累積和の使い方を学ぶ – himajinworks::blog
ちょっととあるところで出くわしたので。 アルゴリズム苦手勢として、やったことはまとめておきたい。 あるデータ列Xがあって、Xのk個ずつの区間でのそれぞれの和を必要とする問題。(k≦|X|=N) 安直にやったら t_element x[N], r[N-K]; t_counter i, j; for (i = 0; i < N - K; i++) { r[i] = 0; for (j = 0; j < K; j++) { r[i] += x[i + j]; } } みたいな感じな気がする(コンパイルしてない)。でも超絶遅い。 でぐぐってみたら http://togetter.com/li/617816 の記事というかまとめを発見。累積和なるものを知る。 要は、 こんなことすると速くなるで、ってこと。 残念ながらそれまでの自分の頭のなかは画像の一番最後辺りの # zsh echo $(($(e
Google Chromeが採用した、擬似乱数生成アルゴリズム「xorshift」の数理
2015年12月17日、Google Chrome の JavaScript エンジン（処理系）である V8 の公式ブログにて、 JavaScript の標準的な乱数生成APIである Math.random() の背後で使われているアルゴリズムの変更がアナウンスされました。 Math.random() 関数は JavaScript を利用する際には比較的よく使われる関数ですので、親しみのある方も多いのではないかと思います。 新たなバグの発見や、従来より優秀なアルゴリズムの発見によってアルゴリズムが変更されること自体はそれほど珍しくはないものの、 技術的には枯れていると思われる Math.random() のような基本的な処理の背後のアルゴリズムが変更されたことに驚きを感じる方も少なくないかと思いますが、 それ以上に注目すべきはその変更後のアルゴリズムです。 実際に採用されたアルゴリズムの原
強くなるためのプログラミング -様々なプログラミングコンテストとそのはじめ方- - ぴよぴよ.py
みなさんは何のためにプログラミングをしていますか？ 仕事のため、何かをつくるため。 それも良いけれど、「強くなる」ためにプログラミングしてみませんか。 様々なジャンルのプログラミングコンテストとまだ見ぬライバルたちがあなたを待っています。 今回はアルゴリズム/AI/機械学習/セキュリティ等の様々なジャンルのコンテストとその始め方について紹介したいと思います。 ※これはPyConJPでの発表を文字におこしたものです。が、Pythonの話は殆どないです。 プログラミングコンテストとは？ すべてのコンテストに共通する、「コンテストに参加する利点」 1. 自分と同じ問題を解いた、他の人の解法を知ることができる 2. 同じコンテストに出ていた、たくさんのライバルと知り合える アルゴリズムのコンテスト 問題1 問題2 TopCoder Single Round Match CodeForces AtC
ITエンジニアなら知っておきたい、今更聞けないアルゴリズムの種類一覧 -
Photo by Oferico 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について勉強したことはありますか？そして、基本的なアルゴリズムについて、どのようなものがあって、どのようなときに使うとよいかといったことを説明することができますか？ 仕事をしていると、プログラミング言語等の勉強や業務に忙しくて、正直アルゴリズムどころではないという場合がほとんどでしょう。しかし、いつか勉強しようと思っていたけど、基本的なアルゴリズムにどんなものがあるのかなんて今更聞けないな……ということもあるかと思います。 今回はそんな方に向けて、基本的なアルゴリズムの一部の概要に加え、アルゴリズムの勉強に役立つサイト、書籍をご紹介したいと思います。 ■アルゴリズムを学ぶ意味 例えば、ソート等については、通常はすでにソート関数があるので、自分で作らなくても済む＝アルゴリズムも勉強しなくていいと思ってしまうかもしれません。しか
初心者でもアルゴリズムが学べる・身につく書籍とサイト一覧 -
Photo by Anders Sandberg こんにちは、谷口です。 皆さんは、アルゴリズムの勉強はどのようにしていますか？ 情報系の学部出身の方は授業で勉強したことがあるかもしれませんが、文系の方や、プログラミングの業務経験のない方は、「そういえばちゃんと勉強したことない」という方も多いかと思います。（私もかつてそうでした……） アルゴリズムとは、「問題を解くための手順を定式化した形で表現したもの」のことです。例えば、複数のデータを並べ替えるソートの方法として、バブルソートやヒープソートといったアルゴリズムがあるということは、アルゴリズムをきちんと勉強したことがなくても、知っている方は多いかと思います。 仕様書の通りにコーディングをしていくだけの業務であれば、アルゴリズムを勉強する必要はないかもしれません。さらに前述のようなソート等に関しては、多くの場合既に関数が用意されており、アル
ゲームAI -基礎編- 『知識表現と影響マップ』
