最強最速アルゴリズマー養成講座： そのアルゴリズム、貪欲につき――貪欲法のススメ アルゴリズムの世界において、欲張りであることはときに有利に働くことがあります。今回は、貪欲法と呼ばれるアルゴリズムを紹介しながら、ハードな問題に挑戦してみましょう。このアルゴリズムが使えるかどうかの見極めができるようになれば、あなたの論理的思考力はかなりのレベルなのです。（2010/9/4） 最強最速アルゴリズマー養成講座： 病みつきになる「動的計画法」、その深淵に迫る 数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。（2010/5/15） 最強最速アルゴリズマー養成講座： アルゴリズマーの登

Project Euler † プログラムで解く数学の問題集です。 公式サイト 適当に和訳してます。我こそはと思う人はライセンスを確認した上で自由に書いてください。 ↑

ブースの乗算アルゴリズム（ブースのじょうざんアルゴリズム）は、2の補数表現のふたつの符号付整数の乗算の手法である。 このアルゴリズムは1950年ごろアンドリュー・ドナルド・ブース（英語版）がロンドン大学バークベック・カレッジで結晶学を研究しているときに発明したものである。ブースは卓上計算機を使って研究していて、計算速度を向上させるために乗算を高速化する方法を探していてこれを発明した。彼の時代のマシンではシフトは加算よりも高速であり、ある種の数値では彼のアルゴリズムは高速であった。しかも負数についてもこのアルゴリズムは機能した。ブースのアルゴリズムはコンピュータ・アーキテクチャの研究において興味深い。 アルゴリズム[編集] ブースのアルゴリズムは、符号付きの2の補数表現のNビットの乗数 Y において、最下位ビットよりさらに下に y-1 = 0 というビットを暗黙のうちに補って隣接する2つのビ

■順列型の最小完全ハッシュ関数 ０から４までの５個の数字が下のように並んでいる場合を例にして説明します。 ５個の数字の並べ方は５！通りありますので５！(=120)通りの並べ方の総てに対して0から119までの数値を一意に割り付けることが目的となります。 ３４１０２ ここでは左側から順に数字を見ていくことにします。最初の数字は３で残りの数字の個数は４個ですね。 この残れさた数字の個数分の総順列数は４！ですが、この数量を基数と言います。 つまり左端の数字が何であるかを完全に識別する為に最低限必要な基本となる重みのことです。 従って先ず最初の数字３に基数である４！を掛け算してはじき出します。 [３]４１０２　→　３＊４！ 次に左から２番目の数字ですが、ここから先はとても注意が必要です。 ２番目の数字は４で残りの数字の個数は３個です。残りの数字の個数が３個なので基数は３！になります。つまり基数が変化

イントロソート（英: introsort）は、David Musser（英語版） が1997年に設計した、クイックソートとヒープソートを組み合わせたソートアルゴリズムである。 最初はクイックソートを行い、再帰のレベルがソートされた要素数（の対数）を超えるとヒープソートに切り替える。時間計算量は最悪でも O(n log n) であり、同時に典型的なデータに対するソートではクイックソートに匹敵する性能を示す。 イントロソートは、クイックソートやヒープソートと同様、比較ソートである。 クイックソートは、性能がピボット（データ列を分割する境界値）の選択に強く依存するという欠点があった。 例えばデータ列の先頭や最後尾をピボットに選ぶと、ほぼソートされた入力について最悪の性能を示す。 ニクラウス・ヴィルトはこれを避けるため、データ列の中央の要素をピボットに選ぶようにしたが、工夫をこらした並びに対しては

16:46 08/03/30 YZ1.DLL 0.30 リリース しました。 具体的には、ヘッダの格納ファイル数フィールドに実際より大きい値が入ってると変なとこ読もうとして落ちるバグ修正。 GreenPad の修正は来週くらいには…。 Booooooost Boost 1.35.0 来てました。 Asio と Fusion と GIL の三枚看板がでかいですが、Bimap が地味に便利だ。 あと、mbさんのEgg のレビューが明日からでしょうか。（また スケジュール から消えてますが…Protoが入る前までロールバックしてる？） 他人事ながらドキドキ。 17:36 08/03/28 ケース 十年来の疑問なんですが、"case" に単独で対応する日本語ってなんになるんですかね。 "case-insensitive" や "lowercase" の "case"。単に "case-insens

1.はじめに プログラミング言語とはシステム化する対象物を抽象化し、コンピュータで処理可能なコードを記述するために用いる人工言語である。プログラミング言語はコンピュータの機械語と一対一の対応をもったアセンブラから始まり、コンパイラを用いて機械語に翻訳することを前提としたコンパイラ言語、インタプリタと呼ばれるプログラムがソースコードを解釈し実行するスクリプト言語と、記述できる抽象度を高める方向へと進化してきた。 プログラミング言語はその存在理由から、より抽象度の高い記述が行えること、すばやい開発を行える事が求められる。抽象度の高い記述とは、プログラムがどういう処理を行うか(HOW)ではなく何の処理を行うか(WHAT)を記述しやすい構文、機能を持っていることを、すばやい開発とは記述性の高さ、コードの密度の高さ、バグの発生しにくい構文、機能を持っていることをさす。 この抽象度の高い記述、すばやい

文書比較（diff）アルゴリズム 前のドキュメント 次のドキュメント ＶｉＶｉの文書比較（diff）機能で使用しているアルゴリズムについて解説する。 これらのアルゴリズムは Myers 氏らの論文によるもので、氏は筆者のためにわざわざ論文をＷｅｂサイトで入手可能な形式にしてくださった。この場を借りてお礼申し上げる。 オリジナル論文は以下のＷｅｂサイトから入手可能である。 http://www.cs.arizona.edu/people/gene [1] E.W.Myers, "An O(ND) Difference Algorithm and Its Variations", Algorithmica, 1 (1986), pp.251-266 [2] S. Wu, U. Manber, G. Myers and W. Miller, "An O(NP) Sequence Comparis

この章では、現在のデータ圧縮・画像圧縮などで広く用いられているLZ法について説明します。 前章までで説明したハフマン圧縮では、個々のデータをハフマン符号に変換して圧縮を試みるというものでしたが、LZ法では、あるデータ列に着目して、それが以前に出現したことがあるかをチェックし、すでに出現したことがあるのならば、そのデータ列を示す何らかの符号(当然、データ列より短くなければなりません)に置き換える処理を行うことにより、圧縮を行っています。 LZ法には、いくつかの種類があり、その種類によってさらに名称が変わります。しかし、その違いは符号化の方法だけで、処理の内容については全て同じです。 LZ法は、Abraham LempelとJacob Zivの二人による共同開発によって、1977年に誕生しました。正式名称はZiv-Lempel codingですが、間違ってLZ法として紹介したことから、現在の