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Functional Programming – QuickSort and Fibonacci (Memoization) GoRuCo 2013 – Functional Programming and Ruby by Pat Shaughnessy The above is a nice session video which talks about the Ruby’s functional programming aspect, by comparing it with Haskell. There’re many topics are covered, but I found interesting about the quick sort and fibonacci examples. QuickSort In the beginning, Haskell’s quick s
- change way of protection from O(N^2) on duplicate values. Previous algorithm does additional comparisons and swaps on every split pass. Changed algorithm does one ordinal quicksort split pass, and if distribution is skewed, then additional pass to separate pivot's duplicates. Changed algorithm could be slower on very ununique slice, but it is still protected from O(N^2). - increase small slice s
Multi-key quicksort, also known as three-way radix quicksort,[1] is an algorithm for sorting strings. This hybrid of quicksort and radix sort was originally suggested by P. Shackleton, as reported in one of C.A.R. Hoare's seminal papers on quicksort;[2]: 14 its modern incarnation was developed by Jon Bentley and Robert Sedgewick in the mid-1990s.[3] The algorithm is designed to exploit the proper
multikey_quick_sort.cpp P�L�=V @k��=V #include <iostream> #include <string> #include <vector> #include <algorithm> #include <assert.h> using namespace std; // pivotを選ぶ. char find_pivot_char(vector<string> &data, int left, int right, int depth) { assert(0 <= left); assert(right <= data.size()); assert(left + 1 <= right); char a = data[left].size() <= depth ? -1 : data[left][depth]; char b = data[(l
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
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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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
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
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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(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
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