Leftist Heap - 言語ゲーム
Chris Okasaki の Purely Functional Data Structures という本を買ってみました。これは、副作用を使わないでいろいろなデータ構造のアルゴリズムを実装するという大変面白い本で、これを読むと、副作用無しで○○が出来るわけがない！という時の○○がだいぶ減ると思います。 サンプルは Standard ML で書かれているのですが、良くわからないのでHaskell で書き直しながら読んでみます(巻末に Haskell での実装例が載ってるけど見ないふり)。 17 ページに Heap というコレクションが紹介されています。これは次の性質をもったコレクションです。 要素は大小関係を持つオブジェクト。 最小の要素だけを取り出す事が出来る。 ようするにあるリストをソートして最小の奴を取り出したいという場合、取り出す物が最小の物だけならばソートするより効率の良い方法
C++: 編集距離を求めるアルゴリズム
編集距離(edit distance)とは二つの文字列がどの程度異なっているかを示す数値であり、レーベンシュタイン距離(Levenshtein distance)を指すことが多い。文字の挿入、削除、置換それぞれを一つの操作として必要な操作の最小数を求めるものだ。例えば、kittenとsittingの編集距離を求める場合、下記のように3回の操作でkittenをsittingに変更できるので編集距離は3となる。 1. sitten (k を s に置換） 2. sittin (e を i に置換） 3. sitting (g を挿入) そこで今回は編集距離を求める複数のアルゴリズムについてC++で実装してみた。 動的計画法 編集距離を求めるもっとも一般的なアルゴリズムは、動的計画法(dynamic programming)だろう。計算時間はO(mn)であり、手軽だ。C++で書いたコードを下に示
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