この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基本的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういう本で勉強すればいいか、ぼくの知ってる本からまとめてみました。
この記事は カーネル/VM Advent Calendar http://atnd.org/events/10701 のために書かれました。 これまで複数回に渡ってlock-freeデータ構造を紹介して来ましたが そもそもの前提を話していなかったり目的も不明だったりと不備だった点があったので 根元から一度おさらいしてみたいと思います。 まずロックを用いる事の欠点から 上図のような構図でロックによる相互排他を行うと様々な問題が発生します。 具体的に言うと排他に成功したスレッドに様々な災難が降りかかります。 主な事例として ↑ロック確保できたのにOSによってプリエンプションされる。 ↑物理メモリに乗ってない仮想メモリにアクセスしてしまった。 ↑キャッシュミスヒットによるメモリ待ち。 そんなに気にするほどのパフォーマンス低下ではないと思うかも知れませんが マルチコアの方向へ舵を切った新世代CPU
はじめに こんにちは。プラットフォーム開発部のsp1rytusと申します。 先日、私もついに30歳のおっさんになってしまいました。加齢臭が出ないようにがんばります! ランキングって? ランキングは誰でもわかる、何らかの得点をソートして順位位置を決定する凄く簡単でシンプルなものです。しかし、ゲームを扱うコンテンツ・サービスにおいては、得点を通算/日別に順位付けされたものが直ぐに目に入るように、他人と自分を比較する非常に重要な役割を果たしています。そこで、この記事では次の3つ要件を満たすようなランキング・システムの難しさと、それを解決するための一例を簡単に説明させて頂きます。 順位付けはリアルタイムに行い、集計時間を必要としない。 100万件以上の得点データが扱える。 すべてのデータが正しい順位付けで取得できる(線形補完などで順位を概算しない)。 リアルタイムによる正確な順位付けは、データ件数
天方です。 それでは、アルゴリズム講座第2回をはじめたいと思います。 おかげさまで、前回の講座では、公開後、たくさんの知り合いの方から声をかけていただきました。 やはりアルゴリズムがモテるということを実感した第1回講座でした。 さて、今日は、最近クラウドのGoogle App Engine(GAE)で利用を検討したアルゴリズムについて紹介したいと思います。 GAEでは、プログラムをする際に、クラウドの特性を意識する必要があるのですが、それは、アルゴリズム、特に並列アルゴリズムの知識を生かすには非常によい環境ともいえます。 はっきりいいます。GAEでアルゴリズムができるとモテます。 この講座を通じて少しでも皆様にモテをおすそ分けできたらと思います。 さて、本日も前回と同様、アルゴリズムとデータ構造に着目しています。 GAEでは、データを格納するストレージとしてRDBMSを使う代わり
図解求む。 以下「プロトコル処理」と「メッセージ処理」を分けて扱っているが、この差が顕著に出るのは全文検索エンジンや非同期ジョブサーバーなど、小さなメッセージで重い処理をするタイプ。ストリーム指向のプロトコルの場合は「プロトコル処理」を「ストリーム処理」に置き換えるといいかもしれない。 シングルスレッド・イベント駆動 コネクションN:スレッド1。epoll/kqueue/select を1つ使ってイベントループを作る。 マルチコアCPUでスケールしないので、サーバーでは今時このモデルは流行らない。 クライアントで非同期なメッセージングをやりたい場合はこのモデルを使える: サーバーにメッセージを送信 イベントハンドラを登録;このときイベントハンドラのポインタを取っておく イベントハンドラ->フラグ がONになるまでイベントループを回す イベントハンドラ->結果 を返す 1コネクション1スレッ
Webの全体像を効率よく取り込み,分類する 「YSTのシステムは大まかに三つの機能に分かれます(図2)。最初は世界中のWebページをYSTのシステムに取り込む『クローリング(crawling)』という機能です」(Yahoo! JAPAN,リスティング事業部 検索企画室の宮崎光世氏,以下同)。 取り込むと簡単に言っても,Webページの数は膨大なうえ,更新の頻度や情報の質などがまちまちです。すべてのページに同じようにアクセスしていると非効率なことこの上ありません。そこで,限られた時間で質の良い検索ができるようにするための工夫をしています。例えば,クローリングを繰り返すうちに頻繁に更新されることがわかったページは短いサイクルでチェックし,ほとんど更新のないページはチェックの頻度を落とす,といったことをしているそうです。 ただ,更新の頻度が単に高いだけではダメです。重要性が高いと考えられるWebサ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く