【Unity】ソートアルゴリズム12種を可視化してみた - Qiita
はじめに ソートアルゴリズムの学習として、12種のソートアルゴリズムを実装して可視化してみました。 Unityにはあまり関係がなさそうな話題ですが、Unity上で作ったのでUnityタグをつけます。 バブルソート バブルソートのアルゴリズムは以下のような感じです。 配列の要素を最初から最後まで見ていき、順序が逆の要素があれば入れ替える 全ての要素の順序が正しくなるまで 1.を繰り返す. void BubbleSort(int[] a) { bool isEnd = false; int finAdjust = 1; // 最終添え字の調整値 while (!isEnd) { bool loopSwap = false; for (int i = 0; i < a.Length - finAdjust; i++) { if (a[i] < a[i + 1]) { Swap(ref a[i],
[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
![[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/9f8576f58b31240b58633e1eeec96e1feccd53d0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGNDY0MzQlMkZwcm9maWxlLWltYWdlcyUyRjE1MDI0NjM4NzI_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmJnPUZGRkZGRiZmbT1wbmczMiZzPTUyOThlZmE5MWU5OTc0ZTFiMjIxM2MwN2Q2N2NkNjBi%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D7f27d8b73eaeb883badbe110162cc81e%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCJUU1JTg4JTlEJUU1JUJGJTgzJUU4JTgwJTg1JUU1JTkwJTkxJUUzJTgxJTkxJTVEJTIwJUUzJTgzJTk3JUUzJTgzJUFEJUUzJTgyJUIwJUUzJTgzJUE5JUUzJTgzJUEwJUUzJTgxJUFFJUU4JUE4JTg4JUU3JUFFJTk3JUU5JTg3JThGJUUzJTgyJTkyJUU2JUIxJTgyJUUzJTgyJTgxJUUzJTgyJThCJUU2JTk2JUI5JUU2JUIzJTk1JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9OGZmNDgzYTEyNTc1NmNlZmE2NGVkNDcwZGQ4ZTMyYzA%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBjb3RycGVwZSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPWIwMDBhZDVlNTZhMGI4YWE3NjE5N2ZhZDg2Njg0Mjc3%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Db0257ca6a76aae1fba7a65cbab4db552)
どうぶつしょうぎ名人 - まめめも
どうぶつしょうぎ AI を作りました。絶対に勝てません。無力感を味わってください。 ref: http://mame.github.io/dobutsu-shogi-master どうぶつしょうぎとは 3 マス x 4 マスの単純化された将棋です。ライオン（王相当）、ぞう（1 マスしか進めない角行）、キリン（1 マスしか進めない飛車）、ひよこ（歩相当、にわとりに成ったら金相当）の 4 種類の駒を動かして、相手のライオンを取るか、トライ（ライオンを一番奥の行まで運ぶ、ただし直後に取られる場合はだめ）に成功すれば勝ちです。詳しくは Wikipedia の記事を見てください。 どうぶつしょうぎは後手必勝であることが知られています（研究報告）。つまり、後手が正しくプレイする限り、先手は絶対に勝てません。どうぶつしょうぎ名人は常に正しくプレイするので、先手のあなたは絶対に勝てません。 なんで作ったの
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
文字列アルゴリズムの学びかた - Hatena Developer Blog
こんにちは！はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。 みなさんは、このような疑問をもったことはありませんか？ grep はどのように文字列を検索しているのか？ MeCab はどうやって辞書を高速にルックアップしているのか？ パーサやコンパイラを作りたいけど、何から始めればいいのか？ 本稿では、「文字列アルゴリズムとはどんなものなのか？」「なぜ重要なのか？」「何を知っておくべきか？」「どうやって勉強すればいいのか？」といった疑問にお答えしていこうと思います。 文字列アルゴリズムの意外な応用や、モチベーションを保ちやすい勉強のしかた、文字列アルゴリズムを勉強するために行った社内での取り組み、実装するときのコツといったトピックについても触れています。 このエントリは、はてなエンジニアアドベントカレンダー2016の22日目の記事です。昨日は id:syou6162 さんに
珍しいSHA1ハッシュを追い求めて - プログラムモグモグ
