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この記事は Rust Advent Calendar 2022 1日目の記事です。 正規表現によるパターンマッチについて、ナイーブな深さ優先探索による正規表現のマッチを考えるとパターンの複雑さによって計算時間が大幅に変化しそうです。例えば文字列 aaaaaaaa がパターン (aa|a)+b にマッチしないことを確かめる方がパターン a+b にマッチしないことを確かめるよりも時間がかかりそうです。 すべての"a"は一文字の"a"でしか使われない "aa"で使われる場合と"a"で使われる場合があるため経路数が多い しかし、Rustの正規表現モジュールregexはパターンによらず線形時間で探索が可能だと言っています。 all searches execute in linear time with respect to the size of the regular expression an
この記事はRustのカレンダー | Advent Calendar 2021の15日目の記事です。 二人零和有限確定完全情報ゲームである三目並べを作ってゲーム木探索を学びましょう。ボードゲームの強いAIが作れるようになります。 ボードゲームAIの強さを決めるポイントとして探索と評価があります。この記事では勝ち負け以外の評価をせず、探索に絞って話を進めます。ゲーム木・二人零和有限確定完全情報ゲームを説明してから、本記事のゴールであるモンテカルロ木探索に向けて全探索・ランダム・原始的なモンテカルロ探索・モンテカルロ木探索の順で解説をします。 もっと情報が欲しい方は記事末尾の参考文献を参照ください。 ゲーム木とは？ ゲームを盤面（ノード）から合法手（エッジ）を選択して次の盤面に移動するとみたときの、初期盤面を根とする根付き木のことです。 二人零和有限確定完全情報ゲームとは？ 次のようなゲーム群を
結論 build.rs で print デバッグができなくて困っている方は cargo build -vv を実行すると幸せになれると思います。 こんちには、matsu7874です。 Cargo は build.rs というファイルを作成しておくと、 cargo build 時に src/ 以下のコンパイルの前に build.rs を実行するという機能があります。 FFI(foreign function interface) のために他の言語で書かれたライブラリをビルドしたり、環境に応じた設定を行うといった用途が想定されています。 build.rs については Build Scripts - The Cargo Book が詳しいです。 この際、 cargo: で始まるテキストを出力することで、Cargo に特定の動作をさせることができます。 build.rs を実行する際、標準出力は
競プロerとは この記事で「競プロer」といえば、AtCoderとかCodeforcesとかのような、1~2時間で4~6問題に取り組む形式のコンテストに頻繁に参加しているプログラマのこととします。 競技プログラミングには、ゲームAI(CodingGame)とか最適化(TopcoderのMM)の分野もありますし、それらが得意な人とも働きたいですが、この記事ではスコープ外とします。 競プロerを特徴づける要素と業務にどう役に立つか 競プロerにもすごく強い人から初級者まで幅広い人がいるので、特徴を獲得するランクと特徴をまとめました。 競プロerに馴染みの深い色で言うと、SS=橙、S=黄色、A=青、B=水色です。 ランク 競プロerの特徴 業務上の役立ちポイント S 難しい問題が解ける ほとんどの人が解決できない問題を、短時間で解決できる S データ構造を適切に選択できる 計算リソースを大幅に削
この記事はCompetitive Programming Advent Calendar 2016 - AdventarのDay 11の