アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのHatena
この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基本的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういう本で勉強すればいいか、ぼくの知ってる本からまとめてみました。
A Memory-Efficient Doubly Linked List | Linux Journal
In the quest to make small devices cost effective, manufacturers often need to think about reducing the memory size. One option is to find alternative implementations of the abstract data types (ADTs) we are used to for our day-to-day implementations. One such ADT is a doubly linked list structure. In this article, I present a conventional implementation and an alternative implementation of the do
中学生にもわかるウェーブレット行列 - アスペ日記
id:echizen_tm さんの記事「ウェーブレット木の効率的で簡単な実装 "The Wavelet Matrix"」から始まったウェーブレット行列ブームから半年以上が過ぎ、すでに枯れた技術として確立されつつある感があります。 …嘘です。 日本以外ではあんまり来ていません。 理由としては、やはりアルファベット圏では単語境界が明確であるため、こちらの記事で書かれているような「キーワード分割の難易度」といったことがあまり問題にならないということがあるかもしれません。 まあ、そういうわけで局所的に来ているウェーブレット行列ですが、日本語をはじめとする単語境界のない言語圏にとっては重要なネタであると思うため、解説記事を書き直して*1みようと思います。 ウェーブレット行列でできること 主となる操作は、文字列に対する 定数時間の rank() と select()*2 です。 rank() は、「文
アルゴリズムとデータ構造
アルゴリズムとかデータ構造というのは、プログラミングの基礎中の基礎ですね。いまどきは、いろいろな言語において標準ライブラリで提供されていたりしますから、ただ使うだけならこれらを1から自分で書けるようになってもそんなにうれしくはないですが、必要な場面でよりよいアルゴリズムを選択できるように、概要くらいは知っておきたい物です。というわけで、ここではアルゴリズムとデータ構造についての話をしていこうかと思います。 説明やサンプルには、有無を言わせず C# を使います。 うちは C# 入門サイトですから。 ある意味、「C# によるプログラミング入門」のサンプルプログラムの延長みたいなページになってるかも。
竹内関数で音楽生成 - aike’s blog
Lisperの人ならみんな知ってる竹内関数（たらいまわし関数）という関数があります。 定義としてはこんな感じ。 そのシンプルな定義からは想像もつかないほど複雑で膨大な再帰呼び出しがおこなわれるとても興味深い関数です。たとえば引数にTarai(10,5,0)を与えると343,073回も再帰呼び出しされたりします。 この関数呼び出しの引数がどのように変化するか知りたくてプログラムを書いて調べてみたところ、Tarai(10,5,0)の場合は3つの引数がそれぞれ0〜10（xは-1〜10）の間で少しずつ変化するなかで、2つの値を固定してひとつの値が下降していくような挙動があったりして、なんだか音楽の3和音のコード進行を思わせるような動き方です。 そういうことなら、ということで実際に音にして聴いてみました。Tarai関数が呼ばれるたびに引数のx、y、zを、0=ミ、1=ファ、2=ソ、……、のように音に割
竹内関数が音楽的に聴こえる理由について考えてみた - aike’s blog
前回のエントリーが予想以上に反響が大きくてびっくりしています。 プログラミング言語好きの僕にとってはヒーローみたいなすごいプログラマーたちにツイートしてもらってびびっていたところ、今日になって竹内先生ご本人からのコメントをいただいてしまって本気で腰抜かしそうになりました。せっかくなので自分なりに竹内関数が音楽的に聴こえる理由についての考えを書いてみます。 ■ちょっとした工夫 最初に少し種明かしをすると、より音楽的になるように以下のような工夫をしています。 ・ダイアトニックスケール（白鍵）だけを使用し調性の外れた音が出ないようにした ・最小値(-1)をレにわりあてることで少し寂しげなドリアンスケールにした （とはいえ-1の出現頻度が低いのでミからはじまるフリジアンスケール的かも） ・オートアルペジオ、テンポ、音色の設定でミニマルミュージック風にした 上記のことをおこなうと、ただの乱数でもわり
