「日本企業には復元力の源泉がある」 野中郁次郎・一橋大学大学院・国際企業戦略研究科名誉教授：日経ビジネスオンライン
野中 郁次郎（のなか・いくじろう）氏 一橋大学大学院名誉教授 1935年5月東京都生まれ。58年早稲田大学政治経済学部を卒業、富士電機製造勤務ののち、カリフォルニア大学経営大学院（バークレー校）でPh.D取得。南山大学、防衛大学校、一橋大学、北陸先端科学技術大学院大学などを経て現職。現在富士通や三井物産、セブン＆アイ・ホールディングスの取締役も務める。「失敗の本質」（ダイヤモンド社）、「知識創造企業」（東洋経済新報社）、「イノベーションの本質」（日経BP社）など著書多数（写真：清水 盟貴、以下同）。 野中 ここ数カ月間の変化は、海外を含めた「金融恐慌」とでも呼ぶべき変化です。こうした大きな変化に対する唯一最善の解は存在しません。企業がその都度、対処療法的に対応していくことは難しいし、その必要もないのだろうと思います。経営者には「ジタバタするな」と言いたいですね。 今は変動に一喜一憂するより
Official Ubuntu Documentation
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［PostgreSQLウォッチ］第39回 PostgreSQL 8.4の新機能「再帰SQL」と最新情報
来年はじめのリリースを目指して開発中のPostgreSQL 8.4の姿が見え始めてきた。今回は8.4の新機能の目玉の一つである「再帰SQLのサポート」を中心にお話しする。 開発にあたっては，PostgreSQLの大規模利用ユーザーである住友電工情報株式会社がリソースを提供し，筆者の勤務するSRA OSS日本支社がPostgreSQLコミュニティとの調整および実装を担当した。最終的にはPostgreSQLコアメンバらの協力で実装がブラッシュアップされ，8.4への取り込みが確定した。 プログラミング言語における再帰処理 再帰処理はCやJavaなどの通常のプログラミングでは普通にサポートされており，うまく使うと効率のよいプログラムをきれいに書くことができる。再帰処理は再帰的な構造を持つデータ，例えば木構造やリスト構造を処理する際に良く使われる。 データベースにおける再帰処理 再帰SQLとは，文字
Wavelet Tree - naoyaのはてなダイアリー
圧縮全文索引の実装などでしばしば利用される Rank/Select 辞書と呼ばれるデータ構造があります。詳しくは参考文献を参照していただくとして、今回は一般の文字列に対して効率的に Rank/Select を可能とするデータ構造である Wavelet Tree (ウェーブレット木) のライブラリを作りました。 http://github.com/naoya/perl-algorithm-wavelettree/tree/master my $wt = Algorithm::WaveletTree->new("abccbbabca"); is $wt->rank(6, 'a'), 2; is $wt->rank(6, 'b'), 3; is $wt->rank(9, 'b'), 4; is $wt->select(0, 'a'), 0; is $wt->select(1, 'a'), 6;
高速かつ省メモリで文字列を扱うデータ構造「wavelet tree」
はじめに 大規模なデータを扱うアプリケーションでは、速度とともに作業領域量も大きな問題となります。作業領域がメインメモリに収まらない場合、スワッピングが発生し、大幅な速度低下につながります。そのため近年、データ構造は高速なだけでなく、作業領域量が小さいことも求められています。今回紹介するのは2003年に提案されたデータ構造、wavelet tree（以下「WT」と表記）です。WTは圧縮索引やSuccinct Data Structureなど、データをコンパクトに表現する際に重要なデータ構造です。WTは文字列T[0...n-1]が与えられた時、次の2つの操作を定数時間でサポートします。 rank(p, c)――T[0...p]中のcの出現回数を返す select(i, c)――(i+1)番目のcの位置を返す WTの作業領域量は、文字列をそのまま保存した時の約2倍程度です。 対象読者 C++の
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