Crash Reporting, Error Tracking, and Beyond | Backtrace.io
Breakpoint: George Neville-Neil and the Multi-Threaded ServerBreakpoint is a series of articles where we follow engineers along the journey of debugging the most challenging bugs they’ve encountered over the years. These war stories, in turn, help inform our product roadmap. Last time, [...] Backtrace has News for Unity and XBox Developers!Crash Reporting for C#, Unity, and XBox One now available
デッカーのアルゴリズム - Wikipedia
デッカーのアルゴリズムはオランダ人数学者 T・J・デッカーの考案した相互排他のためのアルゴリズムである。これにより、共有メモリによる通信のみで、2つのプロセスが1つのリソースを競合することなく共有することができる。 厳密に交互にとっていく素朴なアルゴリズムを避けて発明された世界初の相互排他アルゴリズムの1つである。 ふたつのプロセスが同時に同じクリティカルセクションにアクセスしようとしたとき、このアルゴリズムはどちらのプロセスがアクセス権を得るかを決定する。もしもう一方のプロセスが既にクリティカルセクションに変更を加えていたら、その完了を待つ。 f0 := false f1 := false turn := 0 // or 1 p0: f0 := true p1: f1 := true while f1 = true { while f0 = true { if turn ≠ 0 { if
ブレゼンハムのアルゴリズム - Wikipedia
ブレゼンハムのアルゴリズム(Bresenham's line algorithm)は、与えられた始点と終点の間に連続した点を置き、近似的な直線を引くためのアルゴリズム。ブレゼンハムの線分描画アルゴリズム、ブレゼンハムアルゴリズムとも。コンピュータのディスプレイに直線を描画するのによく使われ、整数の加減算とビットシフトのみで実装できるので多くのコンピュータで使用可能である。コンピュータグラフィックスの分野の最初期のアルゴリズムの1つである。これを若干拡張すると、円を描くことができる。 アンチエイリアスをサポートした直線描画アルゴリズム（例えば、Xiaolin Wu's line algorithm）もあるが、ブレゼンハムのアルゴリズムの高速性と単純さは今も重要である。プロッターやビデオカードのGPUといったハードウェアで使用されている。ソフトウェアでは多くのグラフィックスライブラリ（英語版）
「充足可能性問題(3-SAT)を解く乱択アルゴリズム」 by Julia - Qiita
前置き 元ネタは、結城浩氏著の「数学ガール 乱択アルゴリズム」。 新しい言語を覚えるとき、慣れるために「充足可能性問題（3-SAT）を解く乱択アルゴリズム」（p.353）を実装するという癖をつけていま1す。 ということで。前回の Egison版 に引き続き。勉強開始約1ヶ月の Julia ( http://julialang.org/ ) で実装してみました2。 開発環境・動作確認環境 Mac OSX 10.9.5 Julia 0.3.5 コード # Rw3sat.jl sample(a::Array) = a[rand(1:end)] immutable Literal index::Int not::Bool end literal(index, not) = Literal(index, not) # issatisfied(l::Literal, x::BitArray{1}) =
[KMP77] を読んでみた - d.y.d.
