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algorithmに関するpalm3rのブックマーク (42)

  • ID生成大全 - Qiita

    セッションIDやアクセストークン、はたまた業務上で使う一意の識別子など、いろんなところで一意のIDを生成しなきゃいけないケースが存在します。 そこで世間で使われているIDの生成方法について調べてみました。 選択基準 ID生成における要求として、以下の観点が上げられるかと思います。 生成の速度 大量にデータを短期間で処理し、それらにIDを付与する場合、ID生成そのものがボトルネックとなることがあります。 推測困難性 IDを機密情報と結びつける場合、IDを改ざんされても、機密データが見れないようにできている必要があります。 順序性 採番した順にデータをソートする必要がある場合は、IDがソートキーとして使えないといけません。 それぞれについて各生成手段を評価します。 ID生成の手段 データベースの採番テーブル 採番用のテーブルを作り、そこで番号をUPDATEしながら取得していくやりかたです。古い

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  • 「一様乱数の平均値を正規乱数として代用する」という話をゆるふわ統計的に検証する

    「一様乱数を足し合わせて平均値をとった値は正規分布っぽくなるよ」というツイートを見かけて、「それって統計的にどうなんだろう?」という疑問が湧いたので検証してみました。 はじめにPermalink 昨日・一昨日ぐらいに Twitter 上でちょっとした話題になっていた アニメーションの監修で、「 Random();の代わりに、(Random()+Random()+Rrandom()+Random()+Random())/5.0f; を使うと、動きにコクが出る」と言ったら、ピュアオーディオ扱いされるのですが・・・これは根拠のあるアルゴです。 — 深津 貴之 (@fladdict) 2016年11月3日 というツイートに関連して、「一様乱数の平均値を正規乱数として代用する」的なツイートをちらほら見かけて気になっていたので、統計的に検証してみましたよ、というブログエントリです (このツイート自体に

    「一様乱数の平均値を正規乱数として代用する」という話をゆるふわ統計的に検証する
  • 乱数にコクを出す方法について

    深津 貴之 / THE GUILD / note @fladdict アニメーションの監修で、「 Random();の代わりに、(Random()+Random()+Rrandom()+Random()+Random())/5.0f; を使うと、動きにコクが出る」と言ったら、ピュアオーディオ扱いされるのですが・・・これは根拠のあるアルゴです。 2016-11-03 11:29:43 深津 貴之 / THE GUILD / note @fladdict 乱数のコクをチューニングする話をすると、なぜピュアオーディオ扱いされるのか? みんな乱数の波動を、もっと体で感じようよ。全然ヴァイブレーションが違うよ。 2016-11-03 11:36:47

    乱数にコクを出す方法について
  • とても長い配列の上位M件だけをクイックソートより高速に取り出す - Qiita

    というわけで、10倍の差がでた。 当然、配列の長さやソートする長さ、また実装の方法によって性能差は変わってくるが 今回の方法は有効であるということは確認できた。 既存の記事(2015/11/09 20:22 追記) コメント欄でUnordered partial sorting にそれらしきことが書いてあると教えていただいた。 そちらでは、「上位k個を取り出す(ソートは不要)」という問題を考えている。 同様に分割統治法を用いてソートしていきながら、上位k個以内の小区間になったらその区間はソートせずに全て選択して良いとしている。 早い話が、QuickSelectによりk+1番目の要素を探してそれより上位の要素をごそっと抜き出している。 分割統治法で大雑把にソートしていきながら、不要なソートを行わないようにする という同様のアプローチである。 C++のSTLの場合(2015/11/09 22:

    とても長い配列の上位M件だけをクイックソートより高速に取り出す - Qiita
  • Home

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  • マルチコア時代のLock-free入門

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  • ヒューマンエラー 理論と対策

  • モバイルゲームの歴史を年代別にご紹介します。モバイルゲームの成長と今後について詳しく解説していきます。

    モバイルゲーム 物凄い勢いで勃興したモバイルゲーム業界は、いろいろな課題や問題に直面しながらも巨大化し、今日の時点でのスマートフォン向けゲームの市場へと継承されていきます。 モバイルゲーム歴史 2001 Javaアプリと3Dゲームの登場 Javaが利用できるようになったことにより、ダウンロード型のゲームが供給できるようになりました。 2002 携帯電話端末の大容量化・3D化競争 Java搭載携帯電話端末が登場してからごく僅か1年の間に、アプリのサイズに関しては10倍に広大化し、表現方法も2Dから3Dにシフトし始めました。J-PHONEは『ゼビウス』や『スペースハリアー』などといった昔のアーケードゲームを、ドコモはSIMCITYなどパソコンで世界的規模のヒットを飛ばしたゲームを主力商品としていました。 2003 モバイルゲームの一般化 メモリの制限が厳しいJava仮想マシン上ではなく、OS

