PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造が同時期に同じ方針で性能改善されてた話 - hnwの日記
PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造がそれぞれ4〜5年ほど前に見直され、ベンチマークテストによっては倍以上速くなったということがありました。具体的には以下のバージョンで実装の大変更がありました。 PHP 7.0.0 HashTable高速化 (2015/11) Python 3.6.0 dictobject高速化 (2016/12) Ruby 2.4.0 st_table高速化 (2016/12) これらのデータ構造はユーザーの利用する連想配列だけでなく言語のコアでも利用されているので、言語全体の性能改善に貢献しています1。 スクリプト言語3つが同時期に同じデータ構造の改善に取り組んだだけでも面白い現象ですが、さらに面白いことに各実装の方針は非常に似ています。独立に改善に取り組んだのに同じ結論に至ったとすれば興味深い偶然と言えるでしょう2。 本稿では3言語の連想配列の従来実
【転職エントリ】Googleに入社します｜Lillian
はじめに この記事には、Googleのオンサイト面接に向けて勉強した内容が記載されていますが、それらはすべて面接を受ける直前に書いておいたものです。このエントリを読むことで面接で聞かれた内容が予測されてしまわないようにそのようにさせていただきました。ご了承お願いします。 この記事について 令和元年に医師を退職し、ソフトウェアエンジニアに転職します。 自分にとって大きな転機であったのと、とても大変な道のりであったので、私という人間が辿った道筋を最初から最後までちゃんとまとめておきたいと思いこの記事を書くことにしました。 私のような他業種から未経験での転職を目指されている方にとっても、何らかの参考になる内容であれば幸いです。 私の生い立ち 私は小さい頃からテレビゲームが大好きで、学校から帰るとずっと家でゲームをしている子でした。あまりにもゲームが好きだったので、遊ぶだけではなく自分で作ってみた
ブロックチェ－ンを構築しながら学ぶ | POSTD
ブロックチェ－ンの仕組みを知るには構築するのが最短の方法 この記事を読んでいるということは、仮想通貨の拡大に興奮しているということですね。ブロックチェ－ンの仕組み、背後にある基本的なテクノロジーについて知りたいのでしょう。 しかしブロックチェ－ンを理解するのは簡単ではありません。少なくとも私にはそうでした。大量の動画の中をさまよい、抜けだらけのチュートリアルに従い、結局、実例が少なすぎてフラストレーションが大きくなりました。 私は手を動かして学ぶのが好きです。コードのレベルで内容を扱わざるを得なくなり、そうすることで身に付くからです。同じようにやってもらえば、この解説が終わる頃には、機能するブロックチェーンが出来上がり、どのように動くかがしっかりと把握できるようになるでしょう。 準備 ブロックチェ－ンとはブロックという名の 不変でシーケンシャルな 一連のレコードだということを覚えてください
画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
Goで再帰使うと遅くなりますがそれが何だ - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Go界のうまい棒です。昼間にTwitter眺めてたら次のような記事を見かけました。 この頃 流行りの 言語たち（他）でベンチマーク （Dart, Go, Julia, Nim, Python, Rust 他） - Blank File 結果はあくまでフィボナッチ数列をナイーブに実装した場合なんで、まあ明らかに遅くなるよなあと予想通りの実行結果でした。 件のプログラム ナイーブにフィボナッチ数列を実装してますね。 package main import "fmt" func fib(n int) int { if n < 2 { return n } return fib(n-2) + fib(n-1) } func main() { fmt.Println(fib(42)) } これを実際にビルドして実行するとどれくらいかかるかというと、だいたい手元で2.5秒以上かか
Iconfinder: 画像データの重複チェックのアルゴリズム - ワザノバ | wazanova
http://blog.iconfinder.com/detecting-duplicate-images-using-python/ 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約5時間前 Iconfinderは以前、500 Startup Fundのデモdayでプレゼンするのを見た記憶があります。それから資金調達もできたようで、無事生き残ってますね。 アイコン等の画像ファイルの検索 & 販売をするサイトですが、悪いユーザがIconfinderから画像をダウンロードした後に、そのまま、もしくは多少改変して、Iconfinderにアップして販売しようとする不正行為があるようです。その対策のための検知アルゴリズムについてブログで紹介しています。 一般的な画像データをハッシュ化するアルゴリズムでは、画像のごく一部
