Church numerals と Lambda Calculus アルゴリズムとデータ構造入門 補足
Church Numerals と Lambda Calculus アルゴリズムとデータ構造入門 補足 後半は佐藤雅彦先生に教えてもらいました. SICP Exercise 2.4 〜 Exercise 2.6 誤解を恐れずに大雑把にいうと, λ計算では名前つきのシンボル (名前付きの手続き) による再帰呼出しや special form が使えないところが Scheme と違うところです. そのため, λ計算を Scheme で行うためにはいろいろな工夫が必要となります. そのポイントは closure (閉包) と呼ばれる構造です. 自然数 n の Church numeral を c(n) とすると, c(n) f x = (f ... (f x)), ただし, f は n 回出現. となることを利用します. まず, c0 と successor を定義します. (SICP Ex.
Y コンビネータって何？ - IT戦記
このエントリの 親友へ。ブログを書こう。 - IT戦記 y がブログを始めたみたいなので、読んでみた。 で、最新のエントリを読んでみたら、 Y コンビネータというものについて書いてあったので、 Y Combinatorが凄すぎる！ - yuji1982の日記 Y コンビネータって何ってところから、自分でもいろいろ考えてみた。 結局なんなのかさっぱり分からなかったんですが、自分が考えたことをまとめておく まず、フィボナッチ数を求める fib を定義する var fib = function(n){ return (n <= 2) ? 1 : (arguments.callee(n-1) + arguments.callee(n-2)); }; fib(10); おお！ JS すげー！名前は n しか使ってねーよ！ めでたし、めでたし。。。。じゃなくて！ JS が素晴らし過ぎて話が終わってしま
Welcome to Herbert Online Judge
Adobe Flash has ended its life. While I don't have plan to translate the player to HTML5, you can continue to play HOJ using HOJ Supporter developed by pasta-san. 1844 problems available. 1454 registered users. 85392 solutions have been submitted. Recent Submissions 2026-02-15 00:36:39 : hzh cleared problem 0002 in 4 bytes. 2026-02-15 00:36:01 : hzh cleared problem 0001 in 4 bytes. 2026-01-16 04:1
Project Euler - PukiWiki
Project Euler † プログラムで解く数学の問題集です。 公式サイト 適当に和訳してます。我こそはと思う人はライセンスを確認した上で自由に書いてください。 ↑
万能数値表現法 ＵＲＲ
━─────────────────────────────────── アセンブラ講座（番外編） 《万能数値表現法 ＵＲＲ》 鎌田 誠 ──────────────────────────────────── IEEE 754 で規格化されている浮動小数点数の表現方法は符号と指数部と仮数 部に整然と分けられていてわかりやすく、実装も容易なのですが、指数部と仮数 部を区切る位置を固定してしまったために、大きな数を扱いたい技術者には指数 部の範囲が狭すぎ、精度を要求する技術者には仮数部のビット数が少なすぎると いう問題点があります。 しかし、かつて日本人によって IEEE 754 よりも算術的に優れている浮動小数 点数の表現方法が考案されていたことを知る人はほとんどいないでしょう。その 数値表現法は考案された当時の技術では実装が困難だったために規格化されなか ったようですが、非常に興味深い数
情報系修士にもわかるダブル配列 - アスペ日記
最近話題の「日本語入力を支える技術」を途中まで読んだ。 3章がものすごく気合いが入っている。 trie（トライ）というデータ構造の2つの実装、「ダブル配列」と「LOUDS」について詳しく説明がされている。 ダブル配列については、ぼくは以前論文を読んで勉強しようとしたのだが、その時は難しくてあきらめた覚えがある。しかし、この本の説明を読むことで理解ができた。 ありがたい。 感銘を受けたので、この本を教材に友達と2人勉強会をした。 この2人勉強会というのは、ぼくが復習を兼ねて友達に教えるというのがだいたいのスタイル。 しかし、いざやってみるといろいろと難しい。 次のようなところでひっかかるようだ。 例のサイズが小さく、イメージを喚起するのが難しい。 最初の図のノード番号と、最終的なダブル配列上の位置が異なるため、混乱する。 単語終端について言及がないので、どのノードが単語を表しているかがわから
第3回 power関数とfib関数で少し遊んでみる
