木(tree)で遊ぶ - 連載 Haskellプログラミング（『情報処理』46巻5号 2005年5月）
46 5 2005 5 564 n 1 4 4 -1 5 n data data DumbTree = Empty | Fork DumbTree DumbTree data DumbTree Empty ( ) 2 DumbTree Fork nobsun@sampou.org IPSJ Magazine Vol.46 No.5 May 2005 565 DumbTree ( ) Empty Fork ( ) -- trees (>0)DumbTree trees :: Int -> [DumbTree] trees 1 = [Empty] trees n = concat [ joins ls rs | (ls,rs) <- [ lrs xs ys | (xs,ys) <- splits1 n ]] -- splits1 (>0)(>0)2 splits1 :: Int -> [(In
初心者でもアルゴリズムの学習ができる入門本とサイト一覧 - paiza times
Photo by VFS Digital Design 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について知っているでしょうか。情報系の学部出身の人は学校の授業でやったかもしれません。一方で学校で情報系の勉強をせずにITエンジニアになったという方は、アルゴリズムやデータ構造について一度は「勉強したほうが良いんだろうな」と思いつつも、実際の業務であんまり必要なさそうだし、難しそうだし、DevOpsやオブジェクト指向やフレームワークについて学ぶので手一杯で未着手、という人も多いのではないでしょうか。 今回はそんな方に向けて、アルゴリズム、データ構造を学ぶ意義と、それらを学ぶときに役立つ本とサイトについてまとめました。 ■アルゴリズム、データ構造を学ぶ意味 アルゴリズムやデータ構造について語られるときに、非常に良く言われる事として「そんなものは実務に役立たたないので必要ない」という意見があります。本当にア
類似画像検索について簡単にまとめてみた - Qiita
類似画像検索手法について簡単にまとめました。 はじめに 画像検索には主に2種類の手法がある。 TBIR (Text Based Image Retrieval) 画像にテキストデータが紐付けられていて、テキストを元に検索する CBIR (Content Based Image Retrieval) 画像の特徴量を基盤として検索する ライブラリ Feature Extraction Library - FELib http://appsrv.cse.cuhk.edu.hk/~jkzhu/felib.html 下記の５つの特徴を持つ画像から特徴量を抽出できるライブラリである。 Color histogram, color moments. カラーヒストグラム・色統計) Edge histogram. 輪郭のヒストグラム Gabor wavelets transform. Wavelet tra
もし先輩女子エンジニアが『アルゴリズム』を図解で教えてくれるとしたら - paiza times
2014年7月30日より8月27日まで開催した、paizaオンラインハッカソン（略してPOH![ポー！]）Lite「天才火消しエンジニア霧島 もしPMおじさんが『丸投げ』を覚えたら」ですが、どのような解法が有ったのでしょうか。 今回もPOH恒例の「解説図解」を、天才火消しエンジニア霧島が解説するとしたら、という体で書いてみたいと思います。(特に文体とか変えませんがｗ 最後に霧島壁紙DLが有るので是非最後までお読みください。) ■どのような高速化ステップがあるのか？ 今回の問題ですが、実行時間に大きく影響する計算量別にみたアプローチでは、すべての組み合わせを出して、人数を満たして一番安い組み合わせを見つける全探索[計算量はO(2^N)]と、動的計画法[計算量はq = max(q_i) としてO(Nq) ]（やり方によってはO(NM)）による2種類があります。 また全探索を改良し、効率的な枝刈
アルゴリズムとプログラミングをビジュアルで一挙に理解できる「VisuAlgo」
アルゴリズムを理解するのにビジュアル化することは非常に有効で、プログラムをビジュアル化することで理解が進むのもまた同じ。そこで、アルゴリズム・プログラミングの理解が進むようにと、アルゴリズムを記述したプログラムコードを一挙にビジュアル化することで、アルゴリズム＆プログラミングを同時に学習できる一挙両得なサービス「VisuAlgo」が公開されています。 VisuAlgo - visualising data structures and algorithms through animation https://visualgo.net/en 上記のVisuAlgoサイトで試しにソートアルゴリズムの基本プログラム「バブルソート」をビジュアル化してみます。「Sorting」の「bubble」をクリック。 検索窓の下に「bubble」と表示されたのを確認したら「Sorting」の画像をクリック。
バブルソートよりも非効率なソートアルゴリズムを探して ―― ストゥージソートとスローソート - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
はじめに 恐らく、プログラマの中で配列内の要素を整列させたりするソートにお世話にならなかった人、というのは余り考えられないのではないでしょうか。しかし、とはいえ、大抵はソートを自前で実装せず、組み込み関数であったり、あるいは何らかのライブラリで済ませることが殆どだと思う。 車輪の再発明というよりも、バグとか、自分が考慮していなかった挙動などを避けるために、自前でソートを組むことは余りないのですが、とはいえ、自分なりにソートを実装して見ると、それがどういう特徴を持ったソートであるか、というのがわかりますし、また、ソートというのはいったいどういう操作で実現されるのかという洞察が深まってくるなあ、という実感があったりする。 なので、今回はあるソート二つについての話を書くのが趣旨です。 最高のアルゴリズムはある、だが最悪のアルゴリズムは何か 一口にソートといったところで、ソート自体にも銀の弾丸があ
機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
