ボイヤー・ムーア法 - 大人になってからの再学習
文字列の検索アルゴリズムとして、ボイヤー・ムーア法と呼ばれる有名なものがある。 詳しくはWikipediaの「ボイヤー-ムーア文字列検索アルゴリズム」を見てもらうとして、直観的に理解するには次のページの図がわかりやすい。 ■ [ITpro http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/MAG/20061115/253802/:title=こうしろうのMindStorms日記 - 第78話 効率がいいアルゴリズムは美しい] ↓単純なマッチングによる検索 ↓ボイヤー・ムーア法による検索 ボイヤー・ムーア法の方が、文字列の比較回数が少なくて効率がよいことがわかる。 ところで、今回のエントリの本題はこの文字列検索のボイヤー・ムーア法ではなくて、ボイヤー・ムーアの過半数判定アルゴリズムの話。 ボイヤー・ムーア法と言うと文字列検索の「Boyer-Moore String Se
What I Talk About When I Talk About Sorting: Untangling Array#sort
Figure 1: As you can see, each JavaScript engine has its own algorithm for sorting. This isn’t a computer science article, but let’s get some things straight. Because JavaScript engines don’t use the same algorithm behind the native method, it is very likely that you’ll encounter different results when running the sort method in different browsers. You might find that elements are being sorted in
visualising data structures and algorithms through animation - VisuAlgo
VisuAlgo.net/en visualising data structures and algorithms through animation VisuAlgo is a trilingual site. Try visiting the other versions of VisuAlgo other than the default English version, e.g., Chinese or Indonesian. Users can see the translation statistics for these three pages. We aim to make all three has near 100% translation rate. Unfortunately the translation progress with other language
Google Chromeが採用した、擬似乱数生成アルゴリズム「xorshift」の数理
2015年12月17日、Google Chrome の JavaScript エンジン（処理系）である V8 の公式ブログにて、 JavaScript の標準的な乱数生成APIである Math.random() の背後で使われているアルゴリズムの変更がアナウンスされました。 Math.random() 関数は JavaScript を利用する際には比較的よく使われる関数ですので、親しみのある方も多いのではないかと思います。 新たなバグの発見や、従来より優秀なアルゴリズムの発見によってアルゴリズムが変更されること自体はそれほど珍しくはないものの、 技術的には枯れていると思われる Math.random() のような基本的な処理の背後のアルゴリズムが変更されたことに驚きを感じる方も少なくないかと思いますが、 それ以上に注目すべきはその変更後のアルゴリズムです。 実際に採用されたアルゴリズムの原
インターネット用の新しい圧縮アルゴリズム、Brotli のご紹介
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
とても長い配列の上位M件だけをクイックソートより高速に取り出す - Qiita
というわけで、10倍の差がでた。 当然、配列の長さやソートする長さ、また実装の方法によって性能差は変わってくるが 今回の方法は有効であるということは確認できた。 既存の記事(2015/11/09 20:22 追記) コメント欄でUnordered partial sorting にそれらしきことが書いてあると教えていただいた。 そちらでは、「上位k個を取り出す（ソートは不要）」という問題を考えている。 同様に分割統治法を用いてソートしていきながら、上位k個以内の小区間になったらその区間はソートせずに全て選択して良いとしている。 早い話が、QuickSelectによりk+1番目の要素を探してそれより上位の要素をごそっと抜き出している。 分割統治法で大雑把にソートしていきながら、不要なソートを行わないようにする という同様のアプローチである。 C++のSTLの場合(2015/11/09 22:
Apple, Apps and Algorithmic Glitches
On October 29th and December 18th, 2014, something very strange happened to the iTunes top apps chart. Like an earthquake shaking up the region, all app positions in the chart were massively rearranged, some booted off completely. These two extremely volatile days displayed rank changes that are orders of magnitude higher than the norm — lots of apps moving around, lots of uncertainly. If you buil
DSP Generation of Pink Noise
DSP generation of Pink (1/f) Noise Looking at how to generate pink noise by two methods: 1 - A "pinking" filter for white noise. 2 - The Voss-McCartney algorithm of adding multiple white noise sources at lower and lower octaves. (2006-03-27 Please also see Larry Trammell's "Stochastic Voss-McCartney algorithm".) Keywords: Pink noise, 1/f noise, 1fnoise, flicker noise, random number generation, DSP
