柏餅: Objective Caml
Objective Caml Scheme探してたはずなのにこっちのほうが面白そう。 The Great Computer Language ShootoutによるとCについで2番目に速い言語らしい。 （LOC(line of code)を入れればダントツでトップです。) MSにもF#なんてあるんだってさ。 第一印象は頭のよい言語。慣れればいろいろ楽に書けそう。 関数型って概念以外全部初めてだから感動が多いです。 計算機が速いから使える言語ってだけではなさそう。 インタープリタ、コンパイラ両方あるからちょっと書きたい時にも便利かもね。 高階関数、カリー化、ラムダ式、多相型、C先生の講義で聞いた用語が。。。 Boostあたりで近いこと色々やろうとしてるけどやっぱり本物は美しい。 しかしOCamlのサイトを見てると米澤研という単語をよく見るなぁ。 最初に見たサイトにのってたq
クイックソート
① 配列から基準値となるデータを任意に選ぶ。 ② 基準値と各データを比較し小さければ基準値より前に、大きければ後ろに移動します｡ ③ 基準値より前の配列、後ろの配列でそれぞれ再び基準値を選び出し同様の操作を行う。 まず始めに、「基準値」と呼ばれるデータを決定します。幾つか方法がありますが、今回は配列の中央のデータを基準値とします。基準値を各データと比較し、各データのほうが小さければ、そのデータを配列の前のほうに移動し、大きければ後ろのほうに移動します｡この操作をすべてのデータに対して行うと、配列の前半には基準値より小さいデータが、後半には大きいデータが入ります｡前半のデータ、後半のデータそれぞれで再び基準値を選び、同様の操作を繰り返します｡最終的には操作対象の範囲に入る値が1つになりソートが終了します｡ 例として次のような配列Nがあります｡ この配列Nを配列の中央のデータを基準値と
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http://en.literateprograms.org/Quicksort_(Haskell)
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parallel quicksort with java fork join framework JSR 166y
Fork Join (jsr 166y) framework is slated for Java 7 and is absolutely cool and is no surprise coming from Doug Lea. I had to try something out with it since the packages compiled on java 6 is also availalbe. I tried parallizing the quicksort algorithm using this and looks like it compiles and even produces right results!!! The important part here is the use of Phaser, a resettable CountdownLatch i
Quick-sort with Hungarian (Küküllőmenti legényes) folk dance
Created at Sapientia University, Tirgu Mures (Marosvásárhely), Romania. Directed by Kátai Zoltán and Tóth László. In cooperation with "Maros Művészegyüttes", Tirgu Mures (Marosvásárhely), Romania. Choreographer: Füzesi Albert. Video: Lőrinc Lajos, Körmöcki Zoltán. Supported by "Szülőföld Alap", MITIS (NGO) and evoline company. Click the link below to watch this visualization included in the
Randomized Quicksort
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Quicksort in Swift
gistfile1.swift P��પ var randomNumbers = [42, 12, 88, 62, 63, 56, 1, 77, 88, 97, 97, 20, 45, 91, 62, 2, 15, 31, 59, 5] func partition(v: Int[], left: Int, right: Int) -> Int { var i = left for j in (left + 1)..(right + 1) { if v[j] < v[left] { i += 1 (v[i], v[j]) = (v[j], v[i]) } } (v[i], v[left]) = (v[left], v[i]) return i } func quicksort(v: Int[], left: Int, right: Int) { if right > left { let
ヒューリスティック - Wikipedia
ヒューリスティック（英: heuristic、独: Heuristik）または発見的（手法）[1] [2]:7 [3]:272とは、必ずしも正しい答えを導けるとは限らないが、ある程度のレベルで正解に近い解を得ることができる方法である。発見的手法では、答えの精度が保証されない代わりに、解答に至るまでの時間が短いという特徴がある。「アルゴリズム」に対置する概念である[4]。 主に計算機科学と心理学の分野で使用される言葉であり、どちらの分野での用法も根本的な意味は同じであるが、指示対象が異なる。すなわち、計算機科学ではプログラミングの方法を指すが、心理学では人間の思考方法を指すものとして使われる。なお、論理学では仮説形成法と呼ばれている。人間の思考におけるヒューリスティックは、直観的な思考のショートカットであるが、認知バイアスに陥る危険性もある[5]。 計算機科学では、コンピューターに計算やシミ
乱択アルゴリズム - Wikipedia
