ポケモンの最強タイプを考える【グラフ理論】 - Qiita
導入 先日、ポケモンの最新作『Pokémon LEGENDS アルセウス』が発売されました。ポケモン愛好家の中で密かに話題を集めたのが、新たに登場したポケモン「ゾロア（ヒスイのすがた）」と「ゾロアーク（ヒスイの姿）」のタイプです。なんと驚くべきことに、両者のタイプは未だ登場したことのなかった「ノーマル・ゴースト」だったのです。 ポケモンを知る人には説明不要ですが、これはノーマルタイプの唯一の弱点であるかくとう技をゴーストタイプで無効化しながら、ゴーストタイプの弱点であるゴースト技をノーマルタイプで無効化するという、非常にバランスのとれた、まさに夢のような複合タイプです。一部では、この「ノーマル・ゴースト」こそ最強の組み合わせなのではないかと噂されました。 しかし、果たして本当にそうなのでしょうか？ ポケモンのタイプは全部で18種類あり、一匹のポケモンは二つまでタイプを持つことができます。考
LEMON
News Jul 07, 2014 LEMON 1.3.1 released Maintenance release. Please visit the NEWS files for more details on the changes. Aug 10, 2013 LEMON 1.3 released Major release with several new features and improvements. Please visit the NEWS file for more details. Aug 10, 2013 LEMON 1.2.4 and 1.1.6 released Maintenance releases. Please visit the NEWS(1.2.4) and NEWS(1.1.6) files for more details on the
日本の中心はどの県だ？グラフ理論（ネットワーク）の基本的な諸概念 - アジマティクス
Ｑ：これは何の構造を表しているでしょう？ グラフ理論 上の構造のように、頂点（ノードともいいます）の集まりと、２つの頂点をつなぐ辺（エッジともいいます）の集まりでできたもののことを「グラフ」あるいは「ネットワーク」と呼び*1、このような構造を研究する分野こそが「グラフ理論（Graph theory）」です。今回はそんなグラフを使うと、身近なものの新たな側面が見えてくる話。 （余談ですが「グラフ」という用語は、数学だと関数のグラフとか円グラフみたいなやつもあって検索精度が悪いです。グラフ理論に関してわからないことがあった場合に「グラフ ○○」や「グラフ理論 ○○」とググるよりも、「ネットワーク ○○」とググったほうが得たい情報にリーチしやすいというライフハックが知られています） さて、冒頭のグラフです。グラフ理論の知識なんかひとつもなくても、このグラフから読み取れることはいくつもあります。例
ICFP Programming Contest 2017 参加記 - Fixstars Tech Blog /proc/cpuinfo
このブログは、株式会社フィックスターズのエンジニアが、あらゆるテーマについて自由に書いているブログです。 皆さん、こんにちは! エンジニアの二木です。今回は ICFP Programming Contest (ICFPC) への参加記です。 フィックスターズとICFPC ICFPCとは国際関数型言語学会(The International Conference on Functional Programming; ICFP)の主宰するプログラミングコンテストで世界各国が参加する国際規模のイベントになります。毎年夏ごろに開催され、期間は3日間のチーム戦で、最初の1日目までの提出プログラムで競う部門(Lightning contest)と3日間すべてを使って競う部門(Full contest)の2部門があります。 問題を解くために72時間が与えられますが、難易度は総じて高く、アルゴリズム開発、
組合せ最適化を使おう - Qiita
野菜の選び方はナップサック問題、乗り換え駅探索は、最短路問題といいます。典型問題は、よく研究もされているので、多くの場合、効率的な解法があります。あるいは、定式化がされているので、すぐ解くことができます。あとで、やってみましょう。ここで、あげている全ての典型問題の実行例は、典型問題と実行方法をご覧ください。 汎用問題 最近、私がやっているコンテナの仕事のお話しをします。 世界中の人たちが、いろいろなものを安く買えるのはコンテナ輸送のおかげです。中国などで生産したものを日本やアメリカやヨーロッパに、大量に安く運べるからです。でも、空のコンテナが、どんどんたまります。また中国に戻さないといけません。いつ、どこからどこに戻すかを決めるのが、最小費用流問題になります。ところが、最小費用流問題で表せない制約条件もあります。1 つが、カボタージュとよばれるものです。カボタージュというのは、国内のみの輸
グラフ代数 | POSTD
数学や計算幾科学の分野において、 グラフ理論 は私のお気に入りのテーマです。この記事では、私が長年研究している グラフ代数 についてご紹介します。代数学は私にとって、グラフを扱う上で欠かせないツールになっています。皆さんにも、その便利さが伝われば幸いです。 私がグラフ代数の研究を始めたきっかけは、CONCUR 09という学会向けに提出した論文です。その論文は不採録でしたが、私はその後も特定用途向けのいくつかの論文を発表し、代数学の知識を深めていきました。その全容が記載された論文は、 ACM TECS でご確認いただけます（査読前の原稿は こちら です）。では早速、最もシンプルなグラフ代数の概要と、Haskellでの実装方法を紹介します。 グラフの作成 ここでは、固定領域に存在する頂点を持つ一式のグラフをGと表記します。例として、正整数の頂点を持つグラフについて考えてみましょう。グラフg ∈
高次元ベクトルデータ検索技術「NGT」の性能と使い方の紹介
この結果を見て単語ベクトルが変わるとNGTの性能が変わってしまうように感じた方がいるかもしれません。しかし、実はこれらの単語ベクトルはデータの次元数や件数が違っているため、それぞれの条件をあわせてみる必要があります。興味がある方は論文を読んで見比べて欲しいと思いますが、ここで重要なことは、NGTが高い精度にも関わらず、せいぜい100ミリ秒程度で検索できるという規模感であるということです。その規模感を感じてもらうために、これらの実験結果をご紹介しました。この実験以外にも論文の中では単語ベクトルの応用としてアナロジーと呼ばれる合成ベクトルでの実験やその他の比較手法の比較、実験結果の考察などもありますが今回は割愛します。 これまで紹介した内容と同じような実験はLinux系のサーバーであれば公開しているExperimental softwareという実験プログラムを使うと簡単に試すことができます。
Recognition as Graph Matching
1. RECOGNITION AS GRAPH MATCHING Presented By- Vishakha Agarwal (Research Scholar) M.Tech, Final Year Department of Computer Science and Information Technology 2. OUTLINE Introduction Pattern recognition approaches Graphs in pattern recognition Graph matching taxonomy Graph matching algorithms Graph based recognition: Application taxonomy Graph based recognition: Application Discus
