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algorithmに関するs-edyのブックマーク (14)

  • ConsistentHashing - コンシステント・ハッシュ法

    ConsistentHashing - コンシステント・ハッシュ法 目次 この文書について コンシステント・ハッシュ法 実例 実装 用途 コンシステント・ハッシュ法 この文書について "Tom White's Blog: Consistent Hashing" の日語訳です. http://weblogs.java.net/blog/tomwhite/archive/2007/11/consistent_hash.html 推敲歓迎: 誤訳, タイポ, 訳語の不統一, そのほか... 原文のライセンス: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/ 私は今までに何度かコンシステント・ハッシュ法にとりくんだことがある。 このアイデアをあらわした論文 ( David Karger らによる Consistent Hashing and R

  • アルゴリズムの紹介

    ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。「ライン・ルーチン」「円弧描画」「ペイント・ルーチン」「グラフィック・パターンの処理」「多角形の塗りつぶし」を一つにまとめた GraphicLibrary と、「確率・統計」より「一般化線形モデル」までを一つにまとめた Statistics を現在は用意していま

  • ジャンル別ゲームの作り方とアルゴリズムまとめ - ネットサービス研究室

    ゲームの作り方とアルゴリズムをジャンル別にまとめてみました。ゲーム制作や、プログラミングの勉強用にご活用ください。言語別ゲームプログラミング制作講座一覧もあわせてお読みください。 リンク切れがおきていたものは、URLを表示しておくので、Internet Archiveなどでキャッシュを表示させてみてください。 RPG ゲームの乱数解析 乱数を利用した敵出現アルゴリズムの解説 各種ゲームプログラム解析 FF、ドラクエ、ロマサガのプログラムの解析。乱数の計算など ダメージ計算あれこれ(http://ysfactory.nobody.jp/ys/prg/calculation_public.html) ダメージの計算式 エンカウントについて考えてみる エンカウント(マップでの敵との遭遇)の処理方法いろいろ RPGの作り方 - ゲームヘル2000 RPGのアルゴリズム ドルアーガの塔 乱数の工夫の

    ジャンル別ゲームの作り方とアルゴリズムまとめ - ネットサービス研究室
  • ウノウラボ Unoh Labs: RDBで階層構造を扱うには?

    yukiです。ダイエットを始めて3kg減ったと思ったら、風邪を引いて見事に1kg増量。 運動しないと駄目ですね。あと残り20kg、道のりは遠いです。 さて今回は、「RDBで階層構造を扱うには?」です。 あるサイトを構築中に階層構造をもったカテゴリ構造にすることになり、どのようにDBで扱うか悩みました。 DBMySQLを採用していたので、この時点でぱっと頭に浮かんだ選択肢は以下のようなものでした。 XML-DBを利用する 親カテゴリレコードのプライマリIDを子カテゴリレコードに持たせる 親を含めた『絶対パス』を名称として扱い、取り出した後にパース ファイルシステムに同様のディレクトリ構造を作り、毎回パースする (1)のXMLDBはオープンソースのeXistやXindice、Yggdrasillなど様々な選択肢がありましたが、カテゴリのみの利用な割にメンテナンスコストが高すぎるので見送りま

    s-edy
    s-edy 2009/06/24
    ラボブログ書きました-。今回はSQLネタ。 [追記] 小数の方法と、更新方法を補足追記しました。
  • アルゴリズムと計算量

    金庫破りと計算量膨張 n 桁の番号をもつ暗証ロックがあるとします。 2 桁であれば 00 〜 99 の 100 個の正解があるわけで、 0 番から順に入力していく解き方では、 最悪の場合は 100 手目に開きます。 99 が正解とは限らないので、平均的にはこれより早く解き終わります。 0 であるときの確率は 1/100 で、このときの手数は 1 手です。 1 であるときの確率は 1/100 で、このときの手数は 2 手です。 2 であるときの確率は 1/100 で、このときの手数は 3 手です。 3 であるときの確率は 1/100 で、このときの手数は 4 手です。 : 99 であるときの確率は 1/100 で、このときの手数は 100 手です。 つまり、平均手数は により、100 手目の約半分です。 ここでいう解き方をアルゴリズムといい、 問題を解くための手数 (てかず) のことを計

  • 協調フィルタリング

    協調フィルタリング 渡辺 崇文, 廣安 知之, 三木 光範 ISDL Report  No. 20071019004 2007年 9月 19日 Abstract レコメンデーションサービスのための手法として,協調フィルタリングがある.協調フィルタリングは,ユーザの嗜好情報を元に各ユーザ間の類似度を計算し,その類似度に基づいてユーザの嗜好を推測するシステムである.協調フィルタリングは,Amazonのお勧め機能に採用されていることで有名である. 報告では,協調フィルタリングについて,その背景や関連概念,応用されているサービス等について調査を行った. 1  はじめに レコメンデーションサービスを提供する際に使用される手法として,協調フィルタリングがある.協調フィルタリングは,ユーザの嗜好情報を元に各ユーザ間の類似度を計算し,その類似度に基づいてユーザの嗜好を推測するシステムである. 報告

    s-edy
    s-edy 2009/06/12
    協調フィルタリングについて。
  • Binary Indexed Tree (Fenwick Tree) - naoyaのはてなダイアリー

    圧縮アルゴリズムにおける適応型算術符号の実装では、累積頻度表を効率的に更新できるデータ構造が必要になります。もともと算術符号を実装するには累積頻度表が必要なのですが、これが適応型になると、記号列を先頭から符号化しながら、すでに見た記号の累積頻度を更新していく必要があるためです。 累積度数表をナイーブに実装すると、更新には O(n) かかってしまいます。配列で表を持っていた場合、適当な要素の頻度に更新がかかるとその要素よりも前の要素すべてを更新する必要があります。適応型算術符号のように記号を符号化する度に更新がかかるケースには向いていません。 Binary Indexed Tree (BIT, P.Fenwick 氏の名前を取って Fenwick Tree と呼ばれることもあるようです) を使うと、累積頻度表を更新 O(lg n)、参照 O(lg n) で実現することができます。BIT は更

