秘書問題 - Wikipedia
秘書問題（英: secretary problem）は、最適停止問題の一種で、応用確率論、統計学、決定理論の分野で特に研究されている。結婚問題 (marriage problem)、スルターンの持参金問題 (sultan's dowry problem)、最良選択問題 (best choice problem) などともいう。具体的には、次のような問題である。 秘書を1人雇いたいとする。 人が応募してきている。 という人数は既知である。 応募者には順位が付けられ、複数の応募者が同じ順位になることはない（1位からn位まで重複無く順位付けできる）。 無作為な順序で1人ずつ面接を行う。次に誰を面接するかは常に同じ確率である。 毎回の面接後、その応募者を採用するか否かを即座に決定する。 その応募者を採用するか否かは、それまで面接した応募者の相対的順位にのみ基づいて決定する。 不採用にした応募者を後
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Rust (プログラミング言語) - Wikipedia
Rust（ラスト）は、性能、メモリ安全性、安全な並行性を目指して設計されたマルチパラダイムのプログラミング言語である。C言語、C++に代わるシステムプログラミング言語を目指しており[2]、構文的にはC++に似ているが[3]、「ボローチェッカー」(borrow checker) で参照の有効性を検証することによってメモリ安全性を保証できる。Rustはガベージコレクションなしでのメモリ安全性を達成しており、必要な場面で参照カウントを使うこともできる[4][5] 。 Rustプロジェクトはオープンソースのコミュニティベース開発で進行しており[6]、言語仕様（検討段階含む）、ソースコード、ドキュメントはオープンソースライセンスで公開されている[7]。2006年の開発初期は、Mozillaの従業員のグレイドン・ホアレ（Graydon Hoare）[8]の個人プロジェクトだったが、2009年にMozi
ポーの一族 - Wikipedia
『ポーの一族』（ポーのいちぞく）は、萩尾望都による日本の漫画作品[1]、および、それを原作としたメディアミックス作品群の総称である。英訳名は "The Poe clan" [2]。永遠に生きる吸血鬼一族の18世紀初頭から21世紀にかけての物語を描いた[1]ファンタジー。 作品発表当時としては異色の作品であり、少女漫画の読者層を増やした作品であると評価されている[3][4]。 1976年（昭和51年）、第21回（昭和50年度）小学館漫画賞少年少女部門を受賞。また、1992年（平成4年）、『CREA』（文藝春秋）が実施したアンケートによる少女マンガベスト100で1位に選出された[注 1]。 以下、シリーズ作品を『ポーの一族』、単独作品を「ポーの一族」と区別する。 小学館の少女漫画雑誌『別冊少女コミック』の1972年（昭和47年）3月号から断続的に連載され、1976年（昭和51年）6月号で完結し
ソフトウェアエージェント - Wikipedia
この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。（2022年11月） 独自研究が含まれているおそれがあります。（2022年11月） 出典検索?: "ソフトウェアエージェント" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL ソフトウェアエージェント（software agent）とは、ユーザーや他のソフトウェアとの仲介 (Agency) 的関係[1]において動作するソフトウェアを説明する計算機科学上の抽象概念であり、論理的モデルである[2][3]。そのような代行的行動は行動の適切さの判断や時期の判断の権限を暗示している。 関連する派生概念として、知的エージェント（人工知能的要素である学習や推論
スプレー木 - Wikipedia
スプレー木（スプレーき、英: splay tree）は、平衡2分探索木の一種で、最近アクセスした要素に素早く再アクセスできるという特徴がある。挿入、参照、削除といった基本操作を O(log(n)) の償却時間で実行できる。多くの一様でない一連の操作において、その順序パターンが未知の場合でも、スプレー木は他の探索木よりもよい性能を示す。スプレー木はダニエル・スレイターとロバート・タージャンが発明した。 2分探索木の通常のあらゆる操作は、「スプレー操作」という1つの基本操作と組み合わせられる。スプレー操作とは、特定の要素が木の根に位置するよう再配置を行うことである。そのためには、まず通常の2分探索木での要素の探索を行い、次にその要素がトップになるように木の回転を行う。別の方法として、トップダウンアルゴリズムで探索と木の再配置を単一フェーズに統合することもできる。 スプレー木の性能がよいのは、頻
