1/30 発売！「プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造」 - iwiwiの日記
書籍「プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造」が近日中に発売される予定です．会津大の渡部先生が著者で，Short Coding 本の Ozy さんと私が協力としての参加です．どうかよろしくお願いします． プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造 作者: 渡部有隆,Ozy(協力),秋葉拓哉(協力)出版社/メーカー: マイナビ発売日: 2015/01/30メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (4件) を見る 本書はアルゴリズムとデータ構造の入門書です．整列，探索，木構造などをはじめとする基礎的なアルゴリズムとデータ構造を初学者向けに説明します．前提とするのは基礎的なプログラミング能力のみです．コード例では C++ を用いています． これだけだと，よくある本のように思われるかもしれません．しかし，本書は非常にユニークな特徴として，オン
プログラミングコンテストでの乱択アルゴリズム
前編 (平衡二分探索木編) はこちら http://www.slideshare.net/iwiwi/2-12188757
マリオのジャンプ実装法とVerlet積分(実践編) - Gemmaの日記
前回の続き 実際にやってみました。(Canvas要素を使っているのでFirefoxでどうぞ) http://eva-lu-ator.net/~gemma/geocities/jsmario/jsmario.html マリオのようにジャンプで放物線運動をするゲームを作るとき、 たいていは、座標と速度を使って物理計算すると思います。これはEuler法といいます。 Verlet法では、座標と、前回の座標を使って計算します。つまり、速度を記憶しません。 Verlet法では、座標だけ扱えばすむので、壁にめりこんじゃいけないといった条件を簡単に書くことができます。 単に座標を、壁の直前にするだけでいいです。 ネタ元はCowboy Programming >> Blob Physicsです。 今回のコードの肝は以下の部分です。衝突判定がすっきり書けました。 //Verlet法 var y_temp =
最強最速アルゴリズマー養成講座：アルゴリズマーの登竜門、「動的計画法・メモ化再帰」はこんなに簡単だった (1/5) - ITmedia エンタープライズ
動的計画法とメモ化再帰 今回は、非常によく用いられるアルゴリズムである、「動的計画法」「メモ化再帰」について説明します。この2つはセットで覚えて、両方使えるようにしておくと便利です。 なお、メモ化再帰に関しては、第5・6回の連載の知識を踏まえた上で読んでいただけると、理解が深まります。まだお読みになっていない方は、この機会にぜひご覧ください。 中学受験などを経験された方であれば、こういった問題を一度は解いたことがあるのではないでしょうか。小学校の知識までで解こうとすれば、少し時間は掛かるかもしれませんが、それでもこれが解けないという方は少ないだろうと思います。 この問題をプログラムで解こうとすると、さまざまな解法が存在します。解き方によって計算時間や有効範囲が大きく変化しますので、それぞれのパターンについて考えます。 以下の説明では、縦h、横wとして表記し、プログラムの実行時間に関しては、
「最強最速アルゴリズマー養成講座」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ - ITmedia Keywords
最強最速アルゴリズマー養成講座： そのアルゴリズム、貪欲につき――貪欲法のススメ アルゴリズムの世界において、欲張りであることはときに有利に働くことがあります。今回は、貪欲法と呼ばれるアルゴリズムを紹介しながら、ハードな問題に挑戦してみましょう。このアルゴリズムが使えるかどうかの見極めができるようになれば、あなたの論理的思考力はかなりのレベルなのです。（2010/9/4） 最強最速アルゴリズマー養成講座： 病みつきになる「動的計画法」、その深淵に迫る 数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。（2010/5/15） 最強最速アルゴリズマー養成講座： アルゴリズマーの登
「1000のアルゴリズムを持つ男」vs.「やわらか頭脳」
