VisuAlgo - データ構造とアルゴリズムを可視化する
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簡単そうで難しい組合せ最適化
簡単そうで難しい組合せ最適化 簡単そうで難しい組合せ最適化 高校生，高専生，大学学部生の皆さん 私たちの研究室では，組合せ最適化（離散最適化）という ものを研究の対象にしています．これは離散数学の問題で すが，私たちの身近なところにも現れています．ここでは 組合せ最適化問題の例を挙げて，その解決に向けた研究に ついて説明いたします 京都大学工学部情報学科 数理工学コース 京都大学大学院情報学研究科 数理工学専攻 離散数理分野 長方形詰め込み問題 最初にパズルのような問題を紹介しましょう．左の図のようにいくつかの長方 形が与えられ，これらを入れ物に重ならないように詰めます．このとき，右の 図のように詰めた結果の高さをできるだけ低くすることがこの問題の目的です． １ ２ ３ ７ ６ ４ ５ ６ ８ ９ ２ ８ ５ ７ ４ ９ １ ３ 与えられた長方形 入れ物 詰めた
動的計画法を学ぶリソース・練習問題まとめ - フリーフォーム フリークアウト
移転しました http://please-sleep.cou929.nu/20100708.html
へ、変態っ！！読めないからやめてっ！bit使ったデータ構造・アルゴリズム実装集 - Negative/Positive Thinking
この記事はCompetitive Programming Advent Calendar Div2012の2日目の記事です。 12月20日追記： Darseinさんが20日目の記事で、ビット演算についての詳しい説明を紹介してくださっています！必読ですね！！！！：） はじめに Y＾´ ∨／／ ／,∠ ,. ' ／l／／／ ／, ' , '／ ! ｜ ｌ }´ 〈 〉 変 〈/ , ' ／／￣｀>< ／／／ ／／／ _,.=‐|'"´l ｌ〈 変 / 〈 態. ∨, '／l| ,.'-‐､｀/／｀7/ ／''"´__ ｜ ﾊ l丿 態 { 人） ! ! （／! |ヽ〈_ ・.ﾉ〃 〃 ／ '／⌒ヾ.! ,' !く ! ! （_ ト､__／ ヽ､_,.イ ／ｌ ｌ ｜:::::::｀｀`/:::::／...´..
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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Project Euler - PukiWiki
Project Euler † プログラムで解く数学の問題集です。 公式サイト 適当に和訳してます。我こそはと思う人はライセンスを確認した上で自由に書いてください。 ↑
Zobrist hashing - Wikipedia
Zobrist hashing (also referred to as Zobrist keys or Zobrist signatures [1]) is a hash function construction used in computer programs that play abstract board games, such as chess and Go, to implement transposition tables, a special kind of hash table that is indexed by a board position and used to avoid analyzing the same position more than once. Zobrist hashing is named for its inventor, Albert
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はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
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
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
A*アルゴリズムで８パズル解いてみた - 似非学問的な手記
まず、「A*アルゴリズム（A*探索アルゴリズム）」というのは、ダイクストラ法を改良したようなものです。 ダイクストラ法というのは、初期状態からノードまでの必要最小コストが小さいものから順に探索していく方法で、具体的には (0)まず、最初にリストに初期状態を入れる (1)リストから、「初期状態からの必要最小コスト」の値が最も小さいノードを選ぶ。 (2)そのノードから到達できる状態を調べ、リストに追加する。 (3)目的の状態に到達したら終わる。 (4)到達しなかったら(1)から繰り返し。とまあそんな感じですな。 「必要最小コスト＝初期ノードからの移動回数」なら幅優先探索と同じになるわけです。 次に、「Aアルゴリズム」とは、ここに「たぶんあとこれぐらいで目的の状態に着く」という、 目的地までのコストの推定値を求める関数（ヒューリスティック関数）h*(x)(xはノード)を考えて、 さっきのアルゴリ
A*探索で１５パズルにも挑戦してみた。 - 似非学問的な手記
前回の記事「A*アルゴリズムで８パズル解いてみた」で、 A*アルゴリズムを用いた８パズルの攻略をしましたが、 「そこまでやったんなら１５パズルもいけるだろ！」という心の声が聞こえてきましたんで、 早速やってみようとしたのですがここで問題が。 アルゴリズム自体はそのまんま使えるのだけれど、到達したかどうかの管理が今までどおりではいかない。 ８パズルでは、衝突なしかつメモリ最小限の完全ハッシュ関数を使い、 １つの状態に１ビットを割り当てて、既に到達した状態かどうかの管理をしていました。 問題は、８パズルなら9!=362,880ビットの配列で間に合ったのですが、 １５パズルだと15!=1,307,674,368,000ビット＝163,459,296,000バイト＝163ギガバイト必要になる。さすがに用意できない。 と、いうことで、「既に到達しているだけ状態を保存し、既に到達したかどうかをその都度
ALGORITHM NOTE 反復深化 Iterative Deepening
単純な深さ優先探索では初期状態から最終状態までの最短経路を求めることは不可能でした。しかし、深さを制限した深さ優先探索（深さ制限探索）を繰り返すことによって最短経路を求めることができます。つまり深さの制限 d を増加させながら深さ制限探索を繰り返します。このアルゴリズムを反復深化といいます。 反復深化及び深さ制限探索では高速化を図るために探索空間（探索木）の枝を刈ることが重要になります。探索アルゴリズムでは、現在の状態 n から最終状態までの最短経路コスト h を見積もることができれば枝を刈ることができます。つまり、現在の状態の深さ g に「ここからあと最低でも h 回の状態変化は必要だろう」というコストh を加えた値が深さの制限 d を超えた場合、そこで探索を打ち切ることができます。h は見積もりであって正確な値である必要はありません。h の値が大きいほど探索の速度は上がりますが、大きく
知れば天国、知らねば地獄――「探索」虎の巻
いよいよ今回から、具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきます。今回は、プログラミングにおける重要な概念である「探索」について考えます。グラフに変換し、探索する、という流れを知るとともに、そのグラフを効率よく探索する方法について紹介します。 今後紹介していくアルゴリズムについて お待たせしました！ 「最強最速アルゴリズマー養成講座」という連載タイトルのとおり、今回の連載からいよいよ具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきたいと思います。 しかし、それを読んでいただく前に、1つ注意してもらいたいことがあります。連載第3回でもお伝えしたように、「問題を、既存の適当なアルゴリズムに当てはめる」という考え方は、非常に危険である、ということです。 筆者の経験上、TopCoderでRedCoder以上を目指すのであれば、回答時間短縮のために、いままでのパターンを利用するのも方法の1つなのですが、本連載では
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Map Reduce 〜入門編：仕組みの理解とアルゴリズムデザイン〜
Amazon.co.jp: アルゴリズムクイックリファレンス: George T. Heineman (著), Gary Pollice (著), Stanley Selkow (著), 黒川利明 (翻訳), 黒川洋 (翻訳): 本
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