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アルゴリズムに関するroid123のブックマーク (5)

  • 動的計画法によるDVDのディスク分割の改善

    こんにちは。「家族アルバム みてね」の開発チームに所属している黒川と申します。今回は、その「みてね」の機能の1つで、写真や動画をDVDにして注文できる機能を動的計画法を使って改善した話をします。 「みてね」では家族の写真や動画をアップロードし、アプリ上で月ごとに振り返ることが可能になっています。一方、たとえば自宅のテレビやパソコンでまとめて振り返りたいという要望もあり、「みてね」では最長過去1年間の写真や動画をDVDにまとめて注文することができます。 このときに問題となるのがDVDのディスク分割です。1年分の写真や動画はともすると1枚のディスクに収まりきらず、複数のディスクに分割する必要があります。いままでは、動画を月ごとに分けて各ディスクに入れていく、というシンプルなアルゴリズムで分割を行っていました。しかし、ユーザーさんからは「1枚のディスクにすこしの動画しかないがどうなっているのか」

    動的計画法によるDVDのディスク分割の改善
  • 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、 AmazonMicrosoftGoogle のような大企業や、InfosysやLuxsoftのようなサービスを基とする企業で、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。

    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
  • 典型的な DP (動的計画法) のパターンを整理 Part 1 ~ ナップサック DP 編 ~ - Qiita

    はじめに --- DP は役に立つ はじめまして。NTTデータ数理システムでアルゴリズムを探求している大槻 (通称、けんちょん) です。 好きなアルゴリズムは最小カットやマッチングですが、会社ではなぜか「DP が好きな人」と呼ばれています。 巷ではよく「DP なんて実務では使わない」といった言説が定期的に流れますが、そんなことはないです。僕自身この 2 年間で DP が使える実務案件に 3 件くらい関わりました! それはともかくとして、DP を学び立ての方がよく抱く悩みとして「バリエーションが多すぎて混乱するし、統一的なフレームワークがほしい」というのがあります。確かに DP のバリエーションは非常に多岐にわたるのですが、そのほとんどが以下の 3 つのフレームワークで説明できると思います: ナップサック DP 区間 DP bit DP 今回はこのうちのナップサック DP について、とにかく

    典型的な DP (動的計画法) のパターンを整理 Part 1 ~ ナップサック DP 編 ~ - Qiita
  • ソートアルゴリズムを極める! 〜 なぜソートを学ぶのか 〜 - Qiita

    NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 今回はソートについて記します。 0. はじめに データ構造とアルゴリズムを学ぶと一番最初に「線形探索」や「ソート」が出て来ます。これらのテーマは応用情報技術者試験などでも頻出のテーマであり、アルゴリズムの Hello World とも呼ぶべきものです。 特にソートは、 計算量の改善 ($O(n^2)$ から $O(n\log{n})$ へ) 分割統治法 ヒープ、バケットなどのデータ構造 乱択アルゴリズムの思想 といった様々なアルゴリズム技法を学ぶことができるため、大学の授業でも、アルゴリズム関連の入門書籍でも、何種類ものソートアルゴリズムが詳細に解説される傾向にあります。記事でも、様々なソートアルゴリズムを一通り解説してみました。 しかしながら様々な種類のソートを勉強するのもよいが、「ソートの使い方」や

    ソートアルゴリズムを極める! 〜 なぜソートを学ぶのか 〜 - Qiita
  • ID生成大全 - Qiita

    セッションIDやアクセストークン、はたまた業務上で使う一意の識別子など、いろんなところで一意のIDを生成しなきゃいけないケースが存在します。 そこで世間で使われているIDの生成方法について調べてみました。 選択基準 ID生成における要求として、以下の観点が上げられるかと思います。 生成の速度 大量にデータを短期間で処理し、それらにIDを付与する場合、ID生成そのものがボトルネックとなることがあります。 推測困難性 IDを機密情報と結びつける場合、IDを改ざんされても、機密データが見れないようにできている必要があります。 順序性 採番した順にデータをソートする必要がある場合は、IDがソートキーとして使えないといけません。 それぞれについて各生成手段を評価します。 ID生成の手段 データベースの採番テーブル 採番用のテーブルを作り、そこで番号をUPDATEしながら取得していくやりかたです。古い

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