選択アルゴリズム - Wikipedia
選択アルゴリズム（英: selection algorithm）とは、数列から k 番目に小さい（あるいは k 番目に大きい）数を探すアルゴリズムである。最小値、最大値、中央値を探すアルゴリズムは選択アルゴリズムの特殊なものと言える。これらを「順序統計量」とも呼ぶ。比較的単純な最小値、最大値、k 番目に小さい値を求めるアルゴリズムとしては、平均で線形時間のものが知られている。k 番目に小さい値や一度に複数の順序統計量を最悪でも線形時間で探すことも可能である。選択は最近傍探索問題や最短経路問題のようなもっと複雑な問題の部分問題である。 ソートを伴う選択[編集] 単純でよく使われるアルゴリズムは、数列にソートを施してから k 番目の要素を抜き出す方法である。これはある問題から別の問題への還元の例である。これはひとつの数列からいくつもの選択を行いたい場合に便利であり、最初の1回だけソートをすれば
アーラン分布 - Wikipedia
アーラン分布（アーランぶんぷ、英: Erlang distribution）は、待ち行列の待ち時間を計算するためにデンマークの数学者アーランが提唱した確率分布であり、特に通信トラフィック工学で使われる。 アーラン分布は2つの母数 k（正の整数）および μ（正の実数）によって定まり、その確率密度関数は次のように定義される。 等価な定義として、パラメータ λ = 1/μ を用いて次のように表されることもある。 アーラン分布の累積分布関数は、以下のように求められる。 定義より（あるいは後述する指数確率変数を用いた解釈により）期待値 E[X] および分散 V[X] は以下のようになる。 ガンマ分布との関係 定義より、アーラン分布はガンマ分布で形状母数 k を正の整数に限定したものといえる。また、相型分布の特別な場合でもある。 指数分布の和との関係 アーラン分布は、互いに独立で同一の指数分布に従う確
Streaming API for XML - Wikipedia
Streaming API for XML（StAX）は、JavaでXML文書を読み書きするためのAPIである。 従来のXML APIは、次のどちらかである。 ツリーベース - 文書全体がツリー構造でメモリに読み込まれ、呼び出し元アプリケーションはランダムアクセスできる。 イベントベース - 文書内に出現したエンティティごとに、登録されたアプリケーションがイベントを受け取る。 これらはそれぞれに利点がある。前者（例えばDOM）は文書へのランダムアクセスが可能であり、後者（例えばSAX）は使用メモリが少なくより高速に動作する場合が多い。 この2つは対極に位置するアクセス手法であると言える。ツリーベースのAPIは制約のないランダムアクセスとデータの操作が可能である一方、イベントベースのAPIは文書を1回スキャンするだけである。 StAXは、その中間の手法として設計された。StAXの考え方では、
ルックアップテーブル - Wikipedia
計算機科学におけるルックアップテーブル（英: Lookup table）とは、複雑な計算処理を単純な配列の参照処理で置き換えて効率化を図るために作られた、配列や連想配列などのデータ構造のことをいう。例えば大きな負担がかかる処理をコンピュータに行わせる場合、あらかじめ先に計算できるデータは計算しておき、その値を配列（ルックアップテーブル）に保存しておく。コンピュータはその都度計算を行う代わりに配列から目的のデータを取り出すことによって、計算の負担を軽減し効率よく処理を行うことができる。高価な計算処理や入出力処理をテーブルルックアップで置き換えた場合、処理時間を大きく削減することができる[1]。他にも、あるキーワードを基にあるデータを取り出すとき、その対応を表としてまとめたものもルックアップテーブルといえる。テーブルの作成方法には、コンパイル前に計算したものを静的に確保したメモリに格納しておく
TCPシーケンス番号予測攻撃 - Wikipedia
