画像処理におけるアルゴリズム
ここでは各画像処理におけるアルゴリズムを簡単に解説する。 2値化 明るさ調整 色成分の抽出 色反転 コントラスト調整 切り出し ガンマ補正 グレイスケール化 増色 画像枠付加 鏡像反転 ノイズ除去 輪郭抽出 輪郭追跡 拡大縮小 任意角回転 セピア調化 ぼかし 2値化 指定画像を白と黒の2階調の画像に変換する処理であり、本研究で作成した2値化処理は単一手動閾値方式、P-タイル法、また、誤差分散法およびその拡張型である Floyd&Steinberg 型誤差分散、Jarvice,Judice&Ninke 型誤差分散の5つである。 次にそれぞれのアルゴリズムについて解説する。 単一手動閾値方式 指定された色深度を基準として、その値より入力画素の色深度値が明るければ白、暗ければ黒色として2値化する。下の式を用いている。 このとき、出力画像は初期状態で黒色となるので、入力画像の画素値が閾値以
プリム法（最小全域木問題）
プリム法 (Prim's MST Algorithm) は最小全域木問題を効率的に解くグラフ理論におけるアルゴリズムです。 最小全域木 (MST: Minimum Spanning Tree) とは，グラフを構成する「辺の重みの総和」が最小となる全域木です。 「全域」とは，元のグラフがあって，その部分グラフのうち（辺の構成は変わっていても）頂点集合が同じグラフを指します。 木とは連結 (connected) でかつ閉路 (loop) が無いグラフなので，つまり，元となる（木ではない）グラフがあって， そこから，切り離された頂点を作らずに（連結であり），閉路を作るような辺が「辺の重みの総和が最小となるように」全て取り除かれた（木である）グラフを求める問題です。 MST（最小全域木）を求めるアルゴリズムとしては，ここで説明するプリム法の他にクラスカル法が有名です。 アルゴリズム 以下のグラフを
ダイクストラ法（最短経路問題）
ダイクストラ法 (Dijkstra's Algorithm) は最短経路問題を効率的に解くグラフ理論におけるアルゴリズムです。 スタートノードからゴールノードまでの最短距離とその経路を求めることができます。 アルゴリズム 以下のグラフを例にダイクストラのアルゴリズムを解説します。 円がノード，線がエッジで，sがスタートノード，gがゴールノードを表しています。 エッジの近くに書かれている数字はそのエッジを通るのに必要なコスト（たいてい距離または時間）です。 ここではエッジに向きが存在しない（＝どちらからでも通れる）無向グラフだとして扱っていますが， ダイクストラ法の場合はそれほど無向グラフと有向グラフを区別して考える必要はありません。 ダイクストラ法はDP（動的計画法）的なアルゴリズムです。 つまり，「手近で明らかなことから順次確定していき，その確定した情報をもとにさらに遠くまで確定していく
最小全域木問題(クラスカル法とプリム法) - ぬいぐるみライフ？
最小全域木問題を解くためのアルゴリズム「クラスカル法」と「プリム法」を使ってみた． 最小全域木について クラスカル法 プリム法 PKUの問題 クラスカル法による解答 プリム法による解答 メモリ使用量と実行時間の比較 最小全域木について まず，全域木(Spanning tree)とは連結グラフの全ての頂点とそのグラフを構成する辺の一部分のみで構成される木のこと．つまり，連結グラフから適当な辺を取り除いていき，閉路をもたない木の形にしたものが全域木となる．ここで，グラフの各辺に重みがある場合，重みの総和が最小になるように辺を選んで作った全域木のことを最小全域木(Minimum spanning tree)という． 最小全域木を求めるアルゴリズムとしては以下の二つが有名である． クラスカル法 (Kruskal's algorithm) プリム法 (Prim's algorithm) いずれも貪欲
イケてないプログラム（使えない成果物）に見られる３つの共通点
クイックソートの話で書いたとおり、相変わらず Excel - VBA と格闘する日々が続いております・・・orz 「大企業にありがちな問題。委託開発の甘い罠・・・」でも書いたとおり、今まで外注して作ったソフトウェアってほぼ 100% の確率でイケていないものが完成してます。年末に納品されたソフトウェアのできも酷いの何のって・・・ さて、いままで見てきたイケてないプログラムのダメソースに共通して言えることが３点ありまして、 DRY ( Don’t Repeat Yourself ) でない。同じもしくは似たソースのコピペが至る所に散在する。 ロジックに無駄が多すぎ。行き当たりばったりで作った感、満点。 アルゴリズム知らなさすぎ。馬鹿ループ処理で時間かかりすぎ。 のいずれか、もしくは全部が当てはまります。大抵は全部ですね。こういったソースが納品されると、センス無いなぁ〜と思っちゃうわけ。こうい
アルゴリズム百選 - ユークリッドの互除法 : 404 Blog Not Found
