INT10-C. % 演算子を使用する際、結果の剰余が正であると想定しない
INT10-C. % 演算子を使用する際、結果の剰余が正であると想定しない C89 (および歴史的な K&R 実装)では、負のオペランドに対する剰余演算は処理系定義であった。これは C99 で変更され、C11 にも受け継がれている。 すべての C コンパイラが C 言語規格に厳密に準拠しているわけではないため、様々なプラットフォームの様々なコンパイラでコンパイルされて利用されるコードは、% 演算子の動作に依存してはならない。 C 標準 [ISO/IEC 9899:2011] セクション 6.5.5 には次のように記載されている。 / 演算子の結果は、第1オペランドを第2オペランドで除した商とし、% 演算子の結果は剰余とする。両演算子とも、第2オペランドの値が0の場合、その動作は 未定義 とする。 および 整数同士の除算の場合、/ 演算子の結果は、代数的な商から小数部を切り捨てた値とする。商
講義資料 配列解析アルゴリズム特論I 情報生命科学基礎/演習 他 -渋谷哲朗
平成20年度 東京大学大学院 情報理工学系研究科・コンピュータ科学専攻 配列解析アルゴリズム特論I 4/10 4/17 4/24 5/1 5/8 5/15 5/22 5/29 (The problem to be reported - in English) 6/5 6/12 6/19 7/3 7/10 7/17 東京大学 理学部・情報科学科 情報科学特別講義３ （情報科学とバイオインフォマティクス） 6/10 7/15 7/22 東京大学大学院 新領域創成科学研究科・情報生命科学専攻 情報生命科学基礎/演習 5/27 6/17 京都大学大学院 薬学研究科・医薬創成情報科学専攻 情報科学概論 6/3 中央大学大学院 理工学系研究科・物理学専攻 物理学特別講義第二 TBA 創価大学工学部 生命情報工学科 TBA TBA 戻る Copyright (c) 2004- Tetsuo
Spaghetti Source - 各種アルゴリズムの C++ による実装
ACM/ICPC（プログラミングコンテスト）系列の問題を解くことを目標にして，各種アルゴリズムを C++ で実装してみた．極めて意地が悪い類の問題には対応していないし，特定の入力に対して高速に動くということもない．計算量も最良とは限らない． これらを参考にする方への注意とお願い： これらの記述は正確とは限りません．参考文献を参照することを強く推奨します．間違っている場合は是非教えてください． これらのプログラムは間違っているかもしれません．各人で検証することを強く推奨します．バグがあれば是非教えてください． 分類が怪しいので，これはこっちだろう，ということがあればコメントを下さると助かります． 注意！ 現在書き換え中 TODO 分類を正しく行う． 全体的に説明と使い方を詳しく． Verify していないものを Verify． ボロノイ図（いつになることやら……） 基本 テンプレート グラフ
『マッチ箱の脳』人工知能ジェネテックアルゴリズムをPythonでやってみた - 牌語備忘録 -pygo
マッチ箱の脳 WEB ver『‚Ù‚Ú“úŠ§ƒCƒgƒC�V•· - ‚ª‚ñ‚΂ê�X�ì‚‚ñ‚̈â“`Žq‚‚ñ』のマッチ箱で作るGAをPythonでやってみた。 人工知能の一つである「遺伝的アルゴリズム」 （以後、Genetic Algorithm＝GAと呼ぶ） ‚Ù‚Ú“úŠ§ƒCƒgƒC�V•· - ‚ª‚ñ‚΂ê�X�ì‚‚ñ‚̈â“`Žq‚‚ñ プログラムの仕様はこちら 問題は問1〜10まですべて3択（問題はこちら） Python [訂正] 若干修正 [訂正] 重複したリスト削除 [訂正] frozenset()をset()に [訂正] #!/usr/local/bin/pythonを#!/usr/bin/env pythonに 修正：一部削除 #!/usr/bin/env python # *-# -*- coding: utf-8 -*- # Gene
アルゴリズム百選 - ベキ乗はO(1)でOK? : 404 Blog Not Found
2007年12月04日23:00 カテゴリアルゴリズム百選Math アルゴリズム百選 - ベキ乗はO(1)でOK? これ、Hyukiさんをはじめ多くの方が疑問に思っていらっしゃるようなので、いまのうちに答えておきましょう。blogで書く以上、書く順番は順不同で構わないのですし。 アルゴリズム百選 - フィボナッチ数列にO()を学ぶ - www.textfile.org フィボナッチ数列の一般項を求める式を使ったときってO(1)って言えるのだろうか？まずは、論より証拠、というわけで実測値をご覧下さい。Cでフィボナッチ数をO(n)アルゴリズムと公式を使ってそれぞれ100万回計算した時にかかった時間をプロットしたものです。最適化をかけていないものと-O3で最適化をかけたものと双方を計測しています。fib(73)まで計算したのは、doubleで整数で保っておける限界がそこまでだったので。ソースは本
