12.6. B-Trees¶ 12.6.1. B-Trees¶ This module presents the B-tree. B-trees are usually attributed to R. Bayer and E. McCreight who described the B-tree in a 1972 paper. By 1979, B-trees had replaced virtually all large-file access methods other than hashing. B-trees, or some variant of B-trees, are the standard file organization for applications requiring insertion, deletion, and key range searches.
About inconvergent is a generative art project by anders hoff. the project explores complex behaviour arising from simple rules. sometimes i write about generative algorithms, programming. and more recently, domain specific languages, datalog and metaprogramming. other subjects include 3d rendering, vector art, asemic writing; and some experiments with abstract geometry and architecture. you will
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],
先日、PostgreSQLアンカンファレンスを開催した際、「pgRoutingを使って巡回セールスマン問題を解く」という発表を国府田さんがされていました。 第8回 PostgreSQLアンカンファレンス@東京(2016/9/10) - connpass http://pgunconf.connpass.com/event/37285/ 第8回 PostgreSQLアンカンファレンス ツイートまとめ - Togetterまとめ http://togetter.com/li/1023030 非常に面白そうな機能で、私も少し使ってみましたので、今回はその使い方や使用例などを含めてご紹介します。 ■「巡回セールスマン問題」とは何か 「巡回セールスマン問題」というのは、以下のようなものです。 巡回セールスマン問題(じゅんかいセールスマンもんだい、英: traveling salesman probl
ハミルトニアンモンテカルロ法(HMC)の動作原理をアニメーションを用いて理解してみようという記事です。 先日の記事、「【統計学】マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)によるサンプリングをアニメーションで解説してみる。」の続編にあたります。 豊田先生の書籍「基礎からのベイズ統計学」の例題を使わせていただき、サンプリング対象の分布は今回ガンマ分布とします。本記事ではアニメーションに使った部分の理論的な解説しかしませんので、HMCの詳細な解説はこちらの書籍をご参照いただければと思います。 はじめに 推定する対象は$\theta$を変数としたガンマ分布です。ベイズ推定で推定したいパラメーターを$\theta$で表すので、$\theta$の分布として表されます。1 ガンマ分布はこちらです。 $$ f(\theta|\alpha, \lambda) = {\lambda^{\alpha} \over
VisuAlgo.net/en visualising data structures and algorithms through animation VisuAlgo is a trilingual site. Try visiting the other versions of VisuAlgo other than the default English version, e.g., Chinese or Indonesian. Users can see the translation statistics for these three pages. We aim to make all three has near 100% translation rate. Unfortunately the translation progress with other language
12月の忘年会が終われば1月の新年会、 3月の解散会、4月のキックオフ会、など、 社会人は年末年始から春にかけては、特に飲む機会が多いように思います。 さらに土日にも、結婚式の2次会などがある方もいることでしょう。 さて、ここで重要なことは、“いかにして孤立しないか”、となります。 しかし、従来、多くの場合においてそれはコミュニケーション上の問題と誤解されておりました。 プログラマであれば、 それはコミュニケーション上の課題ではなく、プログラミングで解決するべき課題である、 と認識すべきかと思います。 飲み会における、前提条件は多くの場合、下記のとおり整理できます。 ・他の参加者のうち、自分と親しい人の位置が重要である。 ・親しい人が周りに多ければ孤立しないが拡がりは無い。 ・しかし親しくない人に囲まれると孤立する。 ・ある程度親しい人が周りにいるときのみ、親しくなかった人とも親しくなり交
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
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
ある正規表現に対して、特定の文字列がマッチするかどうかをチェックするツールやサイトは沢山ありますが、正規表現そのものが何を意味しているのか、どんな文字列を期待しているのかを解析・解読・説明してくれるツールやサイトってなかなか見ない気がします。 他人の書いた正規表現を見て、「ん?」ってなったことはありませんか? 例えばこれ。 1 ^[a-zA-Z0-9-_.]@([a-zA-Z0-9_-]+\.)+[a-zA-Z]{2,4}$ これくらいなら分かりますが、複雑になってくるとつらい… いつかはマスターしたいけど…今は楽したい。 そう思ってググってみると…ありました! それがこちら。 Regexper http://www.regexper.com/ 正規表現を入力して Display をクリックすると、その正規表現が表す内容を図にして表示してくれます。 例えば先程の正規表現は、当記事の一番上の
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
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
アルゴリズムを理解するのにビジュアル化することは非常に有効で、プログラムをビジュアル化することで理解が進むのもまた同じ。そこで、アルゴリズム・プログラミングの理解が進むようにと、アルゴリズムを記述したプログラムコードを一挙にビジュアル化することで、アルゴリズム&プログラミングを同時に学習できる一挙両得なサービス「VisuAlgo」が公開されています。 VisuAlgo - visualising data structures and algorithms through animation https://visualgo.net/en 上記のVisuAlgoサイトで試しにソートアルゴリズムの基本プログラム「バブルソート」をビジュアル化してみます。「Sorting」の「bubble」をクリック。 検索窓の下に「bubble」と表示されたのを確認したら「Sorting」の画像をクリック。
Markov chains, named after Andrey Markov, are mathematical systems that hop from one "state" (a situation or set of values) to another. For example, if you made a Markov chain model of a baby's behavior, you might include "playing," "eating", "sleeping," and "crying" as states, which together with other behaviors could form a 'state space': a list of all possible states. In addition, on top of the
The power of the unaided mind is highly overrated… The real powers come from devising external aids that enhance cognitive abilities. —Donald Norman Algorithms are a fascinating use case for visualization. To visualize an algorithm, we don’t merely fit data to a chart; there is no primary dataset. Instead there are logical rules that describe behavior. This may be why algorithm visualizations are
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