2007年12月11日16:30 カテゴリアルゴリズム百選Math アルゴリズム百選 - ユークリッドの互除法 今回は、ユークリッドの互除法を取り上げます。 ユークリッドの互除法とは何か。小学校の時に実は習っているはずですが、忘れている方は思い出してみてください。最大公約数(Greatest Common Divisor)を確実に計算する方法です。古代から有名なこのアルゴリズムは、かつては"The Algorithm"といえばこれをさすほど有名なアルゴリズムです。 それは、コードではなく普通の言葉でも簡単に書くことが出来ます。gcd(m, n)を出すには、 mをnで割り、余りがrだとする 余りrが0なら、nがGCD。 そうでなければ、nとrのGCDを求める 互い違いに割っていくので、互除法というわけです。 function gcd(m, n){ if (m < n) return gcd(
アルゴリズム百選 - 迷ったらbenchmark : 404 Blog Not Found
2007年12月09日03:30 カテゴリアルゴリズム百選 アルゴリズム百選 - 迷ったらbenchmark この話題、以下の答えとしても適度なのでそのまま。 アルゴリズム百選 - フィボナッチ数列にO()を学ぶ - www.textfile.org 「O()が小さいからといって速いとは限らない」が抜けている。ベキ乗アルゴリズム再考 ベキ乗のやり方として、すぐに思いつくのは以下の方法です。 function power(b, n){ var result = 1; while(n--) result *= b; // b を n 回掛け算 return result; } これがO(n)であることは、直感的にわかります。 ところが、これをO(log n)でやる方法も比較的すぐに思いつきます。 例えばbを21乗したいとします。21=16+4+1なので、b21はb(16 + 4 + 1)とも書
アルゴリズム百選 - 値と参照 : 404 Blog Not Found
2007年12月06日15:30 カテゴリアルゴリズム百選 アルゴリズム百選 - 値と参照 今回は値と参照について取り上げます。 突然ですが問題です。以下のJavaScriptプログラムを実行すると、何と表示されるでしょうか? プログラム: var a = [0, 1, 2, 3]; var b = a; b[0] = 'zero'; p(a); 出力: エラー: 答えは、"zero, 1, 2, 3"です。しかし、なぜaを直接変更していないのにaの中身が変わっているのでしょうか? ここで、二行目に注目してみます。ここでは変数bに変数aを代入しています。変数aは配列です。ここだけ見ると、内部で起こっているのは以下のようなことに見えなくもありません。 array b -+ array b -+ | 0 | | 0 | | 1 | = | 1 | | 2 | | 2 | | 3 | | 3 |
アルゴリズム百選 - 用語の定義、またはその欠如 : 404 Blog Not Found
2007年12月05日03:00 カテゴリアルゴリズム百選Math アルゴリズム百選 - 用語の定義、またはその欠如 いい機会なのでお断りしておくと、 O(1)というのはご機嫌に速いということ？ by Inquisitor たとえばn桁の足し算は、2つの整数および結果が適当なレジスタに収まるうちは、1クロック（程度）でできるのでご機嫌に速いわけですが、O(1)というわけではもちろんなく、O(n)だと考えるのがふつうでしょう それが「ふつう」だという人向けの本にするつもりはありません。 本書はなるべく正確な知識を提供することを目指しますが、その正確さのためにページ数が倍になるのであればそれを恐れずに割愛するつもりでもあります。脚注や参考文献など、「より正確な知識のため」のポインターはその場合なるべく明示するつもりではありますが。 厳密に言えば、こういう言い方は許されないはずです。精度に限りが
アルゴリズム百選 - ベキ乗はO(1)でOK? : 404 Blog Not Found
2007年12月04日23:00 カテゴリアルゴリズム百選Math アルゴリズム百選 - ベキ乗はO(1)でOK? これ、Hyukiさんをはじめ多くの方が疑問に思っていらっしゃるようなので、いまのうちに答えておきましょう。blogで書く以上、書く順番は順不同で構わないのですし。 アルゴリズム百選 - フィボナッチ数列にO()を学ぶ - www.textfile.org フィボナッチ数列の一般項を求める式を使ったときってO(1)って言えるのだろうか？まずは、論より証拠、というわけで実測値をご覧下さい。Cでフィボナッチ数をO(n)アルゴリズムと公式を使ってそれぞれ100万回計算した時にかかった時間をプロットしたものです。最適化をかけていないものと-O3で最適化をかけたものと双方を計測しています。fib(73)まで計算したのは、doubleで整数で保っておける限界がそこまでだったので。ソースは本
404 Blog Not Found:アルゴリズム百選 - ハッシュを再発明する
2007年12月03日11:15 カテゴリアルゴリズム百選 アルゴリズム百選 - ハッシュを再発明する (実はハッシュを使って)配列を再発明したところで、今度は配列を使ってハッシュを再発明してみます。 現代におけるプログラミングでは、連想配列(associative array)というものを非常によく使います。通常の配列では、データを取り出すのに整数の番号を使いますが、連想配列ではその代わりに文字列を使います。これは非常に便利で、多くの言語ではオブジェクトの実装にこの連想配列を用いています。JavaScriptのオブジェクトも実は連想配列です。 しかし、これを実装するには、少し工夫が必要です。単なる配列であれば、ただ等間隔に並べておけば、「何番目を出してくれ」で事足りますが、連想配列で「'dankogai'番目」といっても人間にもコンピューターにもなんのことかさっぱりわかりません。 誰でも