みなさん、こんにちは! 突然ですが…皆さんには、ひいきにしている ゲームのキャラクターはいらっしゃいますでしょうか。 手ごわいボス敵や頼れるパートナー、愛嬌のある動きをするモンスター達は 一体どのような仕組みで動いているのでしょう？ 今回の記事ではそんなゲームの中のキャラクター達を 魅力的に動かす仕組み、AIについて御紹介したいと思います。 改めまして本記事を担当させて頂きます、Cygamesエンジニアの佐藤です。 これまでコンシューマ機でのゲームAI開発に携わり、 ゲームならではのキャラクター表現の楽しさを追いかけてきました。 このブログを通じて、皆さんのゲームのキャラクターを より表情豊かに魅力的なものにする方法について、皆さんと一緒に考えていければ幸いです。 今回はゲームのAIをデザインするにあたって重要となる、 「知識表現を定義する」というステップと、 知識表現の一つである影響マッ
Movie Barcodes
I loved the Moviebarcode site that I found via MetaFilter and wanted to create some barcodes of my own. After a bit of fiddling I managed to produce some reasonable facsimiles using a combination of VLC and ImageMagick. This example barcode is from Sleep Dealer. I used VLC under Windows 7 and ImageMagick under Ubuntu Linux because that’s where they were already installed, but I imagine the command
RubyとPythonにおけるガベージコレクションの視覚化 | POSTD
本稿は、ブダペストで開かれたイベント「 RuPy 」で、Pat Shaughnessyが披露したプレゼンの内容をまとめたものです。 プレゼンの映像はここ から視聴できます。 本稿は当初、 同氏の個人ブログ に投稿されましたが、同氏の了承を得て、Codeshipに再掲載します。 このイベントは「RubyとPython」に関するカンファレンスなので、RubyとPythonでは、ガベージコレクション（以下「GC」）の動作がどう違うのかを比較すると面白いだろうと私は思いました。 ただしその本題に入る前に、そもそもなぜ、GCを取り上げるのかについてお話しします。正直言って、すごく魅力的な、わくわくするテーマではないですよね？ 皆さんの中でGCと聞いて、心がときめいた方はいらっしゃいますか？ ［実はこのカンファレンス出席者の中で、ここで手を挙げた人は数名いました！］ Rubyコミュニティで最近、Rub
ハクビシンにもわかる全文検索 - Qiita
高速な全文検索アルゴリズムであるFM-indexについて解説する。理解しがたい点や間違っている点があれば是非コメントで指摘してほしい。 概要 FM-indexはリニアな文字列に対して検索をするアルゴリズムで、主に簡潔データ構造とBWT(およびLF mapping)という二つのアイデアから成り立っている。BWTはBurrows-Wheeler変換のことで、文字列を特殊な並び順に変換するという可逆関数である。BWTされた文字列を簡潔データ構造固有の操作をすることで、クエリ文字列の長さに比例した短い時間で文字列を探し出すのがFM-indexだ。 簡潔データ構造 簡潔データ構造に関してはFM-indexで必要となる二つの関数だけ説明して、詳細は次の機会に譲るとする。さて、二つの関数はともに文字列のある位置より前の部分に含まれている文字の数を数え上げるというものでrank()とrankLessTha
言語処理100本ノックを（第5章まで）やってみた - フツーって言うなぁ！
久しぶりに技術関係のネタ書きます． 「言語処理100本ノック」という，自然言語処理関係の問題集があることを知ったので取り組んでみました． これは，東北大学の乾・岡崎研究室でのプログラミング勉強会にて使われている教材だそうです． 「100本ノック」の言葉通り，100問の問題からなる問題集をこなすことで，自然言語処理に関する基礎力と，プログラミング言語運用能力が同時に培えるようになっています． こういうものが公開されるとは，「いい時代になったなー」と純粋に思います． www.cl.ecei.tohoku.ac.jp 内容は，自然言語処理だけでなく，データベース，機械学習など，今の言語処理関係の研究に必要なスキルがこれ1つで身につくように設計されています． 対象プログラミング言語はPythonのようですが，基本的に他の言語でも問題なく進められるようにはなっていると思います（言語処理に強いプログラ
コンピュータサイエンスの授業をします。 初心者に、計算量のオーダーについて教えたいのですが、 [1] ソート以外の、 [2] 面白く [3] 理解が簡単な問題で、 [4]…
コンピュータサイエンスの授業をします。 初心者に、計算量のオーダーについて教えたいのですが、 [1] ソート以外の、 [2] 面白く [3] 理解が簡単な問題で、 [4] 複数の解くアルゴリズム(4つ以上)があり、 [5] [4]の計算量のオーダーがそれぞれ違う(以下の内、4つ以上を含むのが望ましい) https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%83%80%E3%82%A6%E3%81%AE%E8%A8%98%E5%8F%B7#.E4.B8.80.E8.88.AC.E7.9A.84.E3.81.AA.E3.82.AA.E3.83.BC.E3.83.80.E3.83.BC ような問題をご存じでしたら教えて下さい。 難しい注文かとは思いますが、よろしくお願いいたします。