すごく簡単なアルゴリズムがphpで書けなくてつらい - Qiita
ある条件でソートされているIDのリストを与えられて、なんとなく近い範囲でマッチングさせたいという要件があった。配列からの任意の要素の取り出しは O(n) だけど、末尾や末尾から固定した範囲の要素に限って言えば O(1) なので、後ろの方からマッチングさせながら要素を取り出していけば O(n) でマッチングできるはず。 なんにも難しいことは無い話で、 Python で書けばこうなる。 list.pop() が末尾からのインデックス (-1 が最後の要素を表す) を許すのが地味に便利だ。 # coding: utf-8 def match(seq, r=100): from random import randint # 奇数個の時に先頭周辺の要素がボッチになるのが嫌なら、先に後ろの方の # 要素を取り除いて偶数にしておくこと. while len(seq) >= 2: # 引数を省略すると末
RubyとPythonの違いからガベージコレクタを理解する - ワザノバ | wazanova.jp
http://patshaughnessy.net/2013/10/24/visualizing-garbage-collection-in-ruby-and-python Pat Shaughnessyが、ブタペストで開催されたRUPY2013でのプレゼンの前半を自らのブログで紹介しています。 ガベージコレクタは、「ゴミを集める」という行為だけでなく、「新しいオブジェクトのためにメモリをあてがう。」「不要なオブジェクトを見つける」「不要なオブジェクトからメモリを取り戻す。」という、人間の心臓が血液を浄化するような働きをしている。 この簡単なコードサンプルを見ると、RubyとPythonの記述はよく似ているが、それぞれの言語の内部でのインプリの仕組みは違う。 1) Rubyのメモリ Rubyは、コードが実行される前に、数千のオブジェクトを先につくり、それをリンクされたfree listに置
Pythonで文を使わないFizzBuzz - GarSue@Hatena
FizzBuzz問題を使って社内プログラミングコンテストを開催してみた - give IT a try Pythonで"if"を使わない"FizzBuzzチェック関数"を三種類ほど実装する - 蟲！虫！蟲！ Pythonで文を使わずに式のみでFizzBuzzで作ってみた。コマンドラインで引数を与えてください。 lambda式、ジェネレータ式、リスト内包表記あたりはおなじみだろうけど、__import__関数なんて初めて使った。 ( lambda end, stdout: [ stdout.write( str( (type(n) == str and n) or (n % 3 and n) or 'Fizz' ) + '\n' ) for n in ( (type(n) == str and n) or (n % 5 and n) or 'Buzz' for n in ( (n % 15
Pythonで"if"を使わない"FizzBuzzチェック関数"を三種類ほど実装する - 蟲！虫！蟲！ - #!/usr/bin/bugrammer
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
Pythonで末尾再帰最適化をする。 - IT系で覚醒めたい
Pythonは最強ですね。文法はチョー簡単、ライブラリも充実度がすごい、それでいてメタプログラミングができる。そのメタプログラミングを使うと末尾再帰最適化までできるそうです…おそろしやNew Tail Recursion Decorator « Python recipes « ActiveState Code class tail_recursive(object): def __init__(self, func): self.func = func self.firstcall = True self.CONTINUE = object() def __call__(self, *args, **kwd): if self.firstcall: func = self.func CONTINUE = self.CONTINUE self.firstcall = False try:
スペル修正プログラムはどう書くか
Peter Norvig / 青木靖 訳 先週、2人の友人(ディーンとビル)がそれぞれ別個にGoogleが極めて早く正確にスペル修正できるのには驚くばかりだと私に言った。たとえば speling のような語でGoogleを検索すると、0.1秒くらいで答えが返ってきて、もしかして: spelling じゃないかと言ってくる(YahooやMicrosoftのものにも同様の機能がある)。ディーンとビルが高い実績を持ったエンジニアであり数学者であることを思えば、スペル修正のような統計的言語処理についてもっと知っていて良さそうなものなのにと私は驚いた。しかし彼らは知らなかった。よく考えてみれば、 別に彼らが知っているべき理由はないのだった。 間違っていたのは彼らの知識ではなく、私の仮定の方だ。 このことについてちゃんとした説明を書いておけば、彼らばかりでなく多くの人に有益かもしれない。Googleの
