Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
Floyd–Steinberg dithering - Wikipedia
A 1-bit image of the Statue of David, dithered with Floyd–Steinberg algorithm Floyd–Steinberg dithering is an image dithering algorithm first published in 1976 by Robert W. Floyd and Louis Steinberg. It is commonly used by image manipulation software, for example, when converting an image from a Truecolor 24-bit PNG format into a GIF format, which is restricted to a maximum of 256 colors. The algo
How to shuffle songs? - Spotify Engineering
At Spotify we take user feedback seriously. We noticed some users complaining about our shuffling algorithm playing a few songs from the same artist right after each other. The users were asking \”Why isn\’t your shuffling random?\”. We responded \”Hey! Our shuffling is random!\” So who was right? As it turns out, both we and the users were right but it\’s a bit more complicated than that. It also
プログラマの採用面接で聞かれる、データ構造とアルゴリズムに関する50以上の質問 | POSTD
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。
)
Deep Zoom File Format Overview | Microsoft Docs
Single Images Single large images in Deep Zoom are represented by a tiled image pyramid. This allows the Deep Zoom rendering engine to grab only that bit of data that is necessary for a particular view of an image. If an image is being viewed zoomed out very far, then a small thumbnail is all that’s needed to show the image on screen. However, if the user is zoomed in to a specific area of a large
典型的な DP (動的計画法) のパターンが整理されていたので Python で書いてみる - わかばめにっき
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 =
LINEのストレージ効率化を支えるJPEG↔HEIF変換プロジェクト「Antman」開発記
Joonsick Baick2020-02-26Joonsick is in charge of media processing for LINE's MediaPlatform. はじめに 最近、ユーザーが作成したメディアを保存するためのクラウドサービスがかなり人気を集めています。Google フォトやNAVER nCloudなどのサービスがその例です。LINEでも、ユーザーの写真をサーバーに永久保存していつでも閲覧できるようにしたアルバム機能を提供しています。LINEのアルバム機能は、2013年9月にオープンして今年で6年を迎えます。たくさんのユーザーが活発に利用しているため、サーバーに蓄積されるデータ量も膨大になっています。 写真や動画などのLINEのメディアデータは、すべてLINEのメディアプラットフォームが運営するメディアストレージ「OBS（Object Storage）」で管
【パスワード】bcryptとは
bcryptとは、Blowfish暗号を基盤としたパスワードハッシュアルゴリズム（暗号学的ハッシュ関数）です。 一般的にパスワードは、元に戻すことが困難である「一方向性関数」の性質を持つハッシュ関数を用いてハッシュ値で保管します。 次の図は、パスワードを「平文」「暗号文」「ハッシュ値」で保管していた際のイメージ図です。 「平文」は漏洩したらパスワードが盗まれてしまいます。 「暗号文」は暗号化されていますが「暗号文」を復号する「鍵」があればパスワードを解読できます。パスワードが情報漏洩した時点で、もしかしたら「鍵」も漏洩しているかもしれません。そのため、パスワードを暗号文で保管するのは十分な対策とはいえません。 そして最後は「ハッシュ値」です。適切なハッシュ関数を使っていればハッシュ値へと変換した値を元に戻すことは非常に困難です。 スポンサーリンク しかし「ハッシュ値」で保管するだけでは十分
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！ - Qiita
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コードは極力見ないで自力で解いてください。綺麗とは言い難いので…） 1.目次 ※各アルゴリズムで紹介している問題は、感覚的な難易度順に並べています。基本的に後半は解けたら凄い！くらいの想いで載せてます。 解き方は多種多様であり、特に難易度の低い問
動的計画法が苦手な人が、動的計画法が超苦手な人へアドバイスしてみる - じじいのプログラミング
この記事は、Competitive Programming Advent Calendar Div2013（http://partake.in/events/3a3bb090-1390-4b2a-b38b-4273bea4cc83）の8日目の記事です。 動的計画法(Dynamic Programming, DP)についての記事です。 12/9 前編にサンプルプログラム（http://ideone.com/2B7f4v）を追加しました 12/11 前編の図２つを差し替えました。 はじめに まずは、本やネットの資料で、動的計画法についてのすばらしい解説はいろいろありますので、まずはそれらを参考に。 プログラミングコンテストでの動的計画法 http://www.slideshare.net/iwiwi/ss-3578511 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
Big-O Algorithm Complexity Cheat Sheet (Know Thy Complexities!) @ericdrowell
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
SymSpell対BK木：100倍速い文字列のあいまい検索とスペルチェック | POSTD
注釈：500,000単語収録の辞書内における1,000単語の検索時間 X:最大編集距離 Y:検索時間/ms 従来、スペル修正や文字列のあいまい検索には、 BK木 が適していると言われてきました。しかし、これは本当でしょうか。 また、 スペル修正に関する私のブログ に寄せられたコメントには、BK木が、あいまい検索のためのデータ構造として優れていると言及されていました。 そのような経緯から、今回、BK木と他の選択肢のベンチマークを取って比較してみようと思い立ったわけです。 近似文字列検索アルゴリズム 近似文字列検索では、文字列リスト内の文字列を検索し、特定の 文字列メトリック に従って、それに近い文字列を返します。 文字列メトリックは多数あり、例えば レーベンシュタイン距離 、 Damerau-Levenshtein距離 、 ハミング距離 、 ジャロ・ウィンクラー距離 、 Strike a m
ハミング符号 : データの誤り検知/訂正をインタラクティブに学ぶ | POSTD
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
1
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
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
https://www.cs.t-kougei.ac.jp/SSys/LCS.htm
近似最近傍探索の最前線
Raft(分散合意アルゴリズム)について
GitHub - pieroxy/lz-string: LZ-based compression algorithm for JavaScript
GitHub - ka-weihe/fastest-levenshtein: The fastest implementation of Levenshtein distance in JS/TS.
プログラミングコンテストでのデータ構造