グラフ探索ことはじめ - 幅・深さ優先探索 -
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Motivation 人工知能っていうとでぃーぷらぁーにんぐみたいな話になってるのがむかつくのでアンチテーゼにでもなればと思い、思いつきではじめました。たぶん一人でやるのであまり深いところまでは書き/書けません。自分の復習/備忘録的なものでもあります。しかもグラフ理論は自学で学んだぐらいの人間が書いてます。(グラフ理論入門 原著第四版 R.HJ. ウィルソン) 基本は AIMA から引っ張ってきています。 グラフ探索ってなに? カーナビです。つまり、まず、今居る所「スタート」と、目的地「ゴール」があります。通ることの出来る「道路」があっ
How do the state-of-the-art pathfinding algorithms for changing graphs (D*, D*-Lite, LPA*, etc) differ?
A lot of pathfinding algorithms have been developed in recent years which can calculate the best path in response to graph changes much faster than A* - what are they, and how do they differ? Are they for different situations, or do some obsolete others? These are the ones I've been able to find so far: D* (1994) Focused D* (1995) DynamicSWSF-FP (1996) LPA (1997) LPA*/Incremental A* (2001) D* Lite
大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズム - iwiwiの日記
本日，PFI セミナーにて「大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズム」というタイトルで発表をさせてもらいました．スライドは以下になります． 大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズム View more presentations from iwiwi Ustream の録画もあります． http://www.ustream.tv/recorded/27531606 内容としては，以下のようになっています． 現実世界のネットワークの特徴量と性質 次数分布 平均距離 クラスター係数 その他の特徴量 木っぽさ それらの性質を活用したグラフアルゴリズム セオリー方面 近接中心性の近似 コンパクトルーティング 支配集合問題の近似 プラクティカル方面 最短路 密部分グラフ列挙 可視化 タイトルは 1 年前にやった PFI セミナーと似ていますが，内容はあまりかぶっていません．今回は，グ
木メモ - Negative/Positive Thinking
はじめに 立派な庭師になるために、木についてちょっと調べてみたので、まとめておく。 木(構造)とは 閉路を含まない無向グラフを「森」という 連結な森を「木」という 与えられた頂点が全てつながっていて、閉路を含んでいない 閉路を含まない有向グラフは「DAG(Directed acyclic graph)」という ある頂点を根(Root)としてもつ木を「根付き木」という 2点v,wが辺を持ち、vの方が根に近い場合、vを「親」、wを「子」という 2点v,wについて、根とvとの経路にwが存在する場合、wはvの「先祖」、vはwの「子孫」という 子を持たない頂点を「葉」という 根から各点への経路の長さ(1辺を1とする)を「高さ」という 各点の子の数が常にn子の木を「n分木」という 連結グラフGについて、閉路ができなくなるまで辺を除去し続けると、残ったものは「全域木」となる 根付き木を探索などに用いるこ
Algorithms, 4th Edition by Robert Sedgewick and Kevin Wayne
essential information that every serious programmer needs to know about algorithms and data structures Online content. This booksite contains tens of thousands of files, fully coordinated with our textbook and also useful as a stand-alone resource. It consists of the following elements: Excerpts. A condensed version of the text narrative, for reference while online. Lectures. Curated studio-produc
12 Reasons To Be Learning Graph Theory
Throughout our schooling we always encounter some topics that we feel very strongly about, either because of how fascinating they are or how tediously boring or difficult they may be. Graph Theory is one of those controversial topics CS students will always be opinionated in; you either love it and are fascinated by its utility and applications, or you're appalled by the uselessness of the topic i
JGraphT
a Java library of graph theory data structures and algorithms now with Python bindings too! flexible any object can be used for vertex and edge types, with full type safety via generics edges can be directed or undirected, weighted or unweighted simple graphs, multigraphs, and pseudographs unmodifiable graphs allow modules to provide “read-only” access to internal graphs listenable graphs allow ex
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グラフ探索アルゴリズム - Qiita Advent Calendar 2015 - Qiita
Information Technology Laboratory