「SHA1ハッシュってあるだろう？」 放課後、いつものように情報処理室に行くと、高山先輩が嬉しそうな顔でそう言った。 「ええ、SHA1、ありますね」 「SHA1って何桁か覚えているかい？」 「えっと…」 一年下の後輩、岡村が口を開いた。 「50桁くらいはありましたっけ…？」 先輩はパソコンに向かって何かを打ちはじめた。 現在、情報部の部員は三人しかいない。部長の高山先輩と、二年の自分と、後輩の岡村だ。いや、正確に言うと、先輩の学年にはもう少しいたのだが、もうほとんど部室に来ることはなくなってしまった。無理もない、この季節になると先輩たちは受験勉強で忙しくなる。 「例えば、こういうふうに… 適当なSHA1の長さを…」 echo -n | openssl sha1 | awk '{print length}' 部長だけは今も部活に来てこうやって色々なことを教えてくれている。本人曰く、普通に勉強
乱数チューニングによる動きのコク
乱数チューニングによる動きのコク 1. 一様乱数 いわゆるMath関数による乱数。 雑味や臭みが強く、そのままでは使い物にならない。 2. 雑味を取り除いた乱数 下処理として臭みや雑味を取り除いた状態。一様乱数特有の発作的なガタツキがないのがわかるだろうか？ 過去2フレームに、距離33%以内の重複数が出ないようになっている。 シャッフルやスロットのアニメ処理など、2連続で同じ数字が重なるとバグって見える表現に有効。 3. コクのある乱数 乱数の旨味が濃縮された状態。中心極限定理により、自然な風合いに濃縮されている。 加算式による天然の正規分布は、ボックスミューラー法の養殖された乱数と違い、加算回数で生産者ごとの味わいが出せる。 パーティィクルや自然シミュレーションと相性が良い。 4. 芳醇なまろ味を出した乱数 口に含んだ後に、豊かな香りが広がる乱数。移動平均により連続性を出すことで、揺らぎ
電王・Ponanza開発者が語る、理由がわからないけどスゴイ“怠惰な並列化”
皆さんこんにちは。 私は将棋プログラム「Ponanza」の作者、山本一成と申します。Ponanzaは初めてプロ棋士を破った将棋プログラムで、近年最も強い将棋プログラムと言えると思われます。また、2017年もトッププロ棋士の方と対局することが予定されています。Ponazaの改良のための機械学習に現在ジサトライッペイさんのPC「大紅蓮丸」の計算リソースを借りているのですが、その関係で原稿を書いてとお願いされたので、3回に渡って将棋プログラムの今について、書いていきたいと思います。 フリーランチの終焉、並列化の効率問題 アスキー読者の方々には言うまでもないのですが、まずは近年のCPU事情について解説していきたいと思います。ちょっと昔まではCPUはシングルコアが当たり前で18ヶ月経過すればCPUのトランジスター数は倍になり、性能が向上するという流れが続いていました。ソフトウェアはその性能向上に伴い
技術面接で出された問題 - ESM アジャイル事業部 開発者ブログ
9月に中途で入社した@wat-aroです． 前職はプログミングと全く関係のない仕事でしたが，プログラムを書く仕事がしたくて退職しました． 退職してからはまず基礎を身につけようとSICPを読み，ほとんどの問題を解き終わったのでFjrodのリモートインターンに参加して勉強していました． 今日は永和システムマネジメントの技術面接で出されたアルゴリズムの問題を紹介しようと思います． 出された問題はアナグラムの判定です． アナグラムとは文字列の順番を入れかえて，別の文字列になっているものです． eros と rose は文字の順番を入れ替えているだけなのでアナグラムです． eros と lose は文字を入れ替えただけでは一致しないのでアナグラムではありません． これを判定するコードを書きます． 面接ではRubyで書くのが難しければ疑似コードでもいいし，口頭でアルゴリズムを説明するだけでもいいと言わ
Quine Tweet: 自分自身へのリンクを持つ再帰的ツイート - まめめも
This tweet is recursive. https://t.co/bZISaPd3Ts— Quine Tweet (@quine_tweet) 2016年9月19日 「このツイートはありません」となっていますが、URL をクリックすれば自分自身に飛べます。 以下、このツイートが生まれるまでの経緯を長々と書きます。 問題設定 そのツイート自身の URL を埋め込んだツイートを作ります。ツイートの URL はツイートをした後でないと決まらないし、ツイート文面を後から更新する手段はない（と思う）ので、単純ですが意外に難しい問題です。 調査 ご存知のように、現在のツイートの URL は次のような形式です。 https://twitter.com/<username>/status/<id>username はそのままなので、id を事前に予測できれば解決です。*1 調べてみるとこの id
お金の総体が変わらない市場でやりとりしたら、貧富の差が生まれるか? - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
今日の風景 貧乏人に再分配された(半額になった)寿司の風景です はじめに 『ベットルームで群論を』という、みすず書房から出ている本の中に、「富が一定である閉鎖的なマーケットの中で、平等に富を持ったプレイヤーに対し、ランダムに得する人と損する人を決めていき、ある一定のステップを踏んだ結果、少数の金持ちと、多数の貧民の格差に分かれることになる」という話を載せていた。 この話に興味を持ったので、実際に、そういうモデルを作って、実際に閉鎖的なマーケットで各種のプレイヤーが損と得を繰り返していった結果、貧富の差が生まれるかどうかを実際に簡単なコードでシミュレーションしたいと思う。当然、このモデルは、実際の経済市場とは乖離したものであることは認めざるを得ないが、極端なモデルにも、何らかの示唆は、多分あると思う。 ルール とはいえ、ざっくりとこのようなことを書いたとして、そもそものルールが如何なるものか
天才プログラマーと自分との実力差をカンタンに測定する方法 - ベルリンのITスタートアップで働くジャバ・ザ・ハットリの日記