竹内関数 - Wikipedia
再帰的に定義される、3個の引数 x, y, z をとる次のような関数である。 特に変わる所は無いがLisp版[1]も参照のこと。定義からわかるように処理を次々にたらい回しにしていくことから、たらいまわし関数[2]、たらい関数 (Tarai function) とも呼ばれる（後述のマッカーシー版との混同を避けるためこの名で呼ばれることのほうが多いが、こちらの定義のほうがオリジナルである。マッカーシー版を特にTak関数として区別する場合もある）。電電公社研究員（当時）の竹内郁雄が、1974年の夏前の頃、後述するような特性のある関数をあれこれ考えていた、ある日の午前に思いついたものである[3]。竹内関数と命名したのは野崎昭弘である[4]。 特性として、よくベンチマークに使われる関数であるフィボナッチ数を何の工夫もなく計算するいわゆるダム（dumb）フィボナッチと比較して、大きな数の計算が必要ない
CodeIQについてのお知らせ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
クーポンコードの打ち間違えを防ぐために工夫した話 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。会員事業部ビジネス開発グループの高田です。 クックパッドは今年、株主優待制度として、プレミアムサービス一年間無料クーポンを贈呈しました。本エントリではクーポンコードを打ち間違えて、意図せず他の人のクーポンコードを使用するのを防ぐために工夫した話をご紹介します。 はじめに クーポンコードは入力のしやすさを優先して数字だけの文字列にしました。はじめは rand 関数を使って生成しようとしていたのですが、数字の打ち間違えや順序間違いで、意図せず誤使用してしまうのを防ぐためにチェックサムを加えるのがいい、と同僚から助言をもらいました。 いくつか調べて見たところ、Luhn アルゴリズムが上記を満たしていたので利用することにしました。 Luhn アルゴリズムの利用 Luhn アルゴリズムとは、誤り検出のためのチェックサム符号で、1 桁の間違いや隣接する数字の順序間違いを検出できるという特徴
【音付き】15種のソートアルゴリズムの可視化
Youtubeからの転載です。http://www.youtube.com/watch?v=kPRA0W1kECg-----① 選択ソート（Selection Sort）② 挿入ソート（Insertion Sort）③ クイックソート（Quick Sort）④ マージソート（Merge Sort）⑤ ヒープソート（Heap Sort）⑥ 直接基数法による基数ソート（LSD Radix Sort）⑦ 基数交換法による基数ソート（MSD Radix Sort）⑧ イントロソート（Intro Sort）※GCC標準ソート⑨ 適応型反復マージソート（Adaptive Merge Sort）※GCC標準安定ソート⑩ シェルソート（Shell Sort）⑪ バブルソート（Bubble Sort）⑫ シェーカーソート（Cocktail sort / Shaker Sort）⑬ ノームソート（Gnome
前置インクリメント vs 後置インクリメント | 闇夜のC++
後置インクリメントにはひと目で遅くなりそうな処理が見て取れますね。 前置インクリメントがインクリメント処理後、単純に自身の参照を返すのに対し、後置インクリメントではインクリメント前に一時オブジェクトの生成、そしてインクリメント後にはその前に生成した一時オブジェクトを値で返しています。 前置と後置では、単純にオブジェクトをコピーして返す分、普通に考えたら後置の方が遅いよね。というのが従来の認識でした。 「C++ Coding Standards -101のルール、ガイドライン、ベストプラクティス」の中でも、特に後置インクリメントの必然性が無い時は迷わず前置インクリメントを使うことが推奨されてきました。 元の値を必要としないときは前置形式の演算子を使おう ＿＿C++ Coding Standards (p50) 新たな主張 「ゲームエンジン・アーキテクチャ第二版」の中の一節を紹介します。 しか
ITエンジニアのレベルアップに最適！競技プログラミングサイト10選 -
Photo by Nic McPhee こんにちは。谷口です。 ITエンジニアの皆さんは、競技プログラミングに参加されたことはありますでしょうか？ 競技プログラミングとは、一般に、出題されたプログラミング問題を制限時間内に解いて競い合う競技大会のことです。出題者側はテストデータを使い、回答が正しいかどうか判定されるといった流れで行われるものが多くなっています。 今回は、競技プログラミングを実施しているサイトを10件ご紹介します。 ■競技プログラミングサイト ◆1.TopCoder http://www.topcoder.com TopCoderはTopCoder社が主催する、世界中で約60万人の人々が参加する世界最大規模の競技プログラミングコンテストです。 TopCoderの各種目に参加すると、プログラミングスキルを表すレーティングと呼ばれる数値が付けられます。一定以上の高いレーティングを
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
Python でレコメンデーションを実装する - Qiita
ルールベースから機械学習への道 公開用
アルゴリズムとデータ構造