  • diffの動作原理を知る~どのようにして差分を導き出すのか | gihyo.jp

    UNIXの基的なコマンドの1つであるdiff。 これに実装されているアルゴリズムは実に興味深い世界が広がっています。 稿では、筆者が開発した独自ライブラリ「dtl」をもとに「diffのしくみ」を解説します。 はじめに diffは2つのファイルやディレクトリの差分を取るのに使用するプログラムです。 ソフトウェア開発を行っている方であれば、SubversionやGitなどのバージョン管理システムを通して利用していることが多いかと思います。稿ではそのdiffの動作原理について解説します。 差分の計算の際に重要な3つの要素 差分を計算するというのは次の3つを計算することに帰結します。 編集距離 2つの要素列の違いを数値化したもの LCS(Longest Common Subsequence) 2つの要素列の最長共通部分列 SES(Shortest Edit Script) ある要素列を別の要

    diffの動作原理を知る~どのようにして差分を導き出すのか | gihyo.jp
  • 最強最速アルゴリズマー養成講座:アルゴリズマーの登竜門、「動的計画法・メモ化再帰」はこんなに簡単だった (1/5) - ITmedia エンタープライズ

    動的計画法とメモ化再帰 今回は、非常によく用いられるアルゴリズムである、「動的計画法」「メモ化再帰」について説明します。この2つはセットで覚えて、両方使えるようにしておくと便利です。 なお、メモ化再帰に関しては、第5・6回の連載の知識を踏まえた上で読んでいただけると、理解が深まります。まだお読みになっていない方は、この機会にぜひご覧ください。 中学受験などを経験された方であれば、こういった問題を一度は解いたことがあるのではないでしょうか。小学校の知識までで解こうとすれば、少し時間は掛かるかもしれませんが、それでもこれが解けないという方は少ないだろうと思います。 この問題をプログラムで解こうとすると、さまざまな解法が存在します。解き方によって計算時間や有効範囲が大きく変化しますので、それぞれのパターンについて考えます。 以下の説明では、縦h、横wとして表記し、プログラムの実行時間に関しては、

    最強最速アルゴリズマー養成講座:アルゴリズマーの登竜門、「動的計画法・メモ化再帰」はこんなに簡単だった (1/5) - ITmedia エンタープライズ
  • トップクラスだけが知る「このアルゴリズムがすごい」――「探索」基礎最速マスター

    トップクラスだけが知る「このアルゴリズムがすごい」――「探索」基礎最速マスター:最強最速アルゴリズマー養成講座(1/4 ページ) プログラミングにおける重要な概念である「探索」を最速でマスターするために、今回は少し応用となる探索手法などを紹介しながら、その実践力を育成します。問題をグラフとして表現し、効率よく探索する方法をぜひ日常に生かしてみましょう。 まだまだ活用可能な探索 前回の「知れば天国、知らねば地獄――『探索』虎の巻」で、「探索」という概念の基礎について紹介しました。すでに探索についてよく理解している方には物足りなかったかと思いますが、「問題をグラフとしてうまく表現し、そのグラフを効率よく探索する」というアルゴリズマー的な思考法がまだ身についていなかった方には、得るものもあったのではないでしょうか。 前回は、「幅優先探索」と「深さ優先探索」という、比較的単純なものを紹介しましたが

    トップクラスだけが知る「このアルゴリズムがすごい」――「探索」基礎最速マスター
  • 知れば天国、知らねば地獄――「探索」虎の巻

    いよいよ今回から、具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきます。今回は、プログラミングにおける重要な概念である「探索」について考えます。グラフに変換し、探索する、という流れを知るとともに、そのグラフを効率よく探索する方法について紹介します。 今後紹介していくアルゴリズムについて お待たせしました! 「最強最速アルゴリズマー養成講座」という連載タイトルのとおり、今回の連載からいよいよ具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきたいと思います。 しかし、それを読んでいただく前に、1つ注意してもらいたいことがあります。連載第3回でもお伝えしたように、「問題を、既存の適当なアルゴリズムに当てはめる」という考え方は、非常に危険である、ということです。 筆者の経験上、TopCoderでRedCoder以上を目指すのであれば、回答時間短縮のために、いままでのパターンを利用するのも方法の1つなのですが、連載では

