AtCoderで青色（8割以上のIT企業でアルゴリズム力はカンスト）になったので青になるまでに必要そうなことをまとめる - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 趣味と勉強を兼ねて競技プログラミングをしている @kami634 です。この度、AtCoderで目標としていた青コーダーになりました。 青色というのは、一定水準以上のアルゴリズムの知識を持ち、それを問題解決に活かすことができないとなることができません。それゆえに多くの人の目標になっていると思います。 chokudaiさんのブログ記事に青のレベル感が記載されていたのでご参考に↓ 黄・橙・赤などの上を見上げると、青色というのは通過点に過ぎず、まだまだ必要なことは多いです。ですが、青色レベルのアルゴリズム力があれば多くの問題を解決す
コーディングインタビューの対策とその意義 (1/2) - 16bitのメモランダム
１．コーディングインタビューとは何か コーディングインタビュー（Coding Interview、またはProgramming Interview）とは、1時間ほどの制限時間内に小さなプログラミング問題を解かせる面接形式のことをいう。プログラマー、またはデータサイエンティストなどの採用試験として、米国を含むいくつかの国で用いられている。「物理的なホワイトボード上にプログラムを書く」という形式で実施されることが多い。「オンライン上の共有エディタで書く」といった形式のこともある。Googleなどは自社のYoutubeチャンネル動画でも説明している。 出題される問題としては、例えば、「複数の数字numbersと整数kが与えられたとき、合計がkとなる数字の組を1つ出力せよ」といったものがある。この問題は有名なので通称が付いており、Two Sumと呼ばれる。 Two Sumの一例。与えられた数値の並
JavaScript・再帰・トランポリン - Qiita
現状整理 JavaScript では末尾再帰最適化(PTE: Proper Tail Call) は、完全には期待できない https://kangax.github.io/compat-table/es6/ 末尾再帰による最適化 - Qiita なので再帰は注意して使わねばならない スタックオーバーフローしないことをチェック 再帰を辞めて for 文とかに何とか変換する とはいえ再帰を使いたい こともある じゃあどうするか？が本稿の目的 再帰におけるスタックオーバーフローは、末尾再帰の最適化ができる他の言語でも起こりえる(例: 末尾再帰できない場合)。じゃあ、他の言語の場合どうしているかというと、トランポリンするらしい。もちろん JavaScript でもトランポリンできる。トランポリンすると、再帰が深くなってもスタックオーバーフローしない。 処方箋 ざっくりいうと以下の処方でスタックオ
Goでスケールする実装を書く
スケールする実装を書くためのガイド スケールするために 並列度とアムダールの法則 べき等参照透過性 Lock-FreeとWait-Free アトミックアクセス ロックの局所化 並列度とアムダールの法則 時間単位の場合は繰り返し処理のトータル時間に対し、 並列処理を妨げない処理時間の割合を「並列度」という。 （コードプロファイルを使って求める場合もあるが、 比較的単純なコードでないと計算が複雑になりやすい。） p 並列度 n 並列数 性能比 1/((1-p)+p/n) p=0.9のとき４倍の性能を得るにはn=6が必要。 n=5で４倍の性能を得るにはp=0.938が必要。 n=無限大とすると、性能比は以下の式におちつく。 理論上の性能向上限界 = 1/(1-p) 並列度90%の処理をどれだけ多数コアに分散しても理論上10倍処理効率が限界。 並列度95%の処理をどれだけ多数コアに分散しても理論上
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