B-treeインデックス入門 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? B-treeがMySQLで使用されている背景から、B-treeインデックスの構造、そしてそれに基づいたインデックスの使用方法の入門編です。以下の流れに沿ってまとめていきます。 インデックスってなに？ B-treeってなんでインデックスに使われているの？ B-treeインデックスの構造 インデックスの使用方法 ※ 勉強をかねてまとめていることもあり、間違っている箇所がございましたら教えていただけると嬉しいです。 インデックスってなに？ 全体の内容の中から特定部分を探すために使用する、本の索引のような概念のことです。これを用いることで、検索
全域木を列挙する - Qiita
はじめに 約30年前に大学で習った、全域木の列挙アルゴリズムをPythonで実装してみましたので、ご紹介します。 全域木とは、元のグラフの全ての点を含む木のことです。 アルゴリズム グラフの式表現を求めて、式表現を展開して列挙します。 例えば、三角形のグラフで各辺をそれぞれa,b,cとすると、式表現は組(abc)となり、これを展開するとab/ac/bcとなります。 グラフの式表現は以下のように求められます。 辺の最初の式表現として、アルファベット1文字を持たせます。 グラフは、式表現を維持しながら辺または辺と点を削除できます。 グラフが1点になったときに式表現が求められます。 グラフGの式表現（Expr(G))は、任意の1つの辺Eを選んで以下のように変形できます。(標準ルール) Expr(G) ＝ 和(積(組(Expr(E)), Expr(GからEを削除)), 積(Expr(E), Exp
深さ優先探索（バックトラック法） - Wikipedia
深さ優先探索のイメージ 深さ優先探索（ふかさゆうせんたんさく、英: depth-first search, DFS、バックトラック法ともいう）は、木やグラフを探索するためのアルゴリズムである。アルゴリズムは根から(グラフの場合はどのノードを根にするか決定する)始まり、バックトラックするまで可能な限り探索を行う。「縦型探索」とも呼ばれる。 形式的には、深さ優先探索は、探索対象となる木の最初のノードから、目的のノードが見つかるか子のないノードに行き着くまで、深く伸びていく探索である。その後はバックトラックして、最も近くの探索の終わっていないノードまで戻る。非再帰的な実装では、新しく見つかったノードはスタックに貯める。 深さ優先探索の空間計算量は幅優先探索の空間計算量より最悪のケースでは同じだが一般的なケースではずっと小さい。また、探索の種類によっては、分岐を選択するためのヒューリスティックな方
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
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