データ圧縮の基礎『ハフマン符号化』の仕組みを見てみよう | パソコン実践BLOG -道すがら講堂-
何度かこのブログでデータ圧縮（書庫やエンコードなど）について解説してきましました。 しかし、その詳しい仕組についてはまだ書いていません。実際、実践的なところは難しすぎるので私もよく分かっておらず、専門的なことまではわかりません。（プログラミングは今後しっかり勉強していきたいですね。） ですが、漠然と「取り敢えずデータが少なくなるんだよ！」と言われても釈然としないでしょう。少なくとも、私は「元の情報を残したままデータを小さくするってどうやるんだろう？」と疑問を持ちました。 なので、この記事ではデータ圧縮の基礎部分でよく使われる「ハフマン符号化」について書いてみたいと思います。 情報数学のお話になりますが、概要だけならとても理解しやすいものなので、今回はこれをテーマにしてみます。データの圧縮とはどうゆうことなのか、その一端でも知りたい方はお付き合いください。 ついでに「なぜコンピューターは0と
高層ビルのエレベーターホールには、なぜ階数表示がないのか - 本当は怖いHPC
以前に高橋幸雄先生の授業で聞いて非常に面白いと思ったこと。 オフィスビルとかホテルとか、エレベーターが何基も設置されているビルの場合、エレベーターホールに階数表示が無いことが多い。エレベーターホールで画像検索してみればわかると思う。 これはなぜだろうか。 その理由は、「客がいても、その階を通過することができるようにするため」だ。 基本的に、多数のエレベーターを効率よく動かすのは難しい。工夫された高度なアルゴリズムが使われていることが多い。目標は「客の平均待ち時間を短くする」ことだ。ある階でボタンが押された場合、どのエレベーターがその客を迎えに行くか、という判断が平均待ち時間に大きな影響を与える。難しいアルゴリズムの中で、この点がもっとも重要なところだ。 高層ビルの場合、エレベーターはかなりの速度で走っている。既に客を乗せて走っているエレベーターが他の客を乗せるために停止すると、減速→停止→
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
モバイルゲームの歴史を年代別にご紹介します。モバイルゲームの成長と今後について詳しく解説していきます。
モバイルゲーム 物凄い勢いで勃興したモバイルゲーム業界は、いろいろな課題や問題に直面しながらも巨大化し、今日の時点でのスマートフォン向けゲームの市場へと継承されていきます。 モバイルゲームの歴史 2001 Javaアプリと3Dゲームの登場 Javaが利用できるようになったことにより、ダウンロード型のゲームが供給できるようになりました。 2002 携帯電話端末の大容量化・3D化競争 Java搭載携帯電話端末が登場してからごく僅か1年の間に、アプリのサイズに関しては10倍に広大化し、表現方法も2Dから3Dにシフトし始めました。J-PHONEは『ゼビウス』や『スペースハリアー』などといった昔のアーケードゲームを、ドコモはSIMCITYなどパソコンで世界的規模のヒットを飛ばしたゲームを主力商品としていました。 2003 モバイルゲームの一般化 メモリの制限が厳しいJava仮想マシン上ではなく、OS
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
高速な安定ソートアルゴリズム "TimSort" の解説 - Preferred Networks Research & Development
先日、TimSortというソートアルゴリズムが話題になりました。TimSortは、高速な安定ソートで、Python(>=2.3)やJava SE 7、およびAndroidでの標準ソートアルゴリズムとして採用されているそうです。 C++のstd::sort()よりも高速であるというベンチマーク結果1が話題になり(後にベンチマークの誤りと判明)、私もそれで存在を知りました。実際のところ、ランダムなデータに対してはクイックソート(IntroSort)ほど速くないようですが、ソートというシンプルなタスクのアルゴリズムが今もなお改良され続けていて、なおかつ人々の関心を引くというのは興味深いものです。 しかしながら、オリジナルのTimSortのコードは若干複雑で、実際のところどういうアルゴリズムなのかわかりづらいところがあると思います。そこで今回はTimSortのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解
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
アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのHatena
この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基本的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういう本で勉強すればいいか、ぼくの知ってる本からまとめてみました。
Sleep sortの各言語での実装まとめ – Yuyak
盛り上がってるSleep sort。 僕もどの言語かで実装しようと思ったけどもう色々やられていて悔しいのでまとめてみる。 随時更新。 そもそもの発端 4chan BBS – Genius sorting algorithm: Sleep sort （本家） 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 bash 4chan BBS – Genius sorting algorithm: Sleep sort （本家） 4chan BBS – Genius sorting algorithm: Sleep sort C# 4chan BBS – Genius sorting algorithm: Sleep sort JavaScript 話題のソートアルゴリズム「sleep sort」をJavascriptで実
データ構造やアルゴリズムを視覚的に確認できるData Structure Visualizationが面白い | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 開発において言語の習得はいわば前段階。データ構造やアルゴリズムを理解して初めて作りたいと思ったプログラムを作れるようになります。データ構造やアルゴリズムは抽象的な概念なので，プログラミング言語やパラダイムが変化してもずっと使い続けることができる。いわば潰しの効く知識になりえるのが良いところ。 よく使われるデータ構造やアルゴリズムを勉強するためには，Data Structure Visualizationのようなサイトを使うといいかもしれない。Webブラウザ上で視覚的に確認できるのがよいところ。例えば，バブルソートやクイックソートのような主要なソートアルゴリズムはここで確認できる。どのよ
