組み合わせ最適化の手法として「動的計画法」というモノがあります。 wikipediaから抜粋 動的計画法(どうてきけいかくほう、英: Dynamic Programming, DP) コンピュータ科学の分野において、ある最適化問題を複数の部分問題に分割して解く際に、そこまでに求められている以上の最適解が求められないような部分問題を切り捨てながら解いていく手法 一見難しそうですが、実は理解するのは以外と簡単です。いろいろな場面で応用が利く便利な手法ですので、覚えておいて損はないものです。コンピュータ系、情報系のお勉強をする人であれば、おそらく一度は習ったりするかもしれません。 ナップサック問題と動的計画法 動的計画法の一番親しみやすそうな例として「ナップサック問題」というのがよく取り上げられます。 こんな感じの問題です。 今ここに様々な大きさの品物が置いてあるとします。そしてそれらの品物は各
日本情報オリンピック (JOI) の主催する、 JOI 2021 夏季セミナーでの講義資料です。 拙著『問題解決力を鍛える!アルゴリズムとデータ構造』 の 5.6 節に相当する内容を掘り下げた講義です。 「区間分割の仕方を最適化する動的計画法」を題材として、さまざまな問題に対して汎用的な見方をする数理工学の考え方を紹介しました。
■in演算子の仕様 まずはin演算子の動作を知る。 Special Operators - MDC Docs オブジェクトが指定されたプロパティ(prototypeチェーンを辿って)を持っているかの真偽値を返す 要はhasOwnPropertyとほとんど同じで、違いはprototypeチェーンを辿るかどうか。 in 演算子と obj.hasOwnProperty()の比較は以下を参照 in 演算子と obj.hasOwnProperty() はどちらが早い!? - hogehoge @teramako 次は仕様書を見てみましょう。 ES3の仕様書:11.8.7 in 演算子 (The in operator) RelationalExpression を評価。 GetValue(Result(1)) を呼出す。 ShiftExpression を評価。 GetValue(Res
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