17:53 14/12/22 ソートの逆流れ クイックソートってあるじゃないですか、クイックソート。 配列、たとえば [4,2,1,7,0,6,5,3] があったときに、 小さい方を左に、大きい方を右にまず適当に集める。 この「小さい方」と「大きい方」への二分割を、いわゆる再帰的に、 分かれたブロック両方で同じ事を繰り返していくと… なんと、小さい順に並んだ配列 [0,1,2,3,4,5,6,7] が出来上がるというアルゴリズムです。 逆向き！ このデータの流れを「逆向きに」見てみたい。つまり、ソートが終わった最終状態から話が始まります。 しかも、さっきから説明なしで意味ありげにくっついていた、 「入力配列で元々どの位置にあったか」を表す値に注目していきます。 0の上に[4]がくっついているのは、最初は値0は配列のインデックス[4]の位置にあった、 ということを意味しています。（上のソート
![[KMP77] を読んでみた - d.y.d.](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e6fe840dfdcca31b69f48171e0de96a69b93595b/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fwww.kmonos.net%2Fwlog%2Fsub%2Fdual%2F8.png)
競技プログラミング特有の変な実装テク - ichyo.jp
初めに この記事はCompetitive Programming Advent Calendar 2014の15日目の記事です． 競技プログラミングでは，アルゴリズムをひらめく力や，数学やアルゴリズムの知識量などが強さを決める大きな要素ではありますが， もちろん，プログラミングを使った競技である以上は，コードの実装力が勝敗を分けることもあります． 例えば，ICPC系のコンテストでは，アルゴリズムを考える能力よりも，実装量の多いプログラムをいかにバグなく高速に実装するかが重要な 問題セットが与えられることが時々あります． 競技プログラミングと無縁なプログラマーは，実装力と聞くと， クラスの構造をうまく設計したり，変更に強い美しいコードを実装する能力だと想像する人がいるかもしれません． ですが，プログラミングコンテストに必要な実装力は，そうした保守性や拡張性ではなく， 「目的の処理をシンプルな
t.dvi
Purely Functional Data Structures Chris Okasaki September 1996 CMU-CS-96-177 School of Computer Science Carnegie Mellon University Pittsburgh, PA 15213 Submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy. Thesis Committee: Peter Lee, Chair Robert Harper Daniel Sleator Robert Tarjan, Princeton University Copyright c 1996 Chris Okasaki This research was sponso
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トライ (データ構造) - Wikipedia
"A", "to", "tea", "ted", "ten", "i", "in", "inn" というキー群によるトライ木 トライ木（英: trie）やプレフィックス木（英: prefix tree）とは、順序付き木の一種。あるノードの配下の全ノードは、自身に対応する文字列に共通するプレフィックス（接頭部）があり、ルート（根）には空の文字列が対応している。値は一般に全ノードに対応して存在するわけではなく、末端ノードや一部の中間ノードだけがキーに対応した値を格納している。2分探索木と異なり、各ノードに個々のキーが格納されるのではなく、木構造上のノードの位置とキーが対応している。 キーが文字列である連想配列の実装構造としても使われる。右図の例では、ノードを表す丸の中にキーが書かれ、連想される値がその下に書かれている。値が書かれていないノードはキー文字列の途中までにしか対応していない。各英単語
プログラミングコンテストで、C++を使って全ての問題を解くのに必要なアルゴリズムは何ですか？ | POSTD
これが私の提案するリストです。必要とされるアルゴリズムや概念のほとんどが挙げられています。いくつかの要素はアルゴリズムではなかったり（フェイクや状態、関心事など）、重複していたりもします。 最後に1つ、アドバイスを。 知識を蓄える前に、まずは思考能力を鍛えることを重要視しましょう。これはコンテストのみならず、あなた自身の将来にも役立ちます。思考能力を鍛えるには、アルゴリズムではなく純粋な思考を必要とする、アドホックを使いこなせるようになりましょう。 topcoderのDiv2とCodeforcesのDiv2の2つに集中することも効果的だと思います。どちらも、低いレベルから問題に取り組んでいきましょう。例えば、Div2-250をマスターしてからDiv2-500に取り組む、などです。
The Isomap Algorithm
This is part of a series on a family of dimension-reduction algorithms called non-linear dimension reduction. The goal here is to reduce the dimensions of a dataset (i.e. discard some columns in your data) In previous posts, I discussed the MDS algorithm and presented some key ideas. In this post, I will describe how those ideas are leveraged in the Isomap algorithm. A clojure implementation based
particles.js - A lightweight JavaScript library for creating particles
particles.js is a lightweight JavaScript library for creating particles.
