ナンプレ (いわゆる数独) の問題生成アルゴリズムの話。 | blog.dnpp.org
概要 iOS と macOS ネイティブなアプリを作った ので、技術的な話を書きます。 詳細 拠所無い事情からコンピュータサイエンスというか基本的なアルゴリズムの実装の勉強を leetcode でやっていた時期が 2023 年の 9 月頃にありまして、「折角勉強したんだし何か作るか」という気持ちでアプリを作りまして…。 リリースまでなんとか持っていった訳なんですが、実装だけならいいものの、ゲームデザインとか、 Web サイト作成とか、アイコン含むいわゆるデザイン的なものとか、そういうのも本当に 1 人で全部やってたからなんやかんや 3 ヶ月かかってしまって、まぁ大変だったんですがそこそこ満足な出来栄えになったので是非ダウンロードして触ってみてください。 数独はニコリの登録商標となっているためアプリの名称はナンプレとしていますが、この記事はアルゴリズムの技術的な解説やゲームデザインの話といっ
パズルとアルゴリズムのコラボ本を書きました！ - けんちょんの競プロ精進記録
1. はじめに お久しぶりです！ けんちょん本のけんちょんです。 最近はアルゴリズムがとても盛り上がっていますね。今回新たなアルゴリズム本を上梓させていただくことになりました！ 発売予定日は 2022/4/20 です。一部大型書店では、もうすでに並んでいるはずです。今回の記事では、この本を通してお届けしたいメッセージや、想定読者、内容などについて簡単に紹介させていただきます。 amazon ページへのリンク 2. 本書の内容と対象読者 2-1. 本書の内容 百聞は一見に如かずということで、まずは目次構成をお見せします！ 第 1 章：アルゴリズム入門 第 1 話：「テンパズル」 〜 力まかせ探索 第 2 話：「小町算」 〜 再帰関数 第 3 話：「虫食算」 〜 枝刈り 第 II 章：グラフアルゴリズム 第 4 話：「数独」 〜 深さ優先探索 1 第 5 話：「覆面算」 〜 深さ優先探索 2
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
カルマンフィルターが自動運転の自己位置推定で使われるまで - TIER IV Tech Blog
はじめまして、ティアフォー技術本部 Planning / Controlチームで開発を行っている堀部と申します。 今回は状態推定の王道技術「カルマンフィルター」が実際に自動運転で用いられるまでの道のりやノウハウなどを書いていこうと思います。 みなさんはカルマンフィルターという言葉を聞いたことがありますでしょうか。 カルマンフィルターとは「状態推定」と呼ばれる技術の一種であり、自動運転においては現在の走行状態、例えば車速や自分の位置を知るために用いられます。 非常に有名な手法で、簡単に使えて性能も高く、状態推定と言えばまずカルマンフィルターと言われるほど不動の地位を確立しており、幅広いアプリケーションで利用されています。 使い勝手に定評のあるカルマンフィルターですが、実際に自動運転のシステムとして実用レベルで動かすためには多くの地道な作業が必要になります。 この記事では、カルマンフィルターが
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。
競技プログラミングで解法を思いつくための典型的な考え方 | アルゴリズムロジック
競技プログラミングの問題を解くためには２つのステップがあります。 問題で要求されていることを言い換える知っているアルゴリズムやデータ構造を組み合わせて解く 必要な（知っておくべき）アルゴリズムやデータ構造は色々なところで学ぶことができます。 しかし、「問題の言い換え」や「アルゴリズムを思いつく」というのは、非常に様々なバリエーションがあり、問題をたくさん解かないとなかなか身につきません。 そこで、この記事は以下のことを言語化し、練習のための例題を提示することを目標とします。 問われていることを、計算しやすい同値なことに置き換える方法アルゴリズムを思いつくための考え方競技プログラミングで「典型的」と思われる考え方 ※一部問題のネタバレを含むので注意 ※良く用いられるアルゴリズムやデータ構造については競技プログラミングでの典型アルゴリズムとデータ構造 を参考にして下さい。 入力の大きさ(制約)
計算量オーダーの求め方を総整理！ 〜 どこから log が出て来るか 〜 - 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。今回は計算量オーダーの求め方について書きます。 0. はじめに 世の中の様々なシステムやソフトウェアはアルゴリズムによって支えられています。Qiita Contribution ランキング作成のために用いるソートアルゴリズムのような単純なものから、カーナビに使われている Dijkstra 法、流行中のディープラーニングに用いられている確率的勾配降下法など、様々な場面でアルゴリズムが活躍しています。アルゴリズムとはどんなものかについて具体的に知りたい方には以下の記事が参考になると思います: アルゴリズムとは何か ～ 文系理系問わず楽しめる精選 6 問 ～ アルゴリズムを学ぶと $O(n^2)$ や $O(n\log{n})$ や $O(2^n)$ といった計算量オーダーの概念が登場します。こうした記法を見ると
[初心者向け] プログラムの計算量を求める方法 - Qiita
はじめに この記事では、プログラムの計算量を求める方法を説明します。プログラミングの初心者向けに、厳密さよりも分かりやすさを優先して説明していきます。 サンプルコードについて この記事のサンプルコードは、C言語（C99）で記述しています。 計算量とは？ 計算量とは、 「そのプログラムがどれくらい速いかを大雑把に表す指標」 です。 もう少し正確に言うと、 「入力サイズの増加に対して、実行時間がどれくらいの割合で増加するかを表す指標」 です。 グラフによる計算量の表現 計算量をグラフで表すと、以下のようになります。 これは、**「入力サイズ $n$ が増加するにつれて、実行時間が $n$ に比例して増加する」**ということを表しています。 別のグラフも見てみましょう。 これは、**「入力サイズ $n$ が増加するにつれて、実行時間が $n^2$ に比例して増加する」**ということを表しています
