与えられた手牌をブロック（和了形）に分解するアルゴリズムについて（C++ 実装） - Qiita
背景 麻雀の上がり（和了）において点数計算が必要となるが，それに欠かせないのが与えられた手牌をブロック（和了形）に分解するアルゴリズムである．ある手牌が複数のブロックへの分解に対応する場合があり，その中から最も点数が高くなるブロックへの分解を採用する必要がある．このことから，手牌からブロックへの分解は一筋縄ではいかない．本稿では，与えられた手牌をブロックに分解するアルゴリズムについて，大まかに4種類の方針があることを示し，これら4種類の方針が全て等価であることの数学的に厳密な証明を与える． 本稿で取り扱う問題の数学的定義 順子全体の集合，すなわち数字が3つ連続した数牌の集合を $S$ とおく． $$S = \lbrace (i, i + 1, i + 2) \ |\ 0 \leq i < 7 \vee 9 \leq i < 16 \vee 18 \leq i < 25\rbrace$$ 刻
『Winny』の金子勇さんの失われたED法を求めて - Qiita
普段は「通知が迷惑かなー」と思ってブックマークしていただいている方に通知せず記事を編集しているのですが、この記事をブクマしていただいている方は続きが気になっている方だと思いますので通知させていただきます。 結論から言うと、この記事を読んだ @pocokhc (ちぃがぅ)さんという方が金子勇さんが書いたED法のサンプルプログラムを見つけてくださいました。 ちぃがぅさんの記事はこちら 自分で解明したかったという気持ちも無いことは無いですが、バズった時点で誰かが実装してくれそうな気はしていました。新卒からIT業界に入って4年目が始まったところですが、業務以外で初めて業界にコントリビュートできた気がして嬉しいです！ 追記ついでに、謝罪します。初回公開時に記事タイトル含め本文中で何か所か「Winney」と書いてしまっていた箇所がありました。失礼いたしました。誤字修正してあります。指摘してくださった何
いろんなソートアルゴリズムを実装してみよう - Qiita
最近昼夜逆転がひどい六角レンチです 夕方まで起きてようと思ったらいつの間にか寝て夜に起きる謎 haskellに興味を持って入門の記事を見ながらソートを実装して楽しんでます。 ガードとかパターンマッチ楽しい 他にはどんなソートがあるんだろうと思いwikipediaを見ていろいろなソートアルゴリズムを発見したので、pythonの練習として実装してみたいと思います。 実装してみたソートたちはここに置いてます。 バブルソート def bubblesort(target:list): # バブルソート for targetrange in reversed(range(1, len(target))): isnotswap = True for r in range(targetrange-1): if target[r] > target[r+1]: target[r], target[r+1]
クリック率を最大化しない推薦システム
セレンディピティのある推薦、多様性のある推薦、コンテンツ生産者を配慮した推薦など、クリック率の最大化（だけ）を目指さない推薦システムについての紹介です。 連絡先: @joisino_ (T…
ナンプレ (いわゆる数独) の問題生成アルゴリズムの話。 | blog.dnpp.org
概要 iOS と macOS ネイティブなアプリを作った ので、技術的な話を書きます。 詳細 拠所無い事情からコンピュータサイエンスというか基本的なアルゴリズムの実装の勉強を leetcode でやっていた時期が 2023 年の 9 月頃にありまして、「折角勉強したんだし何か作るか」という気持ちでアプリを作りまして…。 リリースまでなんとか持っていった訳なんですが、実装だけならいいものの、ゲームデザインとか、 Web サイト作成とか、アイコン含むいわゆるデザイン的なものとか、そういうのも本当に 1 人で全部やってたからなんやかんや 3 ヶ月かかってしまって、まぁ大変だったんですがそこそこ満足な出来栄えになったので是非ダウンロードして触ってみてください。 数独はニコリの登録商標となっているためアプリの名称はナンプレとしていますが、この記事はアルゴリズムの技術的な解説やゲームデザインの話といっ
ソルト付きハッシュのソルトはどこに保存するのが一般的か - Qiita