多腕バンディットによる表示コンテンツの最適化 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。技術部検索グループの原島です。 上の画像は、スマートフォン（ブラウザ版）で見たクックパッドの検索結果ページです。レシピだけでなく、ニュースも表示されていますね。献立や掲示板のスレッドなどが表示されることもあります。 クックパッドでは、検索結果ページに表示するコンテンツをクエリなどに応じて最適化しています。最適化は、膨大なログデータと最新の機械学習を用いることで、実現しています。このエントリでは、クックパッドにおけるコンテンツ最適化の裏側を紹介します。 最適化の背景 スマートフォンの普及に伴って、ユーザが利用するプラットフォームは PC からモバイルにシフトしつつあります。クックパッドにおけるモバイル利用者の割合も、ここ 2 年で 10% 以上増加しました。最近では、60% 以上のユーザがモバイルからアクセスしています。 ユーザの利用形態が変化すれば、検索結果ページもその変化に対
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読んだ: 集合知プログラミング - ひだまりソケットは壊れない
ユーザーへの推薦やカテゴリ分類、いわゆるデータマイニングに興味があったので読みました。 集合知プログラミング 作者: Toby Segaran,當山仁健,鴨澤眞夫出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2008/07/25メディア: 大型本購入: 91人 クリック: 2,220回この商品を含むブログ (275件) を見る 本書では集合知について次のように書かれています。 人々は集合知という言葉を長い間使い続けてきた。 それは新たなコミュニケーション技術の到来とともに、ますます人気と重要性を増して来ている。 集合知という表現は、集団の意識や超常現象を想起させるが、技術者がこの表現を使う場合は、今までにない知性を生み出すために、集団の振る舞い、嗜好、アイデアを結びつけることを指す。 『集合知プログラミング』 1.1 節 「集合知とは何か?」 本書は、何らかの集団 (例えば web ペー
Bitcoinの何が革新的なのか? - アンカテ
なんとなくbitcoinがわかったような気がしたので書いてみる。 「P2Pで取引のデータベースを管理する」と聞いて、最初に不思議だったのは、「なぜみんなそれに自分のコンピュータを提供するのだ?」ということだった。 多数のコンピュータで分散処理をしてDBを管理すれば、やり方によっては効率的で確実な管理ができることは想像がつくが、誰がそのコンピュータを提供するのだ? 金がからむとなれば、それは儲けようとしてやる以外に考えられない。 しかし、P2Pというのは、単なる分散処理ではなくて、身元保証の無い分散処理だ。ネットワークを構成するノードの大半のコンピュータの所有者は、どこに住んでいるか誰なのかわからない。それをわかるようにしたら登録制度が必要になり、その登録制度を運用し管理する主体が必要になる。そういうのは普通、P2Pとは呼ばない。 だから、P2Pという限りは、ノードの中に、インチキのプログラ
大規模なデータをそれなりに効率良く計数できる Algorithm::LossyCount を書いた
要旨 Algorithm::LossyCount というモジュールを書きました。これを使うとそこそこメモリ効率良く大規模なデータの計数ができます。アクセスランキング集計とかに使えるんじゃないでしょうか。 Github MetaCPAN 動機 例えばブログホスティングサービスで HTTP サーバのアクセスログを集計して人気のあるブログ記事ランキングを出したいとします。 Perl でデータの出現頻度を計数するのはハッシュを使うのが鉄板なので、適当に書くとだいたいこんな感じのコードになると思います: #!/usr/bin/env perl use v5.18; my %access_counts; while (<>) { chomp; my $access_log = parse_access_log($_); next if is_article_request($access_log);
How to shuffle songs? - Spotify Engineering
At Spotify we take user feedback seriously. We noticed some users complaining about our shuffling algorithm playing a few songs from the same artist right after each other. The users were asking \”Why isn\’t your shuffling random?\”. We responded \”Hey! Our shuffling is random!\” So who was right? As it turns out, both we and the users were right but it\’s a bit more complicated than that. It also
SmartNewsを支える機械学習
ニュースアプリSmartNews(https://www.smartnews.be/)の背景のアルゴリズムについてTokyoWebMining30th(http://tokyowebmining30.eventbrite.com/)で話させていただいた際の資料です。 •SmartNews iphone版: https://itunes.apple.com/jp/app/id579581125 •SmartNews Android版 https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.gocro.smartnews.android •SmartNews開発者ブログ http://developer.smartnews.be/blog/
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GitHub - jcjohnson/neural-style: Torch implementation of neural style algorithm
サルでも分かるwaifu2xのアルゴリズム
バンディットアルゴリズム入門と実践
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