天才プログラマーと自分との実力差をカンタンに測定する方法を発見しましたよ、という話。 結論から言うと、いろんなところで過去に開催されたプログラミングコンテストの入賞者の結果を見て、その問題を同じ条件で解いてみること。 あるウェブサイトに２０１５年に開催されたプログラミング・コンテストの結果が載っていた。（本記事の末尾にそのプログラミング問題の日本語訳を載せた） 入賞者は１位の人が１５分、２位が２２分、３位が２４分、となっていた。 プログラミングの問題をザッと眺めていたら、実装すべきアルゴリズムがパッと思いついた。「これはひょっとして１位の人は超えられなくても３位入賞ぐらいはいけそうじゃね？」などと考えてしまった。 それでそのウェブサイトが用意しているエディタを使って、コードを書きだした。 １５分経過：「あれ？もう１５分も経った？まー１位にはなれなくてもトップ集団には入るわ」 ２０分経過：「
勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する | POSTD
(編注：2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次： さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき？ SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット
日本語形態素解析の裏側を覗く！MeCab はどのように形態素解析しているか - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、買物情報事業部の荒引 (@a_bicky) です。 前回、「検索結果の疑問を解消するための検索の基礎」で単語単位でインデキシングする前提で説明しましたが、今回は文などを単語単位で分割するために使う技術である形態素解析について触れます。 形態素解析器には色々ありますが、中でもメジャーと思われる MeCab の仕組みについて説明します。 MeCab の解析精度を上げるために辞書に単語を追加したことのある方もいると思いますが、動作原理を理解することで単語を追加する際に適切な生起コストを設定できるようになったり、学習の際に適切なパラメータを設定できるようになったりするはずです。 なお、MeCab は汎用テキスト変換ツールとしても使用できます が、簡単のため MeCab + IPA 辞書のデフォルト設定前提で説明します。 アジェンダ 形態素解析とは MeCab における最適な解析結果の推
クラウドベースのアルゴリズムトレーディングサービス"Quantopian"を試してみる - Qiita
この記事について Pythonでファイナンス関係の情報を探していたところ見つけた"Quantopian"が面白そうだったので試してみます。 Quantopian Quantopianとは クラウドベースのアルゴリズムトレーディングプラットフォームです。ユーザはブラウザで専用のIDE(開発環境)を使ってPythonライクなコードでトレーディングアルゴリズムを作成し、バックテストを行うことができます。Interactive Brokers証券に口座がある場合は、接続してリアルトレードを行うこともできるようです。 何がトレードできる？ 2002年以降の米国株/ETFのデータを分足ベースで保持しているようです。 はじめよう アカウント登録 サイトにアクセスします。真っ赤です。右上のSign Upからメールアドレスで登録します。 ログイン直後 上部にメニューが並んでいます。 Capital -> L
5.18 [C#]写真の透かしを除去したい
Home -> 雑用 -> 雑用メモ -> [5.18 [C#]写真の透かしを除去したい] 2016/02/17 公開 2016/02/26 追記 書きっぱなしの文章なので大変読み難い代物となっている。それでも良ければどうぞ。 概要 写真の透かしを除去するためにC#で試行錯誤した記録。 見出し一覧 基本的に時系列順なので副題が前後しているが容赦していただきたい。 序: 透かしとは 前準備: 透かしの理論 透かしの除去方法 その1 C#による透かし除去の実装 その1 コントラストが僅かに落ちる原因 透かしの除去方法 その2 C#による透かし除去の実装 その2 透かし画像の生成 圧縮を主原因とする赤色劣化問題 赤色劣化の軽減 遺伝的アルゴリズムによる解の最適化 まとめ 付録1: ギャラリー 付録2: 画像の切り抜き練習 最後に 追記(2016/02/26): delogo について 序: 透か
![5.18 [C#]写真の透かしを除去したい](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b313a1d761018d1ca0aa12c62940b84878929838/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fanti.rosx.net%2Fetc%2Fmemo%2F005_18_18.png)
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
$k$は定数で、だいたい0.04~0.06くらいです。Rの値によって以下のように分類できます。 Rが大きい: corner Rが小さい: flat R < 0: edge 図にすると、以下のようになります。 CSE/EE486 Computer Vision I, Lecture 06, Corner Detection, p22 これで手早くcornerを検出できるようになりました。ここで、corner検出についてまとめておきます。 cornerは複数のedgeが集まる箇所と定義できる 変化量をまとめた行列の固有ベクトルからedgeの向き、固有値の大きさから変化量の大きさ(edgeらしさ)がわかる 2つの固有値の値を基に、edge、corner、flatを判定できる 固有値の計算は手間であるため、判定式を利用し計算を簡略化する なお、Harrisはedgeの向きである固有ベクトルを考慮す
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
再帰的なアルゴリズムの実例集 - Qiita
遺伝的FM音源
AIZU ONLINE JUDGE: Programming Challenge