pictBLandとpictSQUAREに対する不正アクセスがあり、パスワードがソルトなしのMD5ハッシュで保存されていたことが話題になっています。 2023年8月16日に外部のフォーラムにpictSQUAREより窃取した情報と主張するデータ販売の取引を持ち掛ける投稿が行われた（中略）パスワードはMD5によるハッシュ化は行われているもののソルト付与は行われていなかったため、単純なパスワードが使用されていた29万4512件は元の文字列が判明していると投稿。（それ以外の26万8172件はまだMD5ハッシュ化されたままと説明。） 不正アクセスによるpictBLand、pictSQUAREの情報流出の可能性についてまとめてみた - piyolog より引用 これに関連してMD5ハッシュやソルトに関するツイート(post)を観察したところ、どうもソルトの理解が間違っている方が多いような気がしました。
遺伝的アルゴリズムに並列化プログラミングの実施と考察 - Qiita
前回の続きです 遺伝的アルゴリズムのサンプルコード 参考文献 「C言語による画像処理入門」2000/11/1 (著)安居院 猛、長尾 智晴 文献のAmazon 準備 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from threading import Thread class threadAndReturn(Thread): def __init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs=None, *, daemon=None): Thread.__init__(self, group, target, name, args, kwargs, daemon=daemon) self._return = N
徐々に高度になるリングバッファの話 - Software Transactional Memo
リングバッファのイメージ図 1. リングバッファとは何か 機能的にはFirst In First Out (FIFO)とも呼ばれるキューの一種であるが、リング状にバッファを置いてそれの中でReadとWriteのインデックスがグルグルと回る構造をとる事によって容量に上限ができることと引き換えに高速な読み書き速度を得たものである。キューを単に実装するだけなら山ほど方法があって線形リストを使ってもいいしスタックを2つ使っても原理的には可能だ。その中でもリングバッファを用いた方法の利点はひとえに性能の高さでありメモリ確保などを行わないお陰でシステム系の様々な場所で使われている。 これの実装自体は情報系の大学生の演習レベルの難度であるが少し奥が深い。まずリングバッファのスタンダードなインタフェースと実装は以下のようなものである。 class RingBuffer { public: explicit
互除法よりも高速な (こともある) 最大公約数アルゴリズム - Qiita
「ユークリッドの互除法は知ってるよ」という方は「二進アルゴリズム」からお読みください。 「Steinのアルゴリズムも知ってるよ」という方は「浮動小数点演算を用いた二進アルゴリズム」からお読みください (これは当記事のオリジナルな内容です)。 「両方の二進アルゴリズムを完全に理解してるよ」という方は「二進アルゴリズムみたび」もお読みください (2023-07-03加筆しました)。 最大公約数とは 最大公約数 (GCD) とは、2つ以上の整数のすべての公約数を約数に持つ公約数のことです。$$\tag{0}$$ 単に「公約数の中で最大のもの」と定義しないのは、次のようなコーナーケースもカバーしたいからですね。 負の数も含めると、「最大」の意味が不明になる。 ゼロも含めて「$0$と$0$の最大公約数」も考えたいが、$0$には何を掛けても$0$になるので「最大のもの」が決まらない。 「$0$と$0$
半開区間の魅力 〜プログラミングでのスマートな区間の扱い方〜 - Qiita
はじめに こんにちは、kenです。 今回は「プログラミングで区間を扱いたいときは半開区間が良いよ」という話をします。 もしかしたら有名な事実かもしれませんが、友達にこの話をしたら知らなかったという顔をされたので、自分の理解を深めるためにも記事にすることにしました。 数学で区間を扱う際は実数上で考えることが多いかと思いますが、この記事では区間を考える際、整数全体の集合上での区間を考えることにします。 また以下ではleft（またはl）とright（またはr）という文字式を使って説明しますが、このときleft $ \leq $ rightという関係性は常に満たされているものとします。 半開区間とは？ 半開区間の前に、開区間と閉区間についておさらいしておきます。 開区間は(left,right)のように表され、両端点を含まないleftからrightまでの区間を表します。 一方で閉区間は[left,
