「ハッシュ値の衝突」(コリジョン)や「データの改ざん防止」など、複数のハッシュ・アルゴリムを組み合わせるために、ハッシュ値の「長さ」と「速度の目安」一覧が欲しい。 ... ってか、ハッシュって、そんなにおいしいの?圧縮された暗号とちゃうん? TL; DR (今北産業) この記事はハッシュ関数の出力結果を桁数ごとに、まとめたものです。 ハッシュ関数の各々の「アルゴリズムが最大何文字・・の 16 進数で返してくるか」の事前確認に利用ください。 マスター、一番強いヤツをくれ。 バランス優先 👉 sha3-512(64 Byte, 128桁, 2020/12/22 現在) OS やプログラム言語間の互換性・強度・速度で、一番バランスが取れているハッシュ・アルゴリズム。使いやすさなら、SHA3-256。 互換性?ここでいう互換性とは「どの言語でも標準・・で大抵は実装しているアルゴリズム」のことです
情報科学科の卒業生やプログラマの中には、UberやNetflixのような新興企業や、 Amazon 、 Microsoft 、 Google のような大企業や、InfosysやLuxsoftのようなサービスを基本とする企業で、プログラミング、コーディング、ソフトウェア開発の仕事に就きたいと考える人が大勢います。しかし、実際にそういった企業で面接を受ける場合、大半の人が プログラミングに関してどのような質問をされるか 見当もつきません。 この記事では、 新卒生からプログラマになって1〜2年までの 経験値が異なる人たち向けに、それぞれの プログラミングの面接でよく聞かれる質問 をいくつか紹介していきます。 コーディングの面接では、主に データ構造とアルゴリズムに基づいた質問 がされますが、 一時変数を使わずにどのように2つの整数をスワップするのか 、というような論理的な質問もされるでしょう。
動的計画法(DP)について, qiita でまとめられました qiita.com 勉強になったのでメモ代わりに. やはり数列の添え字は0から始めて記述したほうが実装との親和性が高そうなので, 以下では数列は として書きます. ここで, は数列の要素数を表します. 1. 最大和問題 要素を持つ数列 から任意の個数の項を選んで和を取った時の最大値 def max_sum(N, a): dp = [0] * (N + 1) for i in range(N): dp[i + 1] = max(dp[i], dp[i] + a[i]) return dp[N] 2. ナップサック問題 重さと価値の情報を持つ 個の荷物を重さが 以下になるように詰め込むとき価値の和を最大化 def knapsack(N, W, weight, value): # 初期化 inf = float("inf") dp =
あのアルゴリズムはどこ? Pythonを使用してAtCoderの緑色や水色を目指す方に、30以上のアルゴリズムスニペットと100問以上の問題(ACコード付き)を紹介!PythonアルゴリズムAtCoder競技プログラミングPypy 0.はじめに 2020年の5月よりAtcoderのコンテストに参加してから一年経った、現在水色コーダーとなりました、H20と申します。 AtCoderではPythonを使用して参加しており、水色になるまでに様々なアルゴリズムを使用しました。 アルゴリズムについてはほとんど自作せず、有識者の作成されたスニペットを調べては、ある程度理解しながら使用していました。 この記事では、Pythonにてあるアルゴリズムを使用する際にお勧めな書き方の説明をしているスニペットの記事に、それを利用してACしたコードを添えて紹介していきたいと思います。 (ただ、私のACコードは極力見
Hi there! This webpage covers the space and time Big-O complexities of common algorithms used in Computer Science. When preparing for technical interviews in the past, I found myself spending hours crawling the internet putting together the best, average, and worst case complexities for search and sorting algorithms so that I wouldn't be stumped when asked about them. Over the last few years, I
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します(この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます!)。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
今週お話しするのは、誤りの検知についてと、さらに誤りの訂正についてです。 我々が住んでいる世界は完璧ではなく、デジタルの信号(on/off)を扱う時でさえ誤りが生じます。電力の異常によりビットが反転することがあるのです。ハードウェアも失敗を起こすことがあり、信号が歪められることもあります。 デジタル信号に生じた誤りを検知する方法については既に過去に書いたことがあります。もっとも一般的なやり方は、ある種のパリティビット(ご存知なくともご心配なく。以下でパリティの意味を説明します)です。ある長さの単語に対し、シンプルなパリティビットをたった1つ加えることで、単語中のビットが1つ反転した場合にそれを検知することができます。「エラーが起こったことがわかる」ということは有益ですが、1個のパリティビットだけではその誤った信号を修復することができません。また、信号中に2個以上の誤りがあった場合、その誤り
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