乱択アルゴリズム（らんたくアルゴリズム）、ランダム・アルゴリズム（英: randomized algorithm）または確率的アルゴリズム（かくりつてきアルゴリズム、（英: probabilistic algorithm）は、その論理の一部に無作為性を導入したアルゴリズムである。通常のアルゴリズムでは自然数を順番にあてはめるような決定的な部分で、乱数による非決定的な選択を入れることで、「平均的に」よい性能を実現することを目的とすることがある。形式的には、乱択アルゴリズムの性能はランダムビット列で決定される確率変数となる。その期待値を期待実行時間[1]と呼ぶ。最悪の場合に関して「無視できる」ほどに低い確率であることが、一般に、この類のアルゴリズムが効果的である要件となる。 n 個の要素からなる配列から「a」という要素を探す問題を考える。この配列の各要素は半分が「a」で残りが「b」である。単純
Search algorithm - Wikipedia
This article has multiple issues. Please help improve it or discuss these issues on the talk page. (Learn how and when to remove these messages) This article focuses too much on specific examples. Please help improve this article by adding sources that evaluate within a broader context. (December 2014) This article needs additional citations for verification. Please help improve this article by ad
Breadth-first search - Wikipedia
This article needs additional citations for verification. Please help improve this article by adding citations to reliable sources. Unsourced material may be challenged and removed. Find sources: "Breadth-first search" – news · newspapers · books · scholar · JSTOR (April 2012) (Learn how and when to remove this message) Animated example of a breadth-first search. Black: explored, grey: queued to b
Depth-first search - Wikipedia
Depth-first search (DFS) is an algorithm for traversing or searching tree or graph data structures. The algorithm starts at the root node (selecting some arbitrary node as the root node in the case of a graph) and explores as far as possible along each branch before backtracking. Extra memory, usually a stack, is needed to keep track of the nodes discovered so far along a specified branch which he
メタヒューリスティクス - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "メタヒューリスティクス" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2023年8月) メタヒューリスティクスとは、組合せ最適化問題のアルゴリズムにおいて、特定の計算問題に依存しないヒューリスティクスのことである。 近年では、上記の定義から拡張され、特定の問題に依存しない、汎用性の高いヒューリスティクス全般を指すこともある。そのため、組合せ最適化問題のアルゴリズムに限らず、連続最適化問題に対するアルゴリズムも含む解釈も存在する。 通常ある問題に対しての「解法」が存在するとき、その解法が適用できる範囲はその問題に対してのみである。 と
Aho Corasick 法 - naoyaのはてなダイアリー
適当な単語群を含む辞書があったとします。「京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある」*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に「京都」「高倉二条」「つけ麺」「店」という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで「共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)」などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと
Spaghetti Source - 複数パターン検索 (Aho-Corasick)
説明 複数のパターン文字列からなる集合と長い文字列が与えられる．長い文字列に対してマッチするパターン文字列をすべて求めるアルゴリズムが Aho Corasick である．これは複数パターン文字列をあらかじめ trie に変換してから KMP を実行し，パターンマッチング・オートマトンを構成していることになる． 詳しくは適当な成書や http://www.cs.uku.fi/~kilpelai/BSA05/lectures/slides04.pdf などを参考のこと． 計算量 構築 O(m)． 検索 O(n + m)． ただし m はパターンの文字列長の総和，n は検索テキスト長． 使い方 struct PMA; を適宜設定のこと． buildPMA(char *p[], int m) 0 ... m-1 の複数の検索パターンから，パターンマッチング・オートマトンを構築する． match(c
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