ウェーブレット行列の省メモリ構築方法 - アスペ日記
ウェーブレット行列の構築方法について。 前に書いた記事とは違って、「ウェーブレット行列大好き！」って人*1以外が読んでもあんまり益がない記事だということをあらかじめ書いておく。 内容としては、相変わらず中学生以上の知識が必要ということはないけれど。 上の記事で書いたように、ウェーブレット行列は 2進数の基数ソートと同じような感じで構築できる。 で、基数ソートをするには、元の配列と同じだけの領域が必要になる。 だが、ウェーブレット行列のように各段階でのビット列だけが必要であるなら、その領域は必要ない。 ウェーブレット行列でも、ウェーブレット木のノードのようなものを持っておくことで、配列長のオーダーでなく、文字の種類のオーダー（一般的に配列長よりずっと小さい）だけの記憶領域で構築できる。 ぼくのウェーブレット行列ライブラリである wavelet-matrix-cpp や、 id:echizen
中学生にもわかるウェーブレット行列 - アスペ日記
id:echizen_tm さんの記事「ウェーブレット木の効率的で簡単な実装 "The Wavelet Matrix"」から始まったウェーブレット行列ブームから半年以上が過ぎ、すでに枯れた技術として確立されつつある感があります。 …嘘です。 日本以外ではあんまり来ていません。 理由としては、やはりアルファベット圏では単語境界が明確であるため、こちらの記事で書かれているような「キーワード分割の難易度」といったことがあまり問題にならないということがあるかもしれません。 まあ、そういうわけで局所的に来ているウェーブレット行列ですが、日本語をはじめとする単語境界のない言語圏にとっては重要なネタであると思うため、解説記事を書き直して*1みようと思います。 ウェーブレット行列でできること 主となる操作は、文字列に対する 定数時間の rank() と select()*2 です。 rank() は、「文
手続き脳によるHaskell -- Sorting Algorithms
このページは手続き脳から脱却でいない筆者が、Haskell による各種 ソートティングアルゴリズムを実装してみた結果を紹介するページです。ソート はアルゴリズムの基本ですから、これで Haskell を攻略しようというわけ です。 ところで、Haskell に関するWebページを巡回していると、高階関数やモナド などを複雑に使ったアクロバチックでアブノーマルなコードに出会うことが しばしばあります。書いている超頭の良い人達は自らの変態さ加減が披露出来て 快感なのかもしれませんが、頭の悪い私にはそんなコードは理解できません... orz。 そこで私のページでは次のスローガンでプログラミングを行います 普通にやれ、普通に！ そんなわけで「モナドを理解したい」とか常人には不可能な無理難題を期待 している人は他のページを当たってください。筆者自身が分かってないので解説 できません。ごめんなさい。
はじめに — 機械学習の Python との出会い
はじめに¶ 機械学習の基本的な手法の実装を通じて，Python による科学技術計算プログラミングについて知ることができるように，このチュートリアルを執筆しました． 本チュートリアルの方針¶ このチュートリアルでは，いろいろな機械学習の手法を Python で実装する過程をつうじて，NumPy や SciPy など科学技術計算に関連したモジュールの具体的な使い方を説明します． 機械学習の手法についてはごく簡単な説明に留めますので，詳細は他の本を参考にして下さい． また，クラスなどのプログラミングに関する基礎知識や，Python の基本的な文法については知っているものとして説明します． プログラム言語やライブラリの解説の多くは，背景にある概念の説明，ソフトウェアのコア部分の仕様，そして，拡張部分の仕様といった順に，その機能の説明が中心となっています． ここでは，これらとは違うアプローチで Py
プログラマの実力は経験だけであがらないことがレベル格差につながる - きしだのはてな