ChatGPTのコア技術「GPT」をざっくり理解する - Qiita
※本記事はOracleの下記Meetup「Oracle Big Data Jam Session」で実施予定の内容です。 ※セミナー実施済の動画に関しては以下をご参照ください。 本記事の対象者 これから機械学習を利用した開発をしていきたい方 機械学習のトレンド技術を知りたい方 なるべく初歩的な内容から学習したい方 はじめに Transformerの登場以降、著しい技術革新が続くここ数年、特にOpenAI社のChatGPTのサービス開始以降、おびただしい数の技術ブログや記事がインターネット上に存在する中、本記事に目を留めていただいてありがとうございます。 この勉強会では、専門用語や難解な公式を極力排除し、初学者の方々を対象に、「そもそも自然言語の機械学習ってどういうもの？」、「言語モデルって要するに何？」というところからGPTをざっくり理解することを目的としています。従って、本記事に記載のあ
【速報】次世代の外観検査！？プロンプトを駆使した異常検知 - Qiita
先日、革新的な画像の異常検知（SAA）が出てきました。 何やら革命的な臭いがする... SAMを使った異常検知手法https://t.co/wmwFcbULdq コードはこちらhttps://t.co/3npK3FhnEz pic.twitter.com/JDs30bEJyQ — shinmura0 (@shinmura0) May 22, 2023 本稿では、操作手順 & 触ってみた感想をご報告します。 特長 本題に入る前に、どこら辺が革新的なのかざっくり説明します。 ※ SAAの詳細は論文をご参照ください。 学習データは不要 通常、学習（正常）データを数百枚用意しますが、この手法では正常データを必要としません。 ドメイン知識を導入できる 予め、異常の傾向をプロンプトに入れることにより、異常の特徴をモデルに教えることができます。 二点目が特に大きく、今までの異常検知では、積極的に異常の傾
【JavaScript】AtCoder に登録したら次にやること ～これだけ解けば十分闘える！過去問精選 10 問～を解いた感想 - Qiita
はじめに インターンのコーディング面接をJavaScriptで受けることになったので、その対策としてAtCoder に登録したら次にやること ～これだけ解けば十分闘える！過去問精選 10 問～を解いてみました。あんまり解説を見ずに自力で解いたので、綺麗なアルゴリズムじゃないのでご了承ください！他に良い解法があったらぜひコメントお願いします！ 【1問目】ABC086A - Product const main = input => { input = input.split(" "); a = parseInt(input[0], 10); b = parseInt(input[1], 10); if(a % 2 == 0 || b % 2 == 0){ console.log("Even"); } else{ console.log("Odd"); } } main(require('fs
強化学習の基礎まとめ - Qiita
こんにちは、すきにーです。 強化学習の基礎的な手法についてまとめました。 はじめに この記事では以下を説明しています 動的計画法 モンテカルロ法 TD法(SARSA、Q学習) コードはゼロから作るDeepLearning4 強化学習編 に載っているものを参考にしています。 参考記事 深層強化学習アルゴリズムまとめ ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 これから強化学習を勉強する人のための「強化学習アルゴリズム・マップ」と、実装例まとめ 今さら聞けない強化学習（1）：状態価値関数とBellman方程式 全体図 動的計画法 動的計画法は、エージェントが置かれた環境のモデルがすでに分かっているとき最適な方策を見つけるアプローチです。 方策反復法と価値反復法があります。 環境のモデルが分かっていることは少ないので、あまり使われません。 モンテカルロ法 動的計画法では環境のモデルが完全にわかっている状態
