされている方には釈迦に説法かもしれませんが、プログラムの実行に掛かる時間を把握しておくのは、プログラミングを行う上で基本的な注意点です。そしてこれは、TopCoderなどのコンテストでプログラムを組む際にもよく当てはまります。通常、こうしたことは感覚的に理解している方がほとんどだと思いますが、具体的にどれくらいのループを回すと何秒掛かる、といった基準を持っている人は少ないのではないでしょうか？　非常に基本的なことですが、プログラムの実行時間に関して再確認しておきたいと思います。 TopCoderの制限に関して TopCoderでは、実行時間およびメモリ使

全世界で20万人を超える凄腕のコーダーが集うプログラミングコンテスト「TopCoder」。本稿では、アルゴリズム部門のSRMで取り上げられる問題を考えながら、論理的思考力およびコーディングのテクニックを養っていきます。 はじめに はじめまして。高橋直大です。本連載「最強最速アルゴリズマー養成講座」では、全世界で20万人を超える凄腕のコーダーが集うプログラミングコンテスト「TopCoder」について、そこで出題される数学・アルゴリズムのパズルを考えることで、コーディングのテクニックおよび論理的思考力を磨くことを目的に開始するものです。ここで扱う技法は主にアルゴリズムのそれですが、その根底にはロジカルな思考術が存在します。そうした能力を養いたい方にとって少しでも役に立てれば幸いです。 なお、本稿は必要に応じてコーディング例も紹介しますが、TopCoderで出題される問題の中から比較的やさしい問

2006年07月23日13:00 カテゴリLightweight Languages 再帰再考 今やこれは逆ではないか。 再帰的アルゴリズム まずは，非再帰プログラムで問題を考えてみる。 難しいと判断した場合，再帰プログラムで考えてみる。 むしろ私はこうしてきた。 まずは再帰で実装する。 速度と資源の制約があるとき、非再帰で実装しなおす 一番の理由は、今やプログラミングそのもののコストの方がプログラムを実行するコストよりも大きいからだ。早くプログラムを書く要請の方が速いプログラムを書く要請より強いからだ。 次の理由は、再帰は遅いとは限らないからだ。特にLisp系では、末尾再帰(tail recursion)は重くない。これはもうshiroさんが力説しているのでそちらを参照して欲しい。フィボナッチ数列を解くプログラムはとにかく、階乗を解くプログラムぐらいだとわざわざ再帰しないようにするご利益

2009年07月07日03:30 カテゴリMathLightweight Languages C - でも一番右端の立っているビット位置を求めてみた 素晴らしい。 2009-07-04 - 当面C#と.NETな記録 問題の説明はここまでにして、コードの紹介です。Hacker's delight のコードより4〜5倍速く、そして、イミフ加減が半端じゃない！これ一つで 64bit 値以下のすべての値に対応できます。 でも、実際にどれくらい威力があるか試してみたかったのでCに移植してみた。意外な結果が出ております。 0x03F566ED27179461ULL まずは黒魔術。より黒魔術っぽくしてみました。 typedef unsigned long long U64; #define HASH 0x03F566ED27179461ULL static int ntzhash[64]; void i

id:siokoshou:20090704 のはてブのコメント見てるとわからないってコメントが結構あるので、もう一度がんばって説明してみます。まあわかったところで得はないかもしれませんｗ public static int GetNumberOfTrailingZeros( long x ) { if ( x == 0 ) return 64; ulong y = ( ulong ) ( x & -x ); int i = ( int ) ( ( y * 0x03F566ED27179461UL ) >> 58 ); return table[ i ]; } static int[] table; table = new int[ 64 ]; ulong hash = 0x03F566ED27179461UL; for ( int i = 0; i < 64; i++ ) { table[

一番右端の立っているビット位置(RightMostBit)を求めるコードで速いのないかなーと探していたら、ものっっっすごいコードに出会ってしまったのでご紹介。2ch のビット演算スレで 32bit 値のコードに出会って衝撃を受けて、その後 64bit 値版のヒントを見つけたのでコードを書いてみました。 この問題は ハッカーのたのしみ―本物のプログラマはいかにして問題を解くか (Google book search で原著 Hacker's delight が読めたのでそれで済ませた) で number of trailing zeros (ntz) として紹介されています。bit で考えたときに右側に 0 がいくつあるかを数えるもの。1 だと 0、2 だと 1、0x80 なら 7、12 なら 2 といったぐあい。0 のときに表題どおりの問題として考えるといくつを返すの？ってことになるので、

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

というふうに変換します。 文字数で比較してみると、圧縮前は14文字でしたが圧縮後は6文字と半分以下になっています。圧縮後のデータから元のデータに戻すことも容易にできます。 ランレングス法の実装 それでは早速、ランレングス法を実装してみましょう。サンプルデータは某巨大掲示板から引用しました。 <html> <head> <script type="text/javascript"> function getStringById(id) { var element = document.getElementById(id); return element.innerHTML; } </script> </head> <body> <div id="area1"> <pre> ＿＿＿＿＿＿＿＿　　　　　　　　　　　　　＿＿＿＿＿＿＿＿ （＿＿＿＿＿　　　 ＼　　　　 ⊂⊃　　　　／　　　　＿＿＿

文字列の中から効率良くキーワードを探し出せ：コーディングに役立つ！ アルゴリズムの基本（7）（1/4 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） 前回「Firebugで探索アルゴリズムを見ていこう」では、数値の集合の中から特定の数値を探索しました。今回は文字列の中から検索ワードを探索してみましょう。 UNIXのコマンドならgrep、Javaなどのプログラムなら文字列のindexOfメソッドなどに相当する処理です。 力任せ法 それでは例によって最もベタなアルゴリズムの紹介から始めましょう。 文字列の中に検索ワードがあるかどうか調べます。文字列の先頭から1文字ずつ検索ワードと比較していきます。不一致があったら文字列の2文字目から1文字ずつ検索ワードと比較し