/0 » diff(2)
diff続き。 今回はO(ND)アルゴリズムと一般的に呼ばれている方法のまとめ。 O(Nなんちゃら)とか表記する場合、本当は処理時間の指標の筈で、元々O(ND)もこのアルゴリズムにはO(ND)掛かりますよってダケの筈なんだけどなぁ・・・。 何処を覗いてもMyers氏のアルゴリズムをO(ND)アルゴリズムと呼ぶ不思議。 diff(1)と同様に 集合 A(0…M) = { a b d e f a b c e d } 集合 B(0…N) = { d a b a b c b c b a e d } のdiffを取る事を考える。 （エディットグラフは前回参照で） エディットグラフ上の最短距離を考えるにあたり、如何に効率よく斜線部分を通るかを考える（最短距離＝最も効率よく斜線部分を通過した経路）。 ここで、斜線斜線と呼ぶのも、原文diagonal直訳の対角線もちょっとアレなので、あえて
/0 ≫ diff(1)
仕事でdiffとる必要があって、とりあえず実装後に色々勉強して理解できたので、忘れないうちにどこかに文章化しておくテスト。 って、ここかよ＜文章化 （いや、ネット上に日本語で細かく解説してくれてるサイトが無かったので・・・） 取り合えず、予定としては diff(1) → 基本の考え方 diff(2) → アルゴリズム１：O(ND)アルゴリズム diff(3) → アルゴリズム２：O(NP)アルゴリズム の予定で。 ・・・まぁ、全部書ければいいな・・・と（遠い目） 集合 A(0…M) = { a b d e f a b c e d } 集合 B(0…N) = { d a b a b c b c b a e d } のdiffを取る事を考える。 diffの考え方の基本は、最も共通部分が長くなる組み合わせ（以降LCS = LargestCommonSubsequence)を見つ
あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。 - 人力検索はてな
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