拡張ユークリッド互除法
ユークリッドの互除法は最大公約数を計算する効率的な方法として古くから知られている方法です。 これについては，ユークリッドの互除法の項で説明しました。ここでは，その発展系の一つで色々なところでよく使われている，拡張ユークリッド互除法について説明します。 ユークリッドの互除法は２つの自然数 x，y の最大公約数を効率的に計算する方法でした。 例えば，GCD(13,5) を計算するのに， 13=2*5+3 5=1*3+2 3=1*2+1 2=2*1 を求めて，GCD(13,5)=1 とするものでした。今の場合この計算は，全く自明で，互除法は不要な感じがします。しかし，少し視点を変えるとそうとも言えません。上の式のうち最後の項を除いて，それぞれ，移項すると， 13-2*5=3 5-1*3=2 3-1*2=1 が得られます。ここで，３行
ジェネレーティブアート - Wikipedia
この記事には独自研究が含まれているおそれがあります。 問題箇所を検証し出典を追加して、記事の改善にご協力ください。議論はノートを参照してください。（2023年2月） ジェネラティブアート[1][2]またはジェネレーティブアート[3][4]（英: Generative Art）は、コンピュータで動作するアルゴリズムによって生成されるアート作品の総称である。主な特徴として計算性・自律性・ランダム性が挙げられる。作品の主題は、物理現象や絵画的技法のシミュレーション、計算によって初めて可能になる表現、人工と自然の間での有機的な表現を追求するアートなど、多岐にわたる[5]。 ジェネラティブアートは、創作方法として自然科学的なシステムを主体として用いた芸術である。前提として、自律的に動作する機構を設計して作品制作を行わなければならない点が、他の芸術分野との違いであると言える。システムによる作品は、複雑
情報系修士にもわかるダブル配列 - アスペ日記
最近話題の「日本語入力を支える技術」を途中まで読んだ。 3章がものすごく気合いが入っている。 trie（トライ）というデータ構造の2つの実装、「ダブル配列」と「LOUDS」について詳しく説明がされている。 ダブル配列については、ぼくは以前論文を読んで勉強しようとしたのだが、その時は難しくてあきらめた覚えがある。しかし、この本の説明を読むことで理解ができた。 ありがたい。 感銘を受けたので、この本を教材に友達と2人勉強会をした。 この2人勉強会というのは、ぼくが復習を兼ねて友達に教えるというのがだいたいのスタイル。 しかし、いざやってみるといろいろと難しい。 次のようなところでひっかかるようだ。 例のサイズが小さく、イメージを喚起するのが難しい。 最初の図のノード番号と、最終的なダブル配列上の位置が異なるため、混乱する。 単語終端について言及がないので、どのノードが単語を表しているかがわから
DPの話 - aizuzia
この記事は Competitive Programming Advent Calendar のために作成されました。 「DP (Dynamic Programminng: 動的計画法) がよく分からない」というつぶやきをよく目にします。何から何まで分からないというわけではないけど、 「こういうDPをすれば解けるよ」と説明されれば理解できるけど、一からそれを思い付けない メモ再帰だと書けるけどループだと書けない、またはその逆 とかいう。 この記事は、DPという技法をより深く理解する手助けをすることを目的として書かれています。これを読めばどんなDPの問題もさくさく解ける・・・ことはないと思いますが、あんまり悩まずに実装できるようになるぐらいの効果はあるんじゃないかなと思います。想定する読者層は、簡単なDPの問題をいくつか解いたことがある、TopCoderレーティング 1500 未満ぐらいの人と
動的計画法を学ぶリソース・練習問題まとめ - フリーフォーム フリークアウト
移転しました http://please-sleep.cou929.nu/20100708.html
Introduction to Algorithms: Shortest Paths
例えば．．． あなたの家の最寄り駅から四ッ谷駅までの鉄道の最短時間(もしくは最安)ルート を求める(駅すぱあと参照） カーナビを使って現在地から目的地までの最短経路を調べる 単純なアルゴリズム 出発地点から目的地までの全ての経路を調べる 経路の中で, 距離や料金が最も小さいものを選ぶ とても簡単, コンピュータを使わなくてもできる でも，目的地までの経路の総数が非常に多い場合には？？？ 効率的なアルゴリズムが必要
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