連載：検索エンジンを作る｜gihyo.jp … 技術評論社
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アルゴリズムとデータ構造演習
本演習の目的は、プログラミング言語C及びSchemeの基礎を習得し、 それらの言語を通じて、講義「アルゴリズムとデータ構造」の理解を深めることにあります。 重要なお知らせ 特に重要な連絡事項はここに掲載されます。 課題について 課題には、A課題とB課題があります。（課題番号の末尾が種類を表します。） B課題が基礎的な課題で、A課題が発展的な課題となっています。 B課題を全問解くことが、単位取得の目安です。 C入門第1回（10月10日） C入門第2回（10月17日） C入門第3回（10月24日） C入門第4回（10月31日） C第1回（11月7日） C第2回（11月14日） C第3回（11月21日） C第4回（11月28日） C第5回（12月5日） Scheme第1回（12月12日） Scheme第2回（12月19日） Scheme第3回（1月9日） Scheme第4回（1月16日） C補講
ウノウラボ Unoh Labs: 圧縮アルゴリズム
尾藤正人(a.k.a BTO)です コンピュータを使ってる方ならいつもお世話になってるデータ圧縮。 gzipのようなツールで意識して圧縮していることもあれば、フォーマット自体に圧縮機能が備わっていて、意識しないで使っているケースもあるかと思います。 毎日のようにお世話になってるデータ圧縮ですが、その原理を知らない方も多いのではないでしょうか。 かくいう僕自身も、つい最近までは全く知りませんでした。 そこで、先日の社内勉強会で圧縮アルゴリズムについて一通りやってみました。 その資料を公開します。 僕も専門家ほど詳しいわけでもなく、単に勉強してみただけのくちなので、いろいろおかしな点もあるかもしれません。 何かありましたら、いろいろご指摘いただければと思います。 プレゼン資料の作成にはデータ圧縮法概説を大いに参考させていただきました。 参考っていうか、ほとんどそのまんまです。 ぶっちゃけデータ
「C言語入門」第1回課題 - sumiiのブログ
学部2年生冬学期の演習より。主に東京大学理学部情報科学科の進学振り分け内定者用の授業で、授業日程より2007年10月10日出題と思われる。（追記：IEでは文字コードをUTF-8にしないと空ページに見えるようです。） http://hagi.is.s.u-tokyo.ac.jp/ade/pre/1.html (via http://d.hatena.ne.jp/flappphys/20080119#p2) 課題（A） 課題1-A：シェルを実装せよ。 締切り：2007年11月06日正午 課題2-A：データを圧縮・解凍するプログラムを実装せよ。 締切り：2007年11月06日正午 課題3-A：スパムフィルタを実装せよ。 締切り：2007年11月06日正午 素晴らしい。 一応、 課題には、A課題とB課題があります。（課題番号の末尾が種類を表します。） B課題が基礎的な課題で、A課題が発展的な課題と
404 Blog Not Found:プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10
2007年11月26日18:15 カテゴリMathLightweight Languages プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10 ぎくっ あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。 - 人力検索はてな なぜぎくってしているかというと、実はすでにアルゴリズム本の発注を受けているからなのだ。いつまでも伏せておくのもなんなので、ここにえいやっとdiscloseしてしまうことにする。 アルゴリズム大募集! C&R研究所 - トップページ その下書きもかねて、そこでも紹介しないわけに行かないメジャーなアルゴリズムをとりあえず10個紹介しておくことにする。 ユークリッドの互除法(Euclidean algorithm) その昔(数百年ほど前)は「アルゴリズム」といえば、「手順一般」を指すのではなく、この「互除法
ソート処理時間、選ぶアルゴリズムでこんな差が！ ― ＠IT自分戦略研究所
ソート処理時間、選ぶアルゴリズムでこんな差が！：いまから始めるアルゴリズム（2）（1/2 ページ） 連載第1回「『＋1』だけで四則演算をするには？」に引き続き、プログラミングにおけるアルゴリズムの重要性と面白さを紹介したいと思います。例としてプログラミングで頻繁に使われる並べ替えと検索のアルゴリズムを取り上げ、それぞれがどういった処理を行っているのか考えてみましょう。 同じ問題でも解き方（アルゴリズム）によってかなりの速度の違いが出てくる可能性があることは、前回紹介したとおりです。今回は代表的な並べ替えのアルゴリズムを基にプログラムを作成し、実行にかかった時間を測定して、具体的な処理速度の違いをお見せしようと試みています。 プログラミング言語では、すでに並べ替えの仕組みが用意されていることが多いので、このアルゴリズムをあまり意識していない人もいるのではないでしょうか。しかし、すべてのプログ
