前編 (平衡二分探索木編) はこちら http://www.slideshare.net/iwiwi/2-12188757
大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズム
前編 (平衡二分探索木編) はこちら http://www.slideshare.net/iwiwi/2-12188757
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
リンク構造を用いてスコアを計算する HITS アルゴリズム
リンク構造を用いてスコアを計算する HITS アルゴリズム 2011-11-10-1 [Algorithm][Programming] HITS とはハイパーリンク構造（リンクや被リンクなど）を用いてウェブページのスコアを計算する方法。Google で用いられている PageRank の仲間。 HITS は Authority score(以下、auth) と Hub score(以下、hub) の2種類のスコアを算出する。 アルゴリズム概要 各ページiの持つ auth を 、hub を とする。 をウェブグラフ全てのリンクの集合とし、 はページiからjへのリンクを表す(有無：1 or 0)とする。そして、以下の式（オリジナル論文での式）を繰り返し計算し最終的な auth と hub を得る。初期値は何らかの方法で与えられるとする。 実例で解説。下図のようなウェブグラフがあるとする。 初期
アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのHatena
この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基本的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういう本で勉強すればいいか、ぼくの知ってる本からまとめてみました。
合議アルゴリズムはインチキだ - やねうらおブログ(移転しました)
昨年の10月11日に開催された清水市代女流王将とコンピュータ将棋「あから2010」との対局は記憶に新しい。 あから2010は、169台676coreを使った合議によるコンピュータ将棋マシンだった。 「文殊」の論文*1が発表されたときから、私は「合議は全く意味がないし、普通にクラスター並列化したほうが強い」と主張し続けてきた。 「1台のマシンと、そのマシンを3台使って合議させたものとを対局させて、3台合議のほうが有意に勝ち越したから合議は意味がある」みたいな結論を出すのはおかしい。3台のマシンで普通にクラスター並列化したものと、3台で合議したものとをなぜ真っ先に比較しないのか？ 3台のマシンで単純にクラスター並列化したものより3台のマシンで合議したもののほうが圧倒的に弱ければそれは単にマシンリソースの無駄遣いに他ならないし、その比較すらせずに169台のマシン用意しましたって馬鹿じゃないの。大
常識を覆すソートアルゴリズム！その名も"sleep sort"！ - Islands in the byte stream (legacy)
TwitterのTLで知ったのだが、少し前に海外の掲示板で"sleep sort"というソートアルゴリズムが発明され、公開されたようだ。このアルゴリズムが面白かったので紹介してみる。 Genius sorting algorithm: Sleep sort 1 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:22 諸君！オレは天才かもしれない。このソートアルゴリズムをみてくれ。こいつをどう思う？ #!/bin/bash function f() { sleep "$1" echo "$1" } while [ -n "$1" ] do f "$1" & shift done wait example usage: ./sleepsort.bash 5 3 6 3 6 3 1 4 7 2 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:27 >>1 なん…だと
Googleアルゴリズム200項目全てを特別公開 | フォーデザイン
Googleアルゴリズムの200の要素を発見しましょう！（Let’s Try to Find All 200 Parameters in Google Algorithm） は2009年に書かれた記事ですが、パンダアップデートが適用された今現在（2011年4月）でも重要項目が多く書かれているもので。 多くはGoogleの特許（合衆国特許出願0050071741）に基づいていますが、筆者のアンが自身の解析結果や予測を盛り込んでいる事で、より実践に近い内容になっています。 SEO初心者の方は、これからのウェブ制作の軸に、SEOエキスパートの方はもう一度自身のサイトを見直す目次として確認してみてはいかがでしょうか。 ドメインに関する13要因 ドメイン年齢 ドメイン取得からの長さ ドメイン登録情報（Who is情報）の表示/非表示 ドメイン種類（サイトレベルドメイン（.com や co.uk） ト
アルゴリズムへの招待
適当な圧縮ルールを作り、ASCII文字で描いた絵をなるべく少ない文字数で表現するには、どうする？（詳しくは第2回を参照） アルゴリズムを構成する楽しい仕組みを紹介しながら、あなたに「おおっ」と言わせたい――。これが連載『地球にやさしいアルゴリズム』の最初の目的です。「数独パズルを解く」「ASCIIアートを圧縮する」など12の問題を用意しました。ぜひ挑戦してみてください。 問題を解けても解けなくても、アルゴリズムに興味を持てたなら、関連する文献や記事を抵抗なく読めるようになるはずです。アルゴリズムを使いこなしたり、新しく作ることも無理なくできるようになるでしょう。 まずはいろいろなアルゴリズムの面白いところを見て、楽しんでみましょう。 連載目次 第1回 ナンプレを解いてみよう 第2回 パズルみたいに楽しいデータ圧縮 第3回 「場面」の移り変わりに注目する 第4回 できるだけ短いルートでゴール
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タイプロと篠塚くんに狂った4ヶ月と、デビューから今日までの5ヶ月の忘備録（23歳おめでとう） 篠塚大輝くん、23歳の誕生日おめでとうございます 1年前の7月はおそらくタイプロ書類審査通過のお知らせが来ていたくらいのはずだ……あまりにも激動の1年すぎる。このブログの前半は2月14日、最終審査発表の前日にだらだら書いていたもので、うまくおさめられなくてお蔵…
文書比較（diff）アルゴリズム
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
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。 もしあなたが知ってしまったなら――病みつきになる動的計画法の集中講義 前回の『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』で動的計画法とメモ化再帰を説明しましたが、前回の説明ではまだ勘所をつかめていない方がほとんどでしょう。そこで、これらを完全にマスターするため、今回はもう1つ具体例を挙げながら練習したいと思います。 どういった問題を採用するかは悩みましたが、非常に有名な「ナップサック問題」を取り上げて説明します。 ナップサック問題とは以下のような問題です。 幾つかの品物があり、この品物にはそれぞ
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
「最強最速アルゴリズマー養成講座」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ - ITmedia Keywords
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
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