プログラマというのは、道具に慣れることが、実力があがることにならないのですよね。だから、勉強せず業務経験だけだとレベルが低いままということになってしまう。 Javaを10年さわり続けて、Strutsを5年さわり続けても、それだけでは、与えられた画面を手際よく作成できるようになるだけで、たとえばStrutsすらよりよく使えるようになるわけではなかったりする。 Javaにしても、「volatileってなんですか？」という問いに、まあ知らないのはしかたないとしても、解説を見ながらですら答えられない可能性がある。 プログラムの反復生産は、プログラミング能力の向上にあまりつながらない。設定や記述に慣れるだけだ。そして、この「慣れ」というのには「難しいからそもそも実装を回避する」というようなものも含まれる。実力の向上は、作業ができるレベルで止まってしまう。 プログラマとしての実力をあげるための勉強が自
ぜひ押さえておきたいコンピューターサイエンスの教科書
僕はバイオインフォマティクスという生物と情報の融合分野で研究を行っています。東大の理学部情報科学科にいた頃は同僚のマニアックな知識に驚かされたものですが、そのような計算機専門の世界から一歩外に出ると、それが非常に希有な環境だったことに気が付きました。外の世界では、メモリとディスクの違いから、オートマトン、計算量の概念など、コンピューターサイエンスの基礎知識はあまり知られていませんでした。コンピューターサイエンスを学び始めたばかりの生物系の人と話をしているうちに、僕が学部時代に受けた教育のうち、彼らに欠けている知識についても具体的にわかるようになってきました。 バイオインフォマティクスに限らず、今後コンピュータを専門としていない人がコンピューターサイエンスについて学ぶ機会はますます多くなると思われます。そこで、これからコンピューターサイエンスを学ぼうとする人の手助けとなるように、基礎となる参
自然言語処理を活用したwebサービスをつくるときに参考になる5冊の書籍 - EchizenBlog-Zwei
自然言語処理を活用したwebサービス開発に関わって5年以上経った。いい機会なのでこれまでを振り返って役に立ったと思う5冊をメモしておく。 1.珠玉のプログラミング―本質を見抜いたアルゴリズムとデータ構造 まずはこれ。有名な本なので知っている人も多いと思う。簡単に説明するとちょっと前に「フェルミ推定」という名前で流行ったような、データから必要な数値を概算する方法や、問題が起きたときに問題点がどこにあるのか？最小の労力で解決するにはどこをいじればよいのか？などが書いてある。「webサービスで自然言語処理だ！」というと無限に夢が広がりがちなので、どういうデータが使えるのか、それをどういう形にもっていけばイケてるサービスになるのか、それはどのくらいの期間で実現できるか、ということを考える必要がある。そういうわけで本書は真っ先に読むべき一冊なのでは(余談だけれど、以前M << Nなデータに対してO(
いまさらアルゴリズムを学ぶ意味
いまさらアルゴリズムを学ぶ意味：コーディングに役立つ！ アルゴリズムの基本（1）（1/3 ページ） 本連載ではアルゴリズムを学ぶ、または学び直すことで、プログラミングのスキルを深めていきます。アルゴリズムは学問として取り扱われることが多いですが、この連載では開発の現場に役立つスキルを身に付けることを目的とします。初回は、アルゴリズムを学ぶ意義について。コンピュータに「3の倍数と3の付く数字」を判断させるにはどうしたらいいか。発想力を鍛えよう。 アルゴリズムを学ぶ意味 IT技術者である読者の皆さんなら、普段から何げなく「アルゴリズム」という言葉はよく使っていることでしょう。しかしあらためて「『アルゴリズム』とは何か」と問われて、すぐに明快に答えられるでしょうか。 また、IT技術者であってもアルゴリズムをきちんと勉強した人は意外と多くないのではないでしょうか。大学で学んだとか、入社後の新人研修
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
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
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
プログラム・プロムナード
会誌「情報処理」連載の「プログラム・プロムナード」（2002年4月〜2005年3月掲載）と「Haskellプログラミング」（2005年4月〜2006年3月掲載）はどなたでもご覧になれます。ファイルはすべてPDF形式です。 「Haskellプログラミング」に掲載されたプログラムは http://www.sampou.org/haskell/ipsj/ から取ることができます.
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