定番アルゴリズムを徹底理解！ - 今からでも遅くない！アルゴリズム入門：selfup
このパートでは，プログラミングを勉強するうえで欠かせないアルゴリズムの中でも定番中の定番を紹介します。ソート（並べ替え）やサーチ（検索）などの機能は今では標準のライブラリとして提供されています。実用的なプログラムを作るときにそのものずばりをいちいち書く機会は少ないかもしれません。しかし定番のアルゴリズムは，様々に形を変えて普段のプログラミングに登場します。 解説を読んで仕組みがわかったら，ぜひそれをプログラムにしてみてください。読んだだけではプログラムを書けるようにはなりませんし，プログラムを書いてみて初めて，実は十分に理解できていなかったと気付くことがよくあります。しかもアルゴリズムは特定のプログラミング言語に依存しないので，一度身に付ければ，後でどんな言語を学ぶ場合でも役に立ちます。 1番目から6番目まではソートのアルゴリズム，7番目から9番目まではサーチのアルゴリズムです。一つひとつ
[空を飛ぶ鳥の群れの動きを再現するアルゴリズムの論文] Craig Reynolds: Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model
Published in Computer Graphics, 21(4), July 1987, pp. 25-34. (ACM SIGGRAPH '87 Conference Proceedings, Anaheim, California, July 1987.) Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model 1 Craig W. Reynolds Symbolics Graphics Division [obsolete addresses removed 2] Abstract The aggregate motion of a flock of birds, a herd of land animals, or a school of fish is a beautiful and familiar par
Data Structures – Unraveling the Complexity of Data Organization
In the pulsating world of football, every game is a story unfolding in real-time, and every score is a heartbeat.…
高度プログラミング演習（九州大学全学共通教育科目）の説明資料
実践プログラミング ＣとＣ＋＋プログラミングに関するいくつかの例題と解説． 単なるプログラミングテクニックや文法の解説ではなく， 背後にある考え方の習得（アルゴリズム，データ構造，数学など）を重視して いる． プログラムをじっくり眺めそこから技法を学び取る． 最大値 [HTML] 曜日の計算 [HTML] 平均値，分散 [HTML] 2次方程式の解 [HTML] 最小自乗法 [PPT], [HTML] 待ち行列シミュレーション [PPT], [HTML] アーランの即時式モデル [PPT], [HTML] 行列のＬＵ分解 [PPT], [HTML] ニュートン法による非線型方程式の解 [PPT], [HTML] 数値積分 [PPT], [HTML] ２分探索木 [PPT], [HTML] ヒープソート [PPT], [HTML] クイックソート [PPT], [HTML]
初代Googleのアルゴリズム解説 - GIGAZINE
いまやネットの世界を左右する強力な検索エンジンとなったGoogle。日本ではまだYahoo！の方がはるかに利用者が多いのでさほどではないですが、アルゴリズムの基本的な考えが似ているため、同じような結果が出てきます。つまり、既存の検索エンジンのその基礎となった一番最初のGoogleの検索アルゴリズムを理解すれば、検索エンジン対策にも役立つはず。 ということで、初代Googleのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解説してみます。既存の他サイトの解説とは違い、きちんとした最初のGoogleの数式に基づいています。 詳細は以下から。The Anatomy of a Search Engine http://www-db.stanford.edu/~backrub/google.html Googleの画期的なランク付けの方法が数式による全自動のページランクというのは聞いたことがあると思いますが、
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SQLで木と階層構造のデータを扱う――入れ子集合モデル