404 Blog Not Found:アルゴリズム百選 - 二分探索(binary search)
2007年12月04日08:30 カテゴリアルゴリズム百選Math アルゴリズム百選 - 二分探索(binary search) 今回は二分探索を取り上げます。 検索:コンピューターの最もよくある利用法 「二分探索って何?」「ググレカス」と言われないためにこの記事は存在するのですが、Webの検索に限らず、「目的のデータを見つけて取り出す」というのは、およそコンピューターの利用法で最もポピュラーなものです。 配列:コンピューターがデータを扱う根本的な方法 そのデータはコンピューターのなかでどう置かれているかというと、非常に単純です。デジタル化されたデータ=数値が一定間隔で並んでいるだけです。こういうデータ構造を、配列(array)といい、この数値一個一個のことを要素(element)と言います。 現代のコンピューターでは、最小要素はバイト(byte)と呼ばれています。このバイトの中には0と1
アルゴリズム百選 - フィボナッチ数列にO()を学ぶ : 404 Blog Not Found
2007年11月28日18:00 カテゴリアルゴリズム百選Math アルゴリズム百選 - フィボナッチ数列にO()を学ぶ 404 Blog Not Found:プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10、これほどの反響になるとは。200ブクマぐらいは予想していたが、もいくとは。 とりあえず、本の仮題を「アルゴリズム百選」として、「アマグラマーのすすめ」と同じように本blogに草稿を書いていくことにする。「メインページ」の「アルゴリズム大募集! C&R研究所 - トップページ」の方も適宜更新していくが、「その場で動かせるコードサンプル」はここでないと書けないので。 ただし、「アマグラマーのすすめ」よりは書き方は順不同になるはず。それでも序文相当のことは「チラ見」ならぬ「チラ書き」しておいた方がいいだろう。というわけで、序文に変えて紹介するのが、本Entry。 ヒントとな
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本質的にどれも同じだが、細かい部分で微妙に違う RPG INST
404 Blog Not Found:プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10
2007年11月26日18:15 カテゴリMathLightweight Languages プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10 ぎくっ あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。 - 人力検索はてな なぜぎくってしているかというと、実はすでにアルゴリズム本の発注を受けているからなのだ。いつまでも伏せておくのもなんなので、ここにえいやっとdiscloseしてしまうことにする。 アルゴリズム大募集! C&R研究所 - トップページ その下書きもかねて、そこでも紹介しないわけに行かないメジャーなアルゴリズムをとりあえず10個紹介しておくことにする。 ユークリッドの互除法(Euclidean algorithm) その昔(数百年ほど前)は「アルゴリズム」といえば、「手順一般」を指すのではなく、この「互除法
生年月日から年齢を計算する簡単な計算式：ITpro
私の個人ブログに掲載したら好評でしたので、こちらでもご紹介してみます。 最近知ったんですが、生年月日から年齢を計算する簡単な計算式というのがあるそうです。 (今日の日付-誕生日)/10000の小数点以下切捨て。 PHPで書くと echo (int)((20070823 - 19850101)/10000); Perlで書くと print int ((20070823 - 19850101)/10000); JAVAで書くと System.out.println( (int)((20070823 - 19850101)/10000) ); という感じになります。 日本の法律を確認してみました。誕生日の前日が終了する瞬間（すなわち誕生日をむかえる午前0時00分の直前）に1歳を加えることになる。ただしうるう年など、年によって期間を定めた場合において最後の月に応当する日がないときは、その月の末日を
データ圧縮法概説 目次
最終更新日：2001年7月2日 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)
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<h2>C言語によるアルゴリズム(コメント付き)</h2>
SQLで木と階層構造のデータを扱う――入れ子集合モデル