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
Sorting algorithms: quite boring until you add sound effects - Geek.com
This site may earn affiliate commissions from the links on this page. Terms of use. Anyone who has ever done a programming course or tried to learn to code out of a book will have come across sorting algorithms. Bubble, heap, merge, there’s a long list of these methods of sorting data. The subject matter is fairly dry. Thankfully someone has found a way to not only make sorting more interesting, b
C - で私も素数を数えてみた : 404 Blog Not Found
2010年07月26日18:30 カテゴリMath C - で私も素数を数えてみた 世間は夏休みだそうだし、連日の猛暑で体調も底だし、というわけで私も素数を数えてみた。 10兆までの素数のリストを作ってみませんか？ - 記者の眼：ITpro もしあなたがプログラマだったら、プログラムを書いて10兆までの素数のリストを作ってみてほしい。情報システムの開発に携わる人であれば、10兆までの素数のリストを出力するシステムの見積もりを考えてみてほしい。費用はどれくらいかかるか、納期はどれくらいか、あなたはどんな答を出すだろうか。仕様書はうまく書けるだろうか。 プライムナンバーズ David Wells / 伊知地宏監訳 / さかいなおみ訳 [原著:Prime Numbers: The Most Mysterious Figures In Math] といっても原田記者と同じように書いても芸がないので
最強最速アルゴリズマー養成講座：アルゴリズマーの登竜門、「動的計画法・メモ化再帰」はこんなに簡単だった (1/5) - ITmedia エンタープライズ
動的計画法とメモ化再帰 今回は、非常によく用いられるアルゴリズムである、「動的計画法」「メモ化再帰」について説明します。この2つはセットで覚えて、両方使えるようにしておくと便利です。 なお、メモ化再帰に関しては、第5・6回の連載の知識を踏まえた上で読んでいただけると、理解が深まります。まだお読みになっていない方は、この機会にぜひご覧ください。 中学受験などを経験された方であれば、こういった問題を一度は解いたことがあるのではないでしょうか。小学校の知識までで解こうとすれば、少し時間は掛かるかもしれませんが、それでもこれが解けないという方は少ないだろうと思います。 この問題をプログラムで解こうとすると、さまざまな解法が存在します。解き方によって計算時間や有効範囲が大きく変化しますので、それぞれのパターンについて考えます。 以下の説明では、縦h、横wとして表記し、プログラムの実行時間に関しては、
トップクラスだけが知る「このアルゴリズムがすごい」――「探索」基礎最速マスター
トップクラスだけが知る「このアルゴリズムがすごい」――「探索」基礎最速マスター：最強最速アルゴリズマー養成講座（1/4 ページ） プログラミングにおける重要な概念である「探索」を最速でマスターするために、今回は少し応用となる探索手法などを紹介しながら、その実践力を育成します。問題をグラフとして表現し、効率よく探索する方法をぜひ日常に生かしてみましょう。 まだまだ活用可能な探索 前回の「知れば天国、知らねば地獄――『探索』虎の巻」で、「探索」という概念の基礎について紹介しました。すでに探索についてよく理解している方には物足りなかったかと思いますが、「問題をグラフとしてうまく表現し、そのグラフを効率よく探索する」というアルゴリズマー的な思考法がまだ身についていなかった方には、得るものもあったのではないでしょうか。 前回は、「幅優先探索」と「深さ優先探索」という、比較的単純なものを紹介しましたが
経路探索アルゴリズムの「ダイクストラ法」と「A*」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
as詳解 ActionScript 3.0アニメーション ―衝突判定・AI・3DからピクセルシェーダまでFlash上級テクニック を読んでいて、経路探索のアルゴリズムで A* が取り上げられていました。A* については、いろいろ検索して調べたりもしたのですが、やっぱり本に書いてあると理解しやすいですね。せっかくなので自分流に実装してビジュアライズしてみました。ダイクストラ法まずは A* の特別なケースでもあるダイクストラ法から見ていきます。クリックすると探索のシミュレーションが開始します。スタート地点(S)からゴール(G)への探索が始まります。色がついたところが「最短経路が決定した場所」です。スタート地点から少しずつ探索が完了していきます。半分ぐらい完了しました。まだまだ進みます。最後まで終わりました。最短経路を黒色矢印で表示しています。ダイクストラ法は、スタート地点から近いノード(=マス
地球にやさしいアルゴリズム---目次 - 地球にやさしいアルゴリズム：ITpro
アルゴリズムを構成している楽しい仕組みを紹介しながら，あなたに「おおっ」と言わせることが，本連載の最初の目的です。興味を持てたなら，アルゴリズムに関する文献や情報を抵抗なく読めるようになるはずです。アルゴリズムを使いこなしたり，作ることも無理なくできるようになるでしょう。 まずはいろいろなアルゴリズムの面白いところを見て，楽しんでみましょう 第1回 ナンプレを解いてみよう 第2回 パズルみたいに楽しいデータ圧縮 第3回 「場面」の移り変わりに注目する 第4回 できるだけ短いルートでゴールに到達する 第5回 隣の区画と異なる色で地図を四色に塗り分ける 第6回 上手なアルゴリズムの見つけ方 第7回 多対多の関係を賢く扱う 第8回 倉庫番を解くアルゴリズム 第9回 プロトコルを実現するアルゴリズム 第10回 麻雀の役を判定する 第11回 プログラム同士の対戦ゲーム 第12回 対戦ゲームの戦略を考
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「ソートも、サーチも、あるんだよ」 ～標準C++ライブラリにみるアルゴリズムの面白さ
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