暗号鍵管理ガイドライン | 情報セキュリティ | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
実際の暗号システムがセキュアに動作し続けるためには、暗号アルゴリズム自体がセキュアであるだけでは不十分で、データが保護される期間中、その暗号アルゴリズムが使用する暗号鍵もセキュアに管理されている必要があります。そのため、暗号鍵やデータのライフサイクルを踏まえた運用、安全な暗号鍵の保管、暗号鍵危殆化時の対策などを行う上で参考となるガイドラインを取りまとめています。 「暗号鍵管理システム設計指針（基本編）」の内容 「暗号鍵管理システム設計指針（基本編）」は、あらゆる分野・あらゆる領域の全ての暗号鍵管理システムを対象に、暗号鍵管理を安全に行うための構築・運用・役割・責任等に関する対応方針として考慮すべき事項を網羅的に提供し、設計時に考慮すべきトピックス及び設計書等に明示的に記載する要求事項を取りまとめたガイドラインとして作成されたものです。 具体的には、暗号鍵管理の必要性を認識してもらうために「
Twitterのアルゴリズムとツリーぶらさげ文化に思うこと - ねじまき日記
ツイッターの改悪について 最近、Twitterのアルゴリズムが公開されて以降、 長文を区切って、ツリーをぶら下げるツイートがさらに増えた気がする。 なぜかというと その方が拡散されやすく、 「より多くのインプレッションを得られるから」だそう。 より多くの人に見られる工夫としてそういうツイートが増えるのはまあいいとして、 ツリーにぶら下げられた文章ってけっこう読みにくいと思うのは 自分だけなんだろうか？ たとえばこういうツイート。 ChatGPT生みの親、アルトマン氏が抱える矛盾 ・彼は現在37歳 ・8歳のとき人工知能について考え始める ・触れていたのはApple「マッキントッシュLC II」 ・20代の若い頃スタートアップ企業に投資 ・「一生で必要とする以上のお金」を稼いだ ・利益主義のAI開発に警戒感 (1/n)https://t.co/AlZEwNWa41 — 鶴田 浩之＠CODEGY
文字列検索アルゴリズムについて - Qiita
はじめに 文字列検索アルゴリズムを学ぶ機会があったので、自分用にまとめます. 私自身の勉強不足や思い込みのため説明には拙い部分や飛躍のほか誤りもが多々あると思われます. 記事中に示すコード例は C# で書いています. 文字列検索とは、例えば文字列 "abcabcabcabcdabc" の中から "abcd" を探すことを考えるようなものを指します. この記事中では探される文字列(上の例で abcabcabcabcdabc の方)をテキスト、探す文字列(上の例で abcd の方)をパターンと呼ぶこととして、 文字列検索には テキストがパターンを含むか？ 含むとして、テキストの中で初めてパターンが現れるのはどこか？ パターンは全部で何度現れるか？ パターンの出現位置を列挙すると？ のようにいくつかケースが考えられますが、この記事でのコード例は基本的に「テキストの中で初めてパターンが現れるのはど
Twitterのレコメンドの仕組みを解説する - Qiita
きっかけ（2023/4/1） ツイッター社がTwitterのレコメンドの仕組みを公開して話題になっている。 以下が公式に公開された技術ブログとGiuHub上のソースコードである。 技術ブログ：https://blog.twitter.com/engineering/en_us/topics/open-source/2023/twitter-recommendation-algorithm GitHub：https://github.com/twitter/the-algorithm この記事ではGitHubのコードの解説は行わず、技術ブログの要約をメインとする。 なお、自分はTwitterの中の人ではないため100%正しく理解できている自信はない。 そのあたりはご容赦いただきたい。 TwitterのUIとレコメンド TwitterのUIはたびたび変更されているが、2023/04/01 現在
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【実践】エンジニアの基礎教養-アルゴリズムを学べる本
アルゴリズム設計力向上委員会 - Qiita