TCPシーケンス番号予測攻撃とは、TCPのシーケンス番号を予測することで成立する攻撃手法の一つである。ハッキング、サイバーテロ（サイバー攻撃）の一つ。 TCPでは、フロー制御にスライディングウィンドウを用いており、そのスライディング管理にシーケンス番号を用いている。例えば、1000オクテットのデータを3パケット送信すると、以下のような通信内容となる。 1000オクテットのデータを3パケット送信した場合 項番 送信側 向き 受信側 備考 送信 データ長 シーケンス 番号 ACK番号 1
トポロジカルソート - Wikipedia
トポロジカルソート（英: topological sort）は、グラフ理論において、有向非巡回グラフ（英: directed acyclic graph, DAG）の各ノードを順序付けして、どのノードもその出力辺の先のノードより前にくるように並べることである。有向非巡回グラフは必ずトポロジカルソートすることができる。 有向非巡回グラフのノードの集合に到達可能性関係 R (ノード x から y への(各辺の向きに逆行しない)経路が存在するとき、またそのときに限り xRy とする)を定めると、R は半順序関係となる。トポロジカルソートとは、この R を全順序になるように拡張したものとみなせる。 トポロジカルソートの典型的な利用例はジョブのスケジューリングである。トポロジカルソートのアルゴリズムはPERTというプロジェクト管理手法[1]のスケジューリングのために1960年代初頭に研究が開始された
レインボーテーブル - Wikipedia
レインボーテーブル (rainbow table) は、ハッシュから平文を得るために使われるテクニックの一つである。特殊なテーブルを使用して表引きを行うことで、時間と空間のトレードオフを実現している。 以降では、このテクニックの元となっているアイディアについて説明する。 3 種類の還元関数を使った簡単なレインボーテーブルの例 レインボーテーブルは「あるハッシュ値に対して総当たり攻撃を行った際の計算結果を、別のハッシュ値を攻撃する際に使用する」というアイデアに端を発する。例えば、平文 Pi (i = 1, 2, ...) と、それらをハッシュ化した値 Ci をテーブルに格納しておき、このテーブルを逆引きすればハッシュ値から対応する平文が得られる。 ただし、この方法では、得られた平文とハッシュ値とのペアを全て記録しておく必要があり、実現には莫大な記憶領域を必要とする。 使用する記憶域の量を削減
Adler-32 - Wikipedia
Adler-32 はフレッチャーのチェックサムを修正したものである。 同じくマーク・アドラーが開発したzlib圧縮ライブラリの一部として使われている。Adler-32 に基づくローリングチェックサムが rsync で使われている。 Adler-32 チェックサムは、まず2つの16ビットのチェックサム A と B を計算し、それらを連結して32ビットの整数にする。Aは全てのバイトの総和に1を加えた値、B は A を計算している各ステップの値を累積した総和である。 初期状態では、A は 1 に初期化され、B は 0 に初期化される。これらの総和は modulo 65521 で保持される（65521 は 216 未満の最大の素数）。これらのバイトはネットワークオーダー（ビッグエンディアン）で格納され、B が最上位バイト側に位置する。 式で表すと、以下のようになる。 A = 1 + D1 + D2
Prediction by Partial Matching - Wikipedia
Prediction by Partial Matching(PPM)は1984年にJ.G.ClearyとI.H.Wittenによって考案されたデータ圧縮アルゴリズムの1つ。 この改良版が7-zip等に用いられている。非常に高い圧縮率の反面、圧縮速度はかなり遅くメモリも多く消費するアルゴリズムである。 この亜種としてPPMC、PPMd、PPMZ等がある。 aabacaabbaとデータを符号化したとして、次にどの記号が出現するかを統計的に予測する。 この場合、統計的にaの次にはaが出現する可能性が高い。逆にcが出現する可能性は低いであろう。このように出現確率に偏りがあるとハフマン符号や算術符号で圧縮することが出来る。 しかし、上記の場合に次に出現する符号をaを50%、bを40%、cを10%と予測したとすると、他の記号は絶対に現れないということになり、新たな記号(dとする)が出現したときに対応
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