    知れば天国、知らねば地獄――「探索」虎の巻
  • 経路探索アルゴリズムの「ダイクストラ法」と「A*」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ

    as詳解 ActionScript 3.0アニメーション ―衝突判定・AI・3DからピクセルシェーダまでFlash上級テクニック を読んでいて、経路探索のアルゴリズムで A* が取り上げられていました。A* については、いろいろ検索して調べたりもしたのですが、やっぱりに書いてあると理解しやすいですね。せっかくなので自分流に実装してビジュアライズしてみました。ダイクストラ法まずは A* の特別なケースでもあるダイクストラ法から見ていきます。クリックすると探索のシミュレーションが開始します。スタート地点(S)からゴール(G)への探索が始まります。色がついたところが「最短経路が決定した場所」です。スタート地点から少しずつ探索が完了していきます。半分ぐらい完了しました。まだまだ進みます。最後まで終わりました。最短経路を黒色矢印で表示しています。ダイクストラ法は、スタート地点から近いノード(=マス

  • オーダーを極める思考法

    プログラムの実行に掛かる時間を把握しておくのは、プログラミングを行う上で基的な注意点です。今回は、計算量のオーダーについて学びながら、TopCoderのMedium問題を考えてみましょう。 プログラムの実行時間 業務としてプログラミングをされている方には釈迦に説法かもしれませんが、プログラムの実行に掛かる時間を把握しておくのは、プログラミングを行う上で基的な注意点です。そしてこれは、TopCoderなどのコンテストでプログラムを組む際にもよく当てはまります。通常、こうしたことは感覚的に理解している方がほとんどだと思いますが、具体的にどれくらいのループを回すと何秒掛かる、といった基準を持っている人は少ないのではないでしょうか? 非常に基的なことですが、プログラムの実行時間に関して再確認しておきたいと思います。 TopCoderの制限に関して TopCoderでは、実行時間およびメモリ使

    オーダーを極める思考法
  • はてなのCAPTCHAを破るプログラムは30分で書ける - やねうらおブログ(移転しました)

    CAPTCHAとは、スパムコメントなどを防止するための認証画像のことである。 それにしても、はてなのCAPTCHAはひどい。無いよりマシという考え方もあるのでそれについてはあまり議論する気は無いのだが、それにしてもこれを破るプログラムは30分あれば十分書ける。 具体的には、はてなのCAPTCHAには8つの好ましくない特徴と、2つの脆弱性がある。 ■ 8つの好ましくない特徴 ・画像自体のサイズが小さすぎる。→ こんなに小さいと探索量(計算量)が小さくて済む。 ・フォントにゆがみがない → フォントはある程度変形させたほうが良い。変形させてあるとテンプレートマッチングがしにくくなる。 ・フォントが固定。→ フォントは毎回変えたほうが良い。 ・フォントを回転させていない → フォントは文字ごとにある程度ランダムに回転させた方が良い。 ・フォントサイズが一定 → フォントサイズは文字ごとにある程度

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  • B木から要素を削除する方法を学ぼう(1/3)- @IT

    第6回 B木から要素を削除する方法を学ぼう はやしつとむ アナハイムテクノロジー株式会社 2009/7/16 オブジェクト指向によって、アルゴリズムは隠ぺいされていることが多くなった。しかし、「用意されていない処理」が求められたときに対応できるだろうか(編集部) 第5回「RDBMSで使われるB木を学ぼう」では、木構造の中でもメジャーなバランス木の一種であるB木(B-Tree)について解説しました。 前回はB木への要素の追加について説明しましたので、今回はB木からの要素の削除を取り上げたいと思います。 論に入る前に、前回のおさらいとなりますが、B木がどのようなものであるかを確認しておきましょう。 B木はAVL木と同様なバランス木の一種です。B木は、節点に複数のキーを格納できます(これをバケットと呼びます)。そして、新しく追加されるキーは、それぞれのキーに対する大小によって子の節点へと振り分

  • ネットワークプログラムのI/O戦略 - sdyuki-devel

    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

    ネットワークプログラムのI/O戦略 - sdyuki-devel
  • 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―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、

    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
  • GT Nitro: カーレーシング・ドラッグレーシングゲーム - Google Play のアプリ

    GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー!古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠

    GT Nitro: カーレーシング・ドラッグレーシングゲーム - Google Play のアプリ
  • RDBMSで使われるB木を学ぼう (1/3)- @IT

    第5回 RDBMSで使われるB木を学ぼう はやしつとむ アナハイムテクノロジー株式会社 2009/6/22 オブジェクト指向によって、アルゴリズムは隠ぺいされていることが多くなった。しかし、「用意されていない処理」が求められたときに対応できるだろうか(編集部) 第3回「AVL木で木構造を学ぼう」、第4回「もっとAVL木で木構造を学ぼう」と2回連続でAVL木について解説しました。 今回はAの後だからBというわけではありませんが、B木(B-Tree)を取り上げます。 B木の変種であるB+木やB*木は、OracleやPostgreSQL、Firebirdなどのリレーショナルデータベースでインデックスとして利用されている、メジャーな木構造です。 筆者はDelphi 2009でサンプルプログラムを作成していますが、Delphiをお持ちでない方は下記のURLからTurboDelphiをダウンロードして