一番右端の立っているビット位置を求める「ものすごい」コード - 当面C#と.NETな記録
一番右端の立っているビット位置(RightMostBit)を求めるコードで速いのないかなーと探していたら、ものっっっすごいコードに出会ってしまったのでご紹介。2ch のビット演算スレで 32bit 値のコードに出会って衝撃を受けて、その後 64bit 値版のヒントを見つけたのでコードを書いてみました。 この問題は ハッカーのたのしみ―本物のプログラマはいかにして問題を解くか (Google book search で原著 Hacker's delight が読めたのでそれで済ませた) で number of trailing zeros (ntz) として紹介されています。bit で考えたときに右側に 0 がいくつあるかを数えるもの。1 だと 0、2 だと 1、0x80 なら 7、12 なら 2 といったぐあい。0 のときに表題どおりの問題として考えるといくつを返すの？ってことになるので、
グラフ理論ライブラリのJGraphTを使ってみた - kaisehのブログ
JGraphT JGraphTは、Javaのグラフライブラリです。グラフの描画ではなく、グラフ理論のモデルとアルゴリズムの方にフォーカスしています。とても使いやすかったので、紹介してみます。 無向グラフ UndirectedGraph<String, DefaultEdge> g = new SimpleGraph<String, DefaultEdge>( DefaultEdge.class); g.addVertex("a"); g.addVertex("b"); g.addVertex("c"); g.addEdge("a", "b"); g.addEdge("b", "c"); System.out.println(g.vertexSet()); System.out.println(g.edgeSet()); System.out.println(g.edgesOf("c"));
株式会社エス・スリー・フォー » STLport のハッシュ・コンテナ
STLport のハッシュ・コンテナ 標準C++ライブラリが提供するコンテナは、vector, list, deque, set, multiset, map, multimap の7種です。 これらコンテナから特定の要素を検索するとき、その時間計算量は vector, list, deque では O(N), set, multiset, map, multimap では O(logN) となります。 これ以上に高速な検索が可能なコンテナとしてハッシュ表(hashtable)を利用すれば、適切なハッシュ関数を与えることによって検索に要する時間計算量をコンテナ内の要素数に関わらず O(1) に近づけることができますが、残念ながら標準C++ライブラリにはハッシュ表で実装されたコンテナ(ハッシュ・コンテナ)を提供していません。 SGI(Silicon Graphics社)のSTL実装をベースに
B-Tree - アルゴリズム・イントロダクション 18章 - ninjinkun's diary
アルゴリズム・イントロダクション勉強会，B-Treeの章を担当しましたので，資料を公開いたします． Algorithm Introduction #18 B-Tree View more presentations from ninjinkun. B-Treeはデータ容量が主記憶に収まらないような場合に有効なデータ構造で，MySQLなどのDBや，最新のファイルシステムのインデックスとして用いられています．（MySQLはインデックス管理の方式を選択可能） 主に以下の利点があります． ノードの大きさをページサイズに最適化できる ページの読み込みがディスクアクセスに最適化される ページの読み込み数を木の高さhに抑えられる ディスクへのアクセス回数を抑えることができる id:naoyaのブログも参考になります． B木 - naoyaのはてなダイアリー 当日の発表はテンパってしまい，アレな感じになっ
コサイン距離ベースのLSHをRubyで - <s>gnarl,</s>技術メモ”’<marquee><textarea>￥
参考文献:Web+DB press vol.49 レコメンド特集のPart3など。 アルゴリズムの概要 詳細(特に数学的な)はぐぐれ。 モチベーションとしては、高次元における近傍点探索を高速で行いたい。まじめにやるとどう工夫しても計算量がすごいことになるので、近似で。 どうするかというと、「距離が近いと同じような値になるハッシュ関数」を使う。あるベクトルの近傍を求めたい場合、そのベクトルのハッシュと同じ(もしくは近い)値のハッシュを持つベクトルをテーブルから引いてきて返す。計算量がどうなるかはややこしいけど、とりあえず全部探すよりは速い。 で、どういう関数をハッシュとするのか。これは距離の定義によって異なる。ハミング距離、コサイン距離、ユークリッド距離などにはそういった関数の存在が知られている。 コサイン距離の場合、ランダムなベクトルをいくつか用意して、入力されたベクトルがそれらと似ている
文字列探索スターターキット - シリコンの谷のゾンビ
最近重点的に勉強しているので，これまで集めた教科書情報，資料等へのリンクをまとめてみる．紹介している教科書はほとんど読んでいないので妄言注意． この他にお薦め教科書，勉強法があればぜひ教えてください． 文字列探索は検索対象テキストの中から転置インデクスのような外部データ構造を利用せずに目的の文字列を探索する課題です．文字列探索，文字列照合，パターンマッチなどとも呼ばれています（一番オーソドックスな呼び方はなんでしょう？） 教科書 和書で文字列探索だけを取り扱っている本を見かけたことがない．アルゴリズム本の探索の章にKMP法，BM法が紹介されているだけのケースが多い．注意してみるとAC法を扱っている本が意外と少ないことに気がつく．．． （文字列探索でよい和書の情報募集中） 追記 (2009-04-02) Thanks to cubicdaiyaさん! 情報検索アルゴリズムにKMP法, BM法
GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki（ウィキ）
GCアルゴリズム詳細解説 日本語の資料がすくないGCアルゴリズムについて詳細に解説します トップページページ一覧メンバー編集 × GC 最終更新： author_nari 2010年03月14日(日) 20:47:11履歴 Tweet このWikiが目指す所 GCとは？ GCを学ぶ前に知っておく事 実行時メモリ構造 基本アルゴリズム編 Reference Counter Mark&Sweep Copying 応用アルゴリズム編 IncrementalGC 世代別GC スナップショット型GC LazySweep TwoFinger Lisp2 Partial Mark and Sweep -Cycle Collection- Mostly Parallel GC train gc MostlyCopyingGC(Bartlett 1989) TreadmillGC(Barker 1992)
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