    Binary Indexed Tree (Fenwick Tree) - naoyaのはてなダイアリー
  • クラスカルのアルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー

    昨年からはじめたアルゴリズムイントロダクションの輪講も終盤に差し掛かり、残すところ数章となりました。今週は第23章の最小全域木でした。辺に重みのあるグラフで全域木を張るとき、その全域木を構成する辺の合計コストが最小の組み合わせが最小全域木です。 アルゴリズムイントロダクションでは、クラスカルのアルゴリズム、プリムのアルゴリズムの二点が紹介されています。いずれも20世紀半ばに発見された古典的なアルゴリズムです。 二つのうち前者、クラスカルのアルゴリズムは、コスト最小の辺から順番にみていって、その辺を選んだことで閉路が構成されなければ、それは安全な辺であるとみなし、最小全域木を構成する辺のひとつとして選択します。これを繰り返しているうちに最小全域木が構成されるというアルゴリズムです。 今日はクラスカルのアルゴリズムを Python で実装してみました。扱うグラフは書籍の例を使ってみました。以下

    クラスカルのアルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー
  • データベースの動的デフラグ - mixi engineer blog

    ノートPCの冷却ファンがうるさいのを対処しようとしてWebで調べたら、そのファンの設計者が「静音性へのこだわり」を語ったページにたどり着いて複雑な心境のmikioです。今回は、Tokyo Cabinet(TC)の最新バージョンで実装された動的デフラグ機能について長々と説明します。 断片化とデフラグ 任意のサイズのデータを管理する記憶装置においては、利用可能領域の断片化(fragmentation)の問題が常につきまといます。ファイルシステム上で任意のサイズのファイルを管理する際にも、データベースファイル内で任意のサイズのレコードを管理する際にも、C言語のmalloc/free関数群でメモリの管理をする際にも、様々なレイヤで断片化が起きうるのです。なぜなら、データを削除もしくは移動した際の空き領域を再利用するにあたって、その領域と同じサイズのデータが常に入ってくるとは限らないからです。特にデ

    データベースの動的デフラグ - mixi engineer blog
  • gzipの代わりにxzを使おう | Okumura's Blog

    GNU coreutils をソースからコンパイルしようとしてびっくり。coreutils-7.3.tar.gz (9690396バイト) 以外に coreutils-7.3.tar.xz (4045980バイト) が置いてある。*.xz は *.gz の42%のサイズしかない。 7-Zip で使われているアルゴリズム LZMA が gzip 相当の圧縮ツール xz として実装されたのだ。 これからは gzip と打つ代わりに xz と打とう。キーストローク数が半減するだけでなく,ディスク資源が半減し,地球温暖化も半減する。

  • B木 - naoyaのはてなダイアリー

    昨年から続いているアルゴリズムイントロダクション輪講も、早いもので次は18章です。18章のテーマはB木(B Tree, Bツリー) です。B木はマルチウェイ平衡木(多分木による平衡木)で、データベースやファイルシステムなどでも良く使われる重要なデータ構造です。B木は一つの木の頂点にぶら下がる枝の数の下限と上限を設けた上、常に平衡木であることを制約としたデータ構造になります。 輪講の予習がてら、B木を Python で実装してみました。ソースコードを最後に掲載します。以下は B木に関する考察です。 B木がなぜ重要なのか B木が重要なのは、B木(の変種であるB+木*1など)が二次記憶装置上で効率良く操作できるように設計されたデータ構造だからです。データベースを利用するウェブアプリケーションなど、二次記憶(ハードディスク)上の大量のデータを扱うソフトウェアを運用した経験がある方なら、いかにディ

    B木 - naoyaのはてなダイアリー
  • クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ

    集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法(K平均法)の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると1ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって1ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ

  • ゲーマーでなくても仕組みぐらいは知っておきたいアルゴリズムx40

    高校生の時、数学の先生がこう言いました。 ゲームなんて、開発者が作ったルールの上で遊ばれるだけだ。 と。 その時、ゲーマーな自分はこう思いました。 ゲーマーは、開発者が作ったルールの上で遊ばれたい。 と。 というわけで、普段何気なくプレイしているゲームには、どのようなルール(アルゴリズム)があるのか。それを知るために、いろいろなゲームのアルゴリズムなどを解析しているページへのリンク集を作りました。 ほとんどのゲームのアルゴリズムは正式に発表されていないので、ユーザーの手による逆解析だったり、大学の研究による真面目な考察だったりします。(リンク先には、一部アルゴリズムと呼べないものも含まれています) 各種ゲームのプログラム解析 ドラクエ、FF、ロマサガのプログラム解析 DQ調査報告書(リンク切れ) ドラクエの物理ダメージ計算式は質的にどれも同じだが、細かい部分で微妙に違う RPG INST

    ゲーマーでなくても仕組みぐらいは知っておきたいアルゴリズムx40
  • scale out の技術 〜 consistent hashing 編 (cloud 研究会, December 19, 2008)

    scale out の技術 〜 consistent hashing 編 首藤 一幸 2008年 12月 19日 cloud 研究会 (丸山不二夫氏主宰) スライド: shudo-cloud-scaleout-20081219.pdf (PDF ファイル, 840 KB) 関連資料: オーバレイによる分散キャッシュ: ウェブページ (21 pages, HTML) Unstructured overlay と Sturectured overlay: ウェブページ (34 pages, HTML) Back to Publications のページ 首藤のページ scale out の方策

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