さて，前回の記事では，べき乗を計算するpower関数の例を紹介した。power関数は，フィボナッチ数列を計算するfib関数と並んで，関数型言語のプログラムとして，最もよく引き合いに出される例の一つである。ただ，あまりにも数学的な例ばかりなので，「関数型言語は実用的ではない」という印象の原因の一つになっているのではないか，という気もする。本当は，再帰の考え方は現実の問題に対しても大いに役立つのだが，関数型言語をできるだけ簡潔に説明するという目的では，やはり数学の例題も便利だ。そこで，今回はpower関数とfib関数について，ちょっとマニアックに掘り下げてみたい。 power関数の改良 前回は，整数mのn乗を計算する関数powerを，以下のように定義した。
ベアストウ法を実装した - TopCoderとJ言語と時々F#
以下の高次方程式の解を全て求められる。 試しに を解いてみると >>> solve([16, -152, 324, 162, 80, 50]) [(1.7058483573106117e-15+0.5000000000000019j), (1.7058483573106117e-15-0.5000000000000019j), 4.999999960549872, -0.5000000000000036, 5.000000039450128] となり、複素数解や重解が求められているのがわかる。また、第二引数に精度が指定できるようになっている(デフォルトでは1e-9)。 >>> solve([16, -152, 324, 162, 80, 50], 1e-15) [(-1.5133374263982614e-17+0.5j), (-1.5133374263982614e-17-0.5j),
ALGORITHM NOTE 動的計画法
n × n のマス目のそれぞれに 1 または 0 が記してあり、その中から 1 だけから成る最大の長方形の面積を求めて下さい。 これは前に考えた正方形探索の応用で、今回は最大の長方形を探します。この問題も正方形探索で用いたアルゴリズムを応用して動的計画法で解くことができますが、正方形探索ほど単純な式では解決できません。左上角から右下角に向かって個々の要素を計算していく過程で、既に計算された左と上の要素を利用していきますが、長方形探索の場合、W[i][j] の値はそこから左上方向に向かってできる正方形の辺の長さではなく、そこから左上方向に向かってできる全ての長方形の情報を記録する必要があります。このアルゴリズムの詳しい解説が、プログラム・プロムナードに掲載されています。このアルゴリズムは、現在の要素を求めるために重複を避けながら左と上の要素をマージしたりと、プログラムがやや複雑になります。
動的計画法とナップサック問題を学びたい人におすすめのサイト - ダウンロードたけし（寅年）の日記
組み合わせ最適化の手法として「動的計画法」というモノがあります。 wikipediaから抜粋 動的計画法（どうてきけいかくほう、英: Dynamic Programming, DP） コンピュータ科学の分野において、ある最適化問題を複数の部分問題に分割して解く際に、そこまでに求められている以上の最適解が求められないような部分問題を切り捨てながら解いていく手法 一見難しそうですが、実は理解するのは以外と簡単です。いろいろな場面で応用が利く便利な手法ですので、覚えておいて損はないものです。コンピュータ系、情報系のお勉強をする人であれば、おそらく一度は習ったりするかもしれません。 ナップサック問題と動的計画法 動的計画法の一番親しみやすそうな例として「ナップサック問題」というのがよく取り上げられます。 こんな感じの問題です。 今ここに様々な大きさの品物が置いてあるとします。そしてそれらの品物は各
情報オリンピック参加者の皆さんへ - 簡潔なQ
情報オリンピックに参加した皆さんこんにちは。僕はqnighyです。一応すごい人です。 予選で終わってしまった人も、本選で終わってしまった人も、これから合宿に行けるという人もいると思いますが、これ以降も競技プログラミングに精進したい！という人のために、いち競技者としての経験から、ちょっとアドヴァイスを書いていきたいと思います。(僕自身実践できていないものもあります。) いろいろな大会に参加しましょう。 情報オリンピック以外にも、さまざまな競技プログラミングの大会が存在します。その一例を挙げますから、ぜひとも臆せず参加してみてください。 大会に参加したり、練習したりしないと、競技プログラミングの腕は上がらないようです。 SuperCon 東工大と阪大が主催する高校生向けのコンテストです。このコンテストの最大の特徴は、大学のスーパーコンピューターを借りてコンテストを行うということです。 Supe
素数列挙について - MugiCha
