秘書問題 - Wikipedia
最善を選択する確率は に収束する。 別の解法[編集] 秘書問題や類似する問題の直接的解法として Odds algorithm がある。 ヒューリスティックの性能[編集] Stein, Seale, and Rapoport (2003)[1]では、秘書問題を解く際に使われる心理学的にもっともらしいヒューリスティクスの成功確率を検討している。彼らが検討したヒューリスティクスは以下のようなものである。 カットオフ規則(CR) 最初の人の応募者を採用しない。その後、最初の候補者（そこまでで1位の応募者）を採用する。これは、 の CSP の最適ポリシーの特殊ケースである。 候補者カウント規則(CCR) 番目の候補者を選択する。最初の応募者をスキップするわけではない。単に候補者（それまでの1位）を数えるだけで、応募者の順序を深く考慮しているわけではない。 非候補者の次規則(SNCR) 非候補者（そこ
読んだ直後から滅茶苦茶役に立つ──『アルゴリズム思考術:問題解決の最強ツール』 - 基本読書
アルゴリズム思考術:問題解決の最強ツール 作者: ブライアンクリスチャン,トムグリフィス,田沢恭子出版社/メーカー: 早川書房発売日: 2017/10/19メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る『アルゴリズム思考術:問題解決の最強ツール』とは個人的にそそられる書名ではなかったので(ほぼ原題「ALGORITHMS TO LIVE BY」通り。)なかなか手が出なかったのだが、さらっと読み流すか……と手を出してみたらおもしろくて、その上読んですぐに役に立つ内容が満載なのであっという間に最後まで読んでしまった。 基本的にはアルゴリズム──より具体的な言葉でいえば「計算によってあらかじめ算出された、最適な手順」を知っていることが、いかに現実的な問題を解決する役に立つのかを紹介した一冊なのだが、なにしろ単なる手順なので、準備も何もいらないし読んだだけで「おーそうなんだ」とすぐに使
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
開発環境へのこだわり
