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algorithmに関するmistakeのブックマーク (5)

  • スパコンで約2時間36分かかったという、5×5の魔方陣の全解列挙を、パソコンで試す(C ) | 配電盤

    魔方陣の解の列挙は並列化しやすそうな問題ですが、ここでの方針では、探索効率を上げるためには条件分岐が不可欠なので、(「数」を求めるだけだとしても)GPGPUでうまくやる方法がわかりません。そこで、CPUに載っているコアのみで並列化します(Xeon Phiなら簡単なのでしょうか→追記参照)。 一番外側の、0から(1<<25)-1まで変化する変数iのループをOpenMPで並列化します(schedule(guided)では遅くなります。schedule(auto)はVisual C++でサポートされたら試します)。変数iは上の図の緑の部分(カンで5個にしました)を各数5ビットで表現し、つなげたものです。マスに入りうる数は1から25までなので、5ビットというのはちょっと冗長ですが、とりあえずはよしとしましょう。 出力はバイナリ形式で、1つの解に25バイト使います(1つのマスに入る数を1バイトで表現

    スパコンで約2時間36分かかったという、5×5の魔方陣の全解列挙を、パソコンで試す(C ) | 配電盤
  • [を] 転置インデックスによる検索システムを作ってみよう!

    転置インデックスによる検索システムを作ってみよう! 2007-11-26-5 [Algorithm][Programming] 転置インデックス[2007-06-17-6]による検索システムの実装は パフォーマンスを無視すれば意外と簡単です。 それを示すために Perl で簡単な検索システムを作ってみました。 検索方式は転置インデックス(Inverted Index)、 ランキングには TF-IDF[2005-10-12-1] を用いました。 検索対象ファイルは一行一記事で以下のフォーマットとします。 [記事ID][SPC][記事内容]\n 記事IDは数字、記事内容は UTF-8 の文字で構成されるものとします。 以下のようなサンプル test.txt を用意しました。 1 これはペンです 2 最近はどうですか? 3 ペンギン大好き 4 こんにちは。いかがおすごしですか? 5 ここ最近疲れ

    [を] 転置インデックスによる検索システムを作ってみよう!
  • 3次スプライン補間法

    前節で,任意の関数をある区間上の個のノードで,微分係数と関数の値が一致する多項式について学んだ。しかし,高次の多項式は振れが大きいため扱いにくいという問題がある。そこで,区間を小区間に分けて,それぞれの区間で別々の補間多項式を作るという方法が考えられる。この方法のことを区分的多項式近似(piecewise-polynomial approximation)という。 区分的多項式近似の中で最も簡単なのは,1次式での近似である。つまり,個のデータ点を順に直線で結んでいく方法である。この方法を用いたときに発生する問題は,ノードにおいて微分可能でないことである。つまり,この方法で作られた曲線はノードで滑らかでないということである。 そこで考えられる方法は,それぞれの小区間において,Hermite型の多項式を見つけた後,ノードで滑らかになるようにする方法である。もし2次のHermite型の多項式

  • どうなっているの?あのソフトの仕組み - 今からでも遅くない!アルゴリズム入門:selfup

    Webの全体像を効率よく取り込み,分類する 「YSTのシステムは大まかに三つの機能に分かれます(図2)。最初は世界中のWebページをYSTのシステムに取り込む『クローリング(crawling)』という機能です」(Yahoo! JAPAN,リスティング事業部 検索企画室の宮崎光世氏,以下同)。 取り込むと簡単に言っても,Webページの数は膨大なうえ,更新の頻度や情報の質などがまちまちです。すべてのページに同じようにアクセスしていると非効率なことこの上ありません。そこで,限られた時間で質の良い検索ができるようにするための工夫をしています。例えば,クローリングを繰り返すうちに頻繁に更新されることがわかったページは短いサイクルでチェックし,ほとんど更新のないページはチェックの頻度を落とす,といったことをしているそうです。 ただ,更新の頻度が単に高いだけではダメです。重要性が高いと考えられるWebサ

    どうなっているの?あのソフトの仕組み - 今からでも遅くない!アルゴリズム入門:selfup
  • 初代Googleのアルゴリズム解説 - GIGAZINE

    いまやネットの世界を左右する強力な検索エンジンとなったGoogle。日ではまだYahoo!の方がはるかに利用者が多いのでさほどではないですが、アルゴリズムの基的な考えが似ているため、同じような結果が出てきます。つまり、既存の検索エンジンのその基礎となった一番最初のGoogleの検索アルゴリズムを理解すれば、検索エンジン対策にも役立つはず。 ということで、初代Googleのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解説してみます。既存の他サイトの解説とは違い、きちんとした最初のGoogleの数式に基づいています。 詳細は以下から。The Anatomy of a Search Engine http://www-db.stanford.edu/~backrub/google.html Googleの画期的なランク付けの方法が数式による全自動のページランクというのは聞いたことがあると思いますが、

    初代Googleのアルゴリズム解説 - GIGAZINE
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