![[初心者向け] プログラムの計算量を求める方法 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9f8576f58b31240b58633e1eeec96e1feccd53d0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGNDY0MzQlMkZwcm9maWxlLWltYWdlcyUyRjE1MDI0NjM4NzI_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmJnPUZGRkZGRiZmbT1wbmczMiZzPTUyOThlZmE5MWU5OTc0ZTFiMjIxM2MwN2Q2N2NkNjBi%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D7f27d8b73eaeb883badbe110162cc81e%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCJUU1JTg4JTlEJUU1JUJGJTgzJUU4JTgwJTg1JUU1JTkwJTkxJUUzJTgxJTkxJTVEJTIwJUUzJTgzJTk3JUUzJTgzJUFEJUUzJTgyJUIwJUUzJTgzJUE5JUUzJTgzJUEwJUUzJTgxJUFFJUU4JUE4JTg4JUU3JUFFJTk3JUU5JTg3JThGJUUzJTgyJTkyJUU2JUIxJTgyJUUzJTgyJTgxJUUzJTgyJThCJUU2JTk2JUI5JUU2JUIzJTk1JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9OGZmNDgzYTEyNTc1NmNlZmE2NGVkNDcwZGQ4ZTMyYzA%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBjb3RycGVwZSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPWIwMDBhZDVlNTZhMGI4YWE3NjE5N2ZhZDg2Njg0Mjc3%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Db0257ca6a76aae1fba7a65cbab4db552)
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。本記事でも、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
競プロで使いたい✨文字列アルゴリズム達🎀💕 - Qiita
これは Competitive Programming Advent calendar 2016 その2 12月4日の記事として投稿します😊✨ はじめに はじめまして、こんにちは。@54k3yです。 競技プログラミングで使えそうな文字列アルゴリズムというタイトルですが、競プロ以外でも使えそうなものばかりで、どなたでも楽しんでいただけると思います。頑張って書きました、ぜひぜひ最後まで読んでください( *´艸｀) かんたんな部分文字列検索 ナイーブな方法 まずはBrute Force、パターン一致が見つかるまで1文字ずつすべて調べあげていく方法です。目視で部分文字列を探すとき多くの人はこの方法をとっているのではないでしょうか？アルゴリズムというか力技です、実際にみてみましょう。 文字列 S="abracatabra" から パターン P="aca"を検索します。 ＊文字列Sの比較開始場所は必
Sorting Algorithms Animations
KEY Black values are sorted. Gray values are unsorted. A red triangle marks the algorithm position. Dark gray values denote the current interval (shell, merge, quick). A pair of red triangles marks the left and right pointers (quick). DISCUSSIONThese pages show 8 different sorting algorithms on 4 different initial conditions. These visualizations are intended to: Show how each algorithm operates.
1/30 発売！「プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造」 - iwiwiの日記
書籍「プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造」が近日中に発売される予定です．会津大の渡部先生が著者で，Short Coding 本の Ozy さんと私が協力としての参加です．どうかよろしくお願いします． プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造 作者: 渡部有隆,Ozy(協力),秋葉拓哉(協力)出版社/メーカー: マイナビ発売日: 2015/01/30メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (4件) を見る 本書はアルゴリズムとデータ構造の入門書です．整列，探索，木構造などをはじめとする基礎的なアルゴリズムとデータ構造を初学者向けに説明します．前提とするのは基礎的なプログラミング能力のみです．コード例では C++ を用いています． これだけだと，よくある本のように思われるかもしれません．しかし，本書は非常にユニークな特徴として，オン
横着プログラミング 第6回: chatty: 小うるさい端末
最終更新日: 2002-09-18 (公開日: 2002-09-18) Unix Magazine 誌に 2002年1月号から 2003年2月号にかけて連載し ていた記事の元の原稿です。 才気に富んだことは個人が行うのが通例であり、信じがたきバカ さ加減は大抵組織に帰されるものである。 -- Jon Bentley *1 役に立たないソフトウェアを作るのが好きだ。面倒な作業を楽にす る横着ソフトウェアもいいが、たまには人を呆れさせるくだらない ソフトウェアを作るのも楽しい。 以前に私が開発した cdbiff*2というソフト ウェアは、メールが届くと PC の CD-ROMドライブが開いてメール の到着を通知するという役に立たないものであったが、そのくだら なさが受けて予想外の好評を得た。今回は、そうした役に立たない ソフトウェアの 1つである、小うるさい端末 chatty*3 を紹介する。
「フカシギの数え方」の問題を解いてみた
先日、「『フカシギの数え方』 おねえさんといっしょ！ みんなで数えてみよう！」という動画を見た。格子状のマスの左上から右下までの経路が何通りあるのかを調べて、格子が多くなればなるほど組み合わせの数が爆発的に増えることを教えてくれる動画だ。これは自己回避歩行(Self-avoiding walk)と呼ばれている問題らしい。 これだけ聞いてもそれほどインパクトはないのだが、動画に出てくるおねえさんの経路を調べあげる執念がもの凄く、ネット上でも結構な話題になっている。執念と言うよりも狂気に近い。しかし、話題になった割には動画内で言及されている高速なアルゴリズムを実装したという話を聞かなかったので、自分で確かめることにした。 動画のおねえさんは深さ優先探索によるプログラムを使っていると思われるが、それだとスパコンを使っても10×10マスの格子を解くのに25万年も掛かってしまう。そこで、高速化のため
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https://www.ci.seikei.ac.jp/yamamoto/lecture/algorithm/text.pdf
Amazon.co.jp: アルゴリズムイントロダクション 第1巻 改訂2版: T.H.コルメン (著), 浅野哲夫 (翻訳): 本