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
quick sortよりも高速でmerge sortのように安定しているソートアルゴリズムtim sort [勘違い] - Islands in the byte stream
<追記>ベンチマークプログラムに誤りがありました。ソート済のシーケンスに対してソートを掛けていました。ご指摘ありがとうございます＞ak氏 そんな夢のようなソートアルゴリズムがあるのかというと、あるらしいんです。それがtim sortと呼ばれるアルゴリズムです。 画期的（？）なソートアルゴリズム「Sleep Sort」：濃縮還元オレンジニュース｜gihyo.jp … 技術評論社 このあたりで拾ってきたネタですね。 merge sortを改良したアルゴリズムで、安定*1しており、しかも実行速度にも優れているとか。アルゴリズムの性能の評価は済んでいるらしく、CPythonやJDK7には既に導入済みのようですね。 ならば当然Perlのソートも…と考えるわけですが、まず評価のためにJavaのソースをC++にそのまま移植してみました。それがこれ（いちおうテスト済）： https://github.co
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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。
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
d.y.d. 2倍だけじゃない
10:01 10/07/20 それでも２倍だ 先日のvectorの伸長度合いの記事に関して 本当に1.5倍のほうがメモリ効率がよいのか という反応をいただきました。とても興味深い。みんな読みましょう。 自分の理解メモ： 「再利用ができるから嬉しい」等の議論をするなら、 今までに確保したメモリ (1 + r^1 + ... + r^k) のうち、 有効に使えてるメモリ r^{k-1} (バッファ拡大直後) や r^k (次のバッファ拡大直前) の割合で評価してみようじゃないかという。 まず簡単のために再利用をしない場合を考えると、この割合はそれぞれ (r-1)/r^2、 (r-1)/r になります（途中計算略）。 この利用率が最悪になる瞬間 (r-1)/r^2 を最善にしよう、 という一つの指標で考えてみると、式を微分なりなんなりしてみると r = 2 で最大(25%)となることがわかります
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
4chan BBS - Genius sorting algorithm: Sleep sort
1 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:22 Man, am I a genius. Check out this sorting algorithm I just invented. #!/bin/bash function f() { sleep "$1" echo "$1" } while [ -n "$1" ] do f "$1" & shift done wait example usage: ./sleepsort.bash 5 3 6 3 6 3 1 4 7 2 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:27 >>1 Oh god, it works. But I don't like to wait 218382 seconds to sort '(0 218382)
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 (legacy)
TwitterのTLで知ったのだが、少し前に海外の掲示板で"sleep sort"というソートアルゴリズムが発明され、公開されたようだ。このアルゴリズムが面白かったので紹介してみる。 Genius sorting algorithm: Sleep sort 1 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:22 諸君！オレは天才かもしれない。このソートアルゴリズムをみてくれ。こいつをどう思う？ #!/bin/bash function f() { sleep "$1" echo "$1" } while [ -n "$1" ] do f "$1" & shift done wait example usage: ./sleepsort.bash 5 3 6 3 6 3 1 4 7 2 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:27 >>1 なん…だと
この機会にマスターしようぜ、正規表現、構文図、オートマトン - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
正規表現と構文図について解説します。オートマトンについても詳しく述べます。オートマトン・スゴロクで遊びましょう！ 世間でよく知られている／使われている概念・方法にはこだわらず、僕（檜山）の感覚で一番わかりやすいと思われる筋書きと用語法／図式法を使って説明します。この記事に目を通して“感じ”が掴めたら、形式言語理論の教科書を読み始めることが出来るでしょう。 [追記]この記事の内容に対する具体例は、「正規表現とオートマトン：なんだ簡単じゃん、JavaScriptによる実装」にあります。[/追記] 内容： 正規表現 正規表現の例 構文図 基本記号 連接 選択 省略可能 繰り返し ストレートワイヤーによるレイアウト調整 有限状態オートマトン 有限状態オートマトンの実行 バックトラックと先読み スゴロクとオートマトン コマをたくさん使うスゴロクと並列処理 非決定性オートマトンと決定性オートマトン 正
統計的機械学習入門
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
Googleアルゴリズム200項目全てを特別公開 | フォーデザイン