「1000のアルゴリズムを持つ男」vs.「やわらか頭脳」：最強最速アルゴリズマー養成講座（1/3 ページ） 典型的なアルゴリズムをたくさん知っている人間が最強か――？ いいえ、典型的なアルゴリズムを知らなくても、違ったアプローチで答えに迫る方法はいくらでも存在します。短い実行時間で正確な答えを導き出せるかを考える習慣をつけましょう。 アルゴリズマー養成講座と銘打ってスタートした本連載。もしかすると読者の方の興味は、はやりのアルゴリズムや汎用的なアルゴリズムを知ることにあるのかもしれません。しかし、今回は、いわゆる「典型的なアルゴリズム」を用いずに進めていきたいと思います。 なぜ典型的なアルゴリズムを用いないのか。それは、典型的なアルゴリズムばかりを先に覚え、それだけでTopCoderなどを戦っていこうとした場合、それに少しでもそぐわない問題が出た場合に、まったく太刀打ちできなくなってしまう
algorithm - correction - 最近点検索 : 404 Blog Not Found
2009年04月29日07:45 カテゴリMathアルゴリズム百選 algorithm - correction - 最近点検索 これ、「素直な解答」の方が間違っている。 404 Blog Not Found:algorithm - 最近点検索 ぬじゃらだーさんのコメント このアルゴリズムって点が原点から等距離に分布している場合はまったく働かないですよね。 その通り。その一方で、「近い順にソート」は合っている。しかしこれだとO(n log n)。 TSさんのコメント もとの最近点探索の問題を解くには、点集合Pのボロノイ図データを作っておいて問い合わせに答えるのが正攻法ではないでしょうか これだと確かに高速。点がすべて格子点上にある場合(たとえばビットマップ)、ボロノイ図があらかじめ用意してある場合はO(1)で判定できる。たとえば各格子点にあらかじめどの点が一番近いかを記録しておき、それを読
てっく煮ブログ - 四則演算を JavaScript で実装する
aki note ≫ Google 電話面接を受けました orz （いまは消えてるけど）にて割り算が壊れました。自分で実装してみてくださいという質問が紹介されていた。せっかく(?)の機会なので、割り算だけでなく、四則演算を全部壊してみて、JavaScript で実装して見ることにした。JavaScript を選んだのは、コンパイル不要、ビット演算がある、Firebug で手軽に確認できる、という理由から。それ以上の深い意味はない。ということで、次のような問題に一般化してみた。問い四則演算を JavaScript で実装しなさい。演算子は ==、!= およびビット演算子のみ使ってよいものとします。補足例えば、for 文で for(var i = 0; i { // ... } と書くためには、++ 演算子は次のように定義できる。 function increment(i){ var c =
コサイン距離ベースのLSHをRubyで - <s>gnarl,</s>技術メモ”’<marquee><textarea>￥
参考文献:Web+DB press vol.49 レコメンド特集のPart3など。 アルゴリズムの概要 詳細(特に数学的な)はぐぐれ。 モチベーションとしては、高次元における近傍点探索を高速で行いたい。まじめにやるとどう工夫しても計算量がすごいことになるので、近似で。 どうするかというと、「距離が近いと同じような値になるハッシュ関数」を使う。あるベクトルの近傍を求めたい場合、そのベクトルのハッシュと同じ(もしくは近い)値のハッシュを持つベクトルをテーブルから引いてきて返す。計算量がどうなるかはややこしいけど、とりあえず全部探すよりは速い。 で、どういう関数をハッシュとするのか。これは距離の定義によって異なる。ハミング距離、コサイン距離、ユークリッド距離などにはそういった関数の存在が知られている。 コサイン距離の場合、ランダムなベクトルをいくつか用意して、入力されたベクトルがそれらと似ている
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
人工無能の作り方
書いた人 INA 人工無能とは？ 人間っぽく話すプログラムのこと。会話を理解しているというよりは、なんかそれっぽいことを話すだけのものが多い。 今回は「日本語のようなものを話す人工無能」を作ってみたので、その簡単な仕組みと工夫した点について少し書いてみることにする。 動機 うちのサークルのメンバーがよく集まってるチャット。とてもマニアックな どうしようもない 会話が繰り広げられているわけだが、ちょっと物足りない。 そうだ！ 萌キャラがいないじゃないか！ 「ないなら作ればいいじゃない？」 材料 MeCab 形態素解析エンジン 難しいことは知らなくても問題ない。 「私は変な人ではない」 ↓ 私 名詞,代名詞,一般,*,*,*,私,ワタシ,ワタシ は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ 変 名詞,形容動詞語幹,*,*,*,*,変,ヘン,ヘン な 助動詞,*,*,*,特殊・ダ,体言接続,だ,
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