Algorithm - 0と1を次々と返す簡単なお仕事 : 404 Blog Not Found
2010年09月03日05:30 カテゴリLightweight LanguagesMath Algorithm - 0と1を次々と返す簡単なお仕事 ごもっとも。 0と1を次々返す方法 - a2c.get.diary TrueだったらFalseで、FalseだったらTrueにしたい。 なんかそんなことそこかしこで必要で、その為の便利なものが あるのかなぁと思ったんだけど無いぽい Closure 本来は一番おすすめなのだが… JavaScript ()が煩わしいが、perlやrubyよりは自然。 #!/usr/bin/js var flipflop = function(p){ p = !p; return function(){ return p = !p; }; }; var fl = flipflop(); console.log(fl()); console.log(fl()); c
Pythonでアルゴリズム - Konnichiwa, A doumo
これはなんですか？ 奥村晴彦氏の著書「C言語による最新アルゴリズム事典」をPythonでやろうと決意。Rubyに翻訳されていたので、Pythonでもやってみようと。でも実は書籍はもっていなくてCとRubyのソースを見つつ翻訳しています。１日１個ペースで進んでいます。 やっているうちにこの本が欲しくなってきました。 個人のPython力を高めるために始めましたので、間違いが含まれているかもしれません。ご指摘等ございましたら連絡[syobosyobo at gmail dot com]ください。 ちょっと方針をかえて、ctopyで訳すことにした。またまた方針をかえて、、、ctopyはあまりつかえない。ちょっといじってやらないと、出力がよくない。コメントとか入ってると、うまく変換してくれないし。 で、そのあとPythonらしい書き方で書いていこう、かと。どうなるかわかりませんが。
動的計画法は再帰で表せ
動的計画法の説明は常に再帰関数で書き表すことにしています．いやゆるメモ化再帰です．参照透過な関数は，同じ引数に対して同じ値を返すので，保存しておけばいいという感覚です．計算量の見積もりも簡単で，引数の異なり数に関数中のループの上限をかければおしまいです．特に再帰で書くことに慣れていれば自明に書けますし，テーブルを使ったDPと違って，ループの順番を意識する必要がありません．このテクニックは学部時代に@ohkuraに教えてもらいました．関数型言語に触れた今でこそ当たり前に見えますが，当時は目から鱗だったのを覚えています． メモ化再帰と不動点に関する@kinabaさんの日記や，プログラミングコンテスト的には@chokudaiさんの記事が参考になります． 今更ですが，ちょっと例で説明します．フィボナッチ数を計算する関数fib(x)は再帰式で，fib(x) = fib(x - 1) + fib(x
続・話すようにプログラムするPythonチュートリアル - なんたらノート第三期ベータ
話すようにプログラムするPythonチュートリアル - なんたらノート 第二期の続きです。前回は努力と根性でどうにかなるところまでやりました。今回は、前回再び泥臭いコードになってしまったプログラムを、もっと綺麗にしてみようと思います。 前回はできるだけ一般的な言葉で説明してみました。今回は、既存の概念とそれに対するよりPython的な方法を説明します。前回が知恵と根性なら、今回は知識の力を借りよう、という感じ。標準には含まれていませんが、とても便利なのでPythonデコレータが熱い - なんたらノート 第二期で紹介した、decoratorモジュールも活用します。 デコレータで本質/属性の分離 Python2.4から、デコレータ記法が増えました。例のdefの前の@です。以前から、「関数を入力して関数を出力する関数を使って、既存の関数を書き換える」というトリック（デコレータの本質はコレ）はあり
話すようにプログラムするPythonチュートリアル - なんたらノート第三期ベータ
Pythonでえらくハッキッシュなコードを書き散らして遊んだ 3の倍数と3が付く数字だけアホになり、5の倍数だけガルマっぽくなるスクリプトにチャレンジ - なんたらノート 第二期 うえ、他人のエッセイをえらくこき下ろし OOコード養成ギブス - rants OOコード養成ギブスとやらが人気らしい。 - なんたらノート 第二期 て、われながら生産性のないやつだと思うので、ここは逆に、Pythonチュートリアルをひとつ書いてみようと思います。 まず最初に、こんなプログラムがあったとさ。 #素数の数列を返すアルゴリズム def prime_numbers_until(limit): prime_numbers = [] for n in range(2, limit): divider_found = False # 1より大きくその数より小さい範囲で調べる for m in range(2,
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