遺伝的アルゴリズムを使って数独を解く | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー Solving Sudoku with genetic algorithms(遺伝的アルゴリズムを使って数独を解く) というブログエントリを読んで，遺伝的アルゴリズムの入門記事として面白かったので紹介。 遺伝的アルゴリズムとは，生命の遺伝の仕組みを模した方法を使って解を探索する手法のこと。データを遺伝子で表現した個体を複数用意し，適応度によって個体を選択し，遺伝子に突然変異を起こしたりして解を探索してゆく。実装例としては，PostgreSQLが問い合わせを最適化するのに遺伝的アルゴリズムを使っている。上記エントリでは，この遺伝的アルゴリズムを使って数独の問題を解く手法を紹介している。
人材獲得作戦の試験問題を解いてみた - 良いもの。悪いもの。はてな部屋
出遅れた感があるけど、人材獲得作戦の試験問題をPythonで解いてみた。もちろん、調べたりググったりするの禁止で。というかググればコピペで終わりのような気がする。今回はゆるめの記事なので、メインのブログではなく、こちらに書いておく。 普通にダイクストラ法で書いたけど、何故か40分もかかった。途中でコードが気に入らなくて最初から書き直したり、ケアレスミスの修正をしたりしたからか。それにしてもすっきりしないコードだ。INFを100000で決め打ちしていたりとか、優先順位付きキューを用いていなかったりとか、周りに壁があること前提だとか。いろいろひどいなぁ。 これだけじゃ面白くないので、ダイクストラ法とA*アルゴリズムの違いを説明してみる。ダイクストラ法はスタート地点から順に隣接するノードの距離を足し合わせていき、常に最も距離の短いノードからそれに隣接するノードを調べていく方法で、A*は距離を足し
Canonical Huffman Codes での符号長の効率的な計算 - naoyaのはてなダイアリー
週末に参加した Managing Gigabytes の読書会で第2章のハフマン符号を担当しました。この中で Canonical Huffman Codes の解説がありますが、そこにハフマン符号の符号長を効率的に求める手法の説明が含まれています。 輪講では時間切れのためこのアルゴリズムの解説が駆け足になってしまいましたので、改めて解説資料を作ってみました。2009 年の今に Managing Gigabytes を読んでいるという方はあまり多くないかもしれませんが、参考になれば幸いです。 https://www.dropbox.com/s/539fhyc7rf6b9ik/090518computing_huffman_code_length.ppt?dl=0 (PPT, 258K) 先日 Canonical Huffman Codes の習作を Python で実装しましたが、このコード
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