π-calculus - Wikipedia
In theoretical computer science, the π-calculus (or pi-calculus) is a process calculus. The π-calculus allows channel names to be communicated along the channels themselves, and in this matter, it is able to describe concurrent computations whose network configuration may change during the computation. The π-calculus has few terms and is a small, yet expressive language (see § Syntax). Functional
視覚化による5つのガベージコレクションアルゴリズム入門 | POSTD
ほとんどの開発者は、自動のガベージコレクション（GC）を当たり前のように使っています。これは、私たちの仕事を容易にするために言語ランタイムが提供する素晴らしい機能の1つです。 しかし、最新のガベージコレクタの中をのぞいてみれば、実際の仕組みは非常に理解しづらいことが分かります。実装の詳細が無数にあるため、それが何をしようとしているのか、また、それがとんでもなく間違った事態を引き起こしかねないことについて十分理解していない限り、すっかり混乱してしまうでしょう。 そこで、5種類のガベージコレクションアルゴリズムを持つおもちゃを作ってみました。小さいアニメーションはランタイムの動作から作成しました。もっと大きいアニメーションとそれを作成するコードは github.com/kenfox/gc-viz で見ることができます。単純なアニメーションによってこうした重要なアルゴリズムを明らかにできることは
0x5f3759df
This post is about the magic constant 0x5f3759df and an extremely neat hack, fast inverse square root, which is where the constant comes from. Meet the inverse square root hack: float FastInvSqrt(float x) { float xhalf = 0.5f * x; int i = *(int*) &x; // evil floating point bit level hacking i = 0x5f3759df - (i >> 1); // what the fuck? x = *(float*)&i; x = x * (1.5f - (xhalf*x*x)); return x; } What
中点変位法を使用してマインクラフトのようなランダム地形を Unity で作ってみた
test fractal landscape マインクラフトやテラリアのようなゲームでは地形をランダムで生成しているのだけど、たまたまダンジョンや迷路のランダム生成アルゴリズムを調べてる際に発見した中点変位法によるフラクタル地形を見て、先述したゲームのような地形を生成できるのではないかと思いやってみた。 フラクタル地形とは? 基本的には2次元形式のフラクタルによる海岸線であり、コッホ曲線の確率論的生成と見なすことができる。 フラクタル地形 - Wikipedia なんだそりゃ？という感じである。じゃーフラクタルってなんだろう。 フラクタルの具体的な例としては、海岸線の形などが挙げられる。海岸線は微視的にみると複雑に入り組んだ形状をしているが、これを拡大するとさらに細かい形状が見えてくるようになり、結果として拡大しても同じように複雑に入り組んだ形状をしている。これに対して、一般的な図形は、拡
Making of: Introduction to A*
2 Sep 2014 (Warning: these notes are rough – the main page is here and these are some notes I wrote for a few colleagues and then I kept adding to it until it became a longer page) Several people have asked me how I make the diagrams on my tutorials. I need to learn the algorithm and data structures I want to demonstrate. Sometimes I already know them. Sometimes I know nothing about them. It varie
せっき～のゲーム屋さん ドルアーガの塔 乱数の工夫の正体
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Visualizing Garbage Collection Algorithms
Most developers take automatic garbage collection for granted. It’s just another amazing feature provided by our language run-times to make our jobs easier. But if you try to peek inside a modern garbage collector, it’s very difficult to see how they actually work. There are thousands of implementation details that will confuse you unless you already have a good understanding of what it’s trying t
遅いソート - 鍋あり谷あり
http://bugrammer.hateblo.jp/entry/2014/08/16/014212 ( バブルソートよりも非効率なソートアルゴリズムを探して ―― ストゥージソートとスローソート ) を読んで。 ちゃんと終わるけどもっと遅いソートがあるので書いてみた。 たぶん名前がついていると思うんだけど、調べてないので名称不明。 こういう奴。 def try_all_sort(s) s.permutation(s.size){ |x| return x if x.each_cons(2).all?{ |a,b| a<=b } } end typical case では bogo sort と同じオーダー。 bogo sort と違って、worst case は有限。O((N+1)!)だと思う。 で。ベンチマーク。 100要素を1000回なんて宇宙が消滅するまでに終わらないので、試した
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