Competitive Programming Advent Calendar 3日目は、数学っぽい話をしたいと思います。 N以下の素数をすべて求めよ。 N以下の素数の個数を求めよ。 A以上B以下の素数の個数を求めよ。 こんな感じの問題を見たことがあると思います。また問題としてでなくても、解く過程にこのようなサブ問題を解かなければいけない場合もよくあると思います。素数については説明しなくてもいいですよね？ このような問題を素数列挙と呼ぶことにします。素数列挙ができれば、大きい数の素数判定や素因数分解をめっちゃ高速化したり、トーティエント関数、メビウス関数等、数学系のいろんな関数を求めたりできます。最近のもので素数列挙がほぼ必須のものだと Codeforces Beta Round #86 (Div. 1 Only) C. Double Happiness ICPC 国内予選 2011 A
頻出典型アルゴリズムの演習問題としてよさげなやつ - kyuridenamidaのチラ裏
効率的な別解とか存在する問題もあるけど演習によさそうなやつをピックアップ。そのアルゴリズムじゃないと解けないわけではないって問題も多いので注意。(ただ演習するのには都合が良いかなと)※個人的難易度をつけてみました。とても主観的な難易度付けなので気にせず解いてみてください。深さ優先探索・Balls[☆]・Sum of Integers[☆]・The Number of Island[☆]・Block[★]幅優先探索・Mysterious Worm[★]・Cheese[★]・Seven Puzzle[★☆]・Stray Twins[★★]・Deven-Eleven[★★]・Summer of Phyonkichi[★★☆]ワーシャルフロイド法(For 全点対最短路問題)・Traveling Alone: One-way Ticket of Youth[★]・A reward for a Car
diffの動作原理を知る～どのようにして差分を導き出すのか | gihyo.jp
UNIXの基本的なコマンドの1つであるdiff。 これに実装されているアルゴリズムは実に興味深い世界が広がっています。 本稿では、筆者が開発した独自ライブラリ「dtl」をもとに「diffのしくみ」を解説します。 はじめに diffは2つのファイルやディレクトリの差分を取るのに使用するプログラムです。 ソフトウェア開発を行っている方であれば、SubversionやGitなどのバージョン管理システムを通して利用していることが多いかと思います。本稿ではそのdiffの動作原理について解説します。 差分の計算の際に重要な3つの要素 差分を計算するというのは次の3つを計算することに帰結します。 編集距離 2つの要素列の違いを数値化したもの LCS（Longest Common Subsequence） 2つの要素列の最長共通部分列 SES（Shortest Edit Script） ある要素列を別の要
やねうらお―よっちゃんイカを買いに行ったついでに家を買う男 - グラフ理論ならこれを読め！
うちの会社では「グラフ理論を小学校のうちに学んでおかないから、そういうことになるんジャイ！(｀ω´)」とか冗談とも本気とも取れないような会話が平気で行き交う。それほどグラフ理論は大切な分野なのにプログラマには見過ごされがちだ。ただ、グラフ理論にはいい本が少ない。そこで、グラフ理論ならこれを読め！という本を紹介する。まずは、入門書としては、左の本がお勧め。 大学の教科書としてよく採用されているのが左の「最適化とグラフ理論 技術者のための高等数学」値段も手ごろだし、高校卒業程度の知識でも読めると思う。 「そんな入門書ではなくて、もっと詳しい本は無いか？」とid:Ozyさんに聞かれて私が勧めたのは、シュプリンガー・フェアラーク東京シリーズの「グラフ理論」 このシリーズは黄色い表紙とお馬さんのマークが目印だ。 これより詳しい本となると日本語で読めるものは発売されていないと思う。「グラフ同型判定問題
ライフゲームでプログラミングできる「Lifef*ck」！？ - このブログは証明できない。
KPF（熊本プログラミングフリークス）で発表してきました。ライフゲーム(Conway's Game of Life)はチューリング完全らしいので、これを使ってプログラムを書けるのか？というテーマです。 第5回KPF（熊本プログラミングフリークス）勉強会に参加＆発表してきました。 - このブログは証明できない。 まずは、発表スライドをどうぞ。 簡単に説明します。ライフゲームはチューリング完全ですから、計算機で実行可能な全てのアルゴリズムを作ることができるらしいです。どうやってアルゴリズムを表現するのか分からなかったので、Brainf*ckを使うことにしました。Brainf*ckの命令は8個なので、1命令は3ビットで表現できます。これを、ライフゲームの3つのセルと対応付けます。 Brainf*ckのプログラムを逆にたどっていけば、そのプログラムを生成するライフゲームのパターンを見つけ出すことが
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
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プログラミングコンテストでの乱択アルゴリズム
Official Google Research Blog: Extra, Extra - Read All About It: Nearly All Binary Searches and Mergesorts are Broken
「なぜsetを使っちゃいけないの？」