Googleアルゴリズムの200の要素を発見しましょう！（Let’s Try to Find All 200 Parameters in Google Algorithm） は2009年に書かれた記事ですが、パンダアップデートが適用された今現在（2011年4月）でも重要項目が多く書かれているもので。 多くはGoogleの特許（合衆国特許出願0050071741）に基づいていますが、筆者のアンが自身の解析結果や予測を盛り込んでいる事で、より実践に近い内容になっています。 SEO初心者の方は、これからのウェブ制作の軸に、SEOエキスパートの方はもう一度自身のサイトを見直す目次として確認してみてはいかがでしょうか。 ドメインに関する13要因 ドメイン年齢 ドメイン取得からの長さ ドメイン登録情報（Who is情報）の表示/非表示 ドメイン種類（サイトレベルドメイン（.com や co.uk） ト
転置インデックスを実装しよう - mixi engineer blog
相対性理論のボーカルが頭から離れないmikioです。熱いわっふるの声に応えて今回はTokyo Cabinetのテーブルデータベースにおける検索機能の実装について語ってみたいと思います。とても長いのですが、最後まで読んだあかつきには、自分でも全文検索エンジンを作れると思っていただければ嬉しいです。 デモ モチベーションをあげていただくために、100行のソースコードで検索UIのデモを作ってみました。Java 6の日本語文書を対象としているので、「stringbuffer」とか「コンパイル」とか「倍精度浮動小数」とかそれっぽい用語で検索してみてください。 インデックスがちゃんとできていれば、たった100行で某検索エンジン風味の検索機能をあなたのデータを対象にして動かすことができます。ソースコードはこちら（テンプレートはこちら）です。 でも、今回はUIの話ではないのです。ものすごく地味に、全文検索
javascript - Math.BigInt で多倍長整数演算 : 404 Blog Not Found
2010年09月12日03:00 カテゴリLightweight Languages javascript - Math.BigInt で多倍長整数演算 ついムラムラと。 /lang/javascript/math-bigint/trunk - CodeRepos::Share - Trac dankogai's js-math-bigint at master - GitHub フルスクラッチでないのでかえって苦労したかも。 Demo: var x = bigint("1234567890123456789012345678901234567890"); var y = new Math.BigInt("12345678901234567890"); p( x.add(y) ); p( x.sub(y) ); p( x.mul(y) ); p( x.div(y) ); p( x.mod(
Algorithm - 0と1を次々と返す簡単なお仕事 : 404 Blog Not Found
2010年09月03日05:30 カテゴリLightweight LanguagesMath Algorithm - 0と1を次々と返す簡単なお仕事 ごもっとも。 0と1を次々返す方法 - a2c.get.diary TrueだったらFalseで、FalseだったらTrueにしたい。 なんかそんなことそこかしこで必要で、その為の便利なものが あるのかなぁと思ったんだけど無いぽい Closure 本来は一番おすすめなのだが… JavaScript ()が煩わしいが、perlやrubyよりは自然。 #!/usr/bin/js var flipflop = function(p){ p = !p; return function(){ return p = !p; }; }; var fl = flipflop(); console.log(fl()); console.log(fl()); c
C - で素数を数え直したら、範囲10億で10秒切ったお : 404 Blog Not Found
2010年07月28日01:30 カテゴリMath C - で素数を数え直したら、範囲10億で10秒切ったお というわけで数え直したら… 404 Blog Not Found:C - で私も素数を数えてみた はてなブックマーク - mohnoのブックマーク「Core i7 な iMac で、10億の範囲を検索するのに1プロセス300秒前後」←遅いってこと？ エラトステネスのふるいで、原田氏の記事でも10億なら2分（Core i7 920）、私の手元では20秒（Core 2 Duo E6850）だったんだけど。 10秒を切ってしまったので。 次にアルゴリズムであるが、いろいろいじってみた結果こうした。 まず p < 256 な小さな素数でエラトステネスのふるいにかけ 次にMiller-Rabin素数判定法を適用する これは「個々の64bit整数が素数かどうか」を判定するのには(素数表を引くこ
要素の挿入、削除、ランダムアクセスが全部高速なリストを作った - kaisehのブログ
スキップリスト（Skip List）は1990年に発表された比較的新しいアルゴリズムで、要素の挿入や削除、検索を平衡木と同等のパフォーマンスで実行可能なリスト構造です。 Skip Listは連結リストの多層構成になっています。路線に例えると、最下層のリンクは各駅停車のように、全要素を結んでいます。一方、上層のリンクは急行や特急のように、途中の要素をスキップするようになっています。この路線を特急→急行→…→各駅と乗り継ぐことで、目的の要素に高速に到達できる仕組みです。もっと詳しい解説はこちらやこちらにあります。 で、ここからが本題です。Skip Listの実装はいくつも出ているんですが、Sorted Listとしての実装ばかりで、要素を任意順序で格納できてランダムアクセス（indexを指定してのアクセス）可能なSkip Listが見つからなかったので、自分で作ってみました。 通常のSkip
病みつきになる「動的計画法」、その深淵に迫る
数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。 もしあなたが知ってしまったなら――病みつきになる動的計画法の集中講義 前回の『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』で動的計画法とメモ化再帰を説明しましたが、前回の説明ではまだ勘所をつかめていない方がほとんどでしょう。そこで、これらを完全にマスターするため、今回はもう1つ具体例を挙げながら練習したいと思います。 どういった問題を採用するかは悩みましたが、非常に有名な「ナップサック問題」を取り上げて説明します。 ナップサック問題とは以下のような問題です。 幾つかの品物があり、この品物にはそれぞ
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