もし女子大生プログラマに『アルゴリズム』を図解で教えるとしたら - paiza times
2014年4月16日より2014年5月14日まで開催していたpaizaオンラインハッカソン（略してPOH![ポー！]）Vol.2「女子大生とペアプロするだけの簡単なお仕事です！」で提出された最速コードはどのような高速化のアプローチでで生み出されたのでしょうか？ POH Vol.2に登場した女子大生インターンプログラマの木野ちゃん（左のイラスト）にアルゴリズムを図解で教えるとしたら、どう教えるだろうか、という事で、今回は図解してみました。 今回は前回の最速コード発表レポート（【結果発表】女子大生プログラマの心を鷲掴みにした最強のコード8選）に引き続き、最速コードの裏側に迫ります。 ■高速化のアプローチ方法について 今回もPOH Vol.1 と同様に、POH Vol.2では計算量の改善による高速化を柱とするアプローチを想定して出題されました。基本は定数倍高速化によって想定解法よりも悪い計算量の
アルゴリズムパズル
大学で計算機科学を教える著者が、「パズルを解くことで、アルゴリズム的思考を鍛える」というコンセプトに基づいて、古今東西150の「アルゴリズム的」な数学パズルを収録。優れたアルゴリズム設計戦略と分析テクニックを通して、アルゴリズム的思考と柔軟な発想を育てます。また、近年では、入社試験にパズル的な難問を出す企業も増えており、その対策としても役立つ一冊です。 質問形式の序文 謝辞 パズル一覧 チュートリアルのパズル 本編のパズル 墓碑銘パズル 第1章 チュートリアル 一般的なアルゴリズム設計戦略 魔方陣（Magic Square） nクイーン問題（The n-Queens Problem） 有名人の問題（Celebrity Problem） 数当てゲーム（Number Guessing）（別名20の扉（Twenty Questions）） トロミノ・パズル（Tromino Puzzle） アナグ
計算機プログラムの構造と解釈 第二版
[ 目次, 前節, 次節, 索引 ] 2014-03-06 更新 [ 目次, 前節, 次節, 索引 ]
オブジェクト指向プログラミング再入門
24. よくない設計 ! ／￣￣＼ ／ _ノ ＼ | （ ●）（●） | （__人__） | ｀ ⌒´ﾉ | } ヽ } ヽ､.,＿＿ __ノ _, ､ -― ''"::l:::::::＼ｰ-..,ノ,､.ﾞ,i ､ /;;;;;;::ﾞ:':､::::::::::::|＿:::;､>､_ l|||||ﾞ!:ﾞ､-､_ 丿;;;;;;;;;;;:::::i::::::::::::::／:::::::＼ﾞ'' ﾞ||i l＼>::::ﾞ'ｰ､ . i;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;|::::::::::::::＼::::::::::＼ .||||i|::::ヽ::::::|:::! 年齢は？ 店員（売る人） ! ／￣￣＼ ／ _ノ ＼ | （ ●）（●） | （__人__） | ｀ ⌒´ﾉ |
Data Structure Visualization
Currently, we have visualizations for the following data structures and algorithms: Basics Stack: Array Implementation Stack: Linked List Implementation Queues: Array Implementation Queues: Linked List Implementation Lists: Array Implementation (available in java version) Lists: Linked List Implementation (available in java version) Recursion Factorial Reversing a String N-Queens Problem Indexing
SmartNewsを支える機械学習
ニュースアプリSmartNews(https://www.smartnews.be/)の背景のアルゴリズムについてTokyoWebMining30th(http://tokyowebmining30.eventbrite.com/)で話させていただいた際の資料です。 •SmartNews iphone版: https://itunes.apple.com/jp/app/id579581125 •SmartNews Android版 https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.gocro.smartnews.android •SmartNews開発者ブログ http://developer.smartnews.be/blog/Read less
CodeIQで結城先生が出題されたCrossingが神がかっていた件 - やねうらおブログ(移転しました)
CodeIQで挑戦者数が400人超えという異例の事態になったCrossingとはどんな問題だったのか。twitterでも恐ろしい勢いで拡散され、最終日に100人を超えるチャレンジがあった、この問題。一体どこにそんな魅力があったのかについて考えてみる。 まず、このように注目されるためには満たすべき条件が二つある。 繁盛する飲食店を考えてもわかるように、まず美味しくなければならない。CodeIQで言うと、問題として良問でなければならない。解答後の達成感がなくてはならない。 次に、飲食店なら、その店に入ってみようという気にさせなければならない。入りにくそうなお店でも、料理さえ美味しければその後口コミで広がることもあるだろうが、それだと繁盛するまでに時間がかかりすぎる。だからCodeIQで言うと、まず問題を解いてみようという気にさせなければならない。 このどちらが欠けても駄目である。この問題はこの
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さまざまなアルゴリズムをアニメーションで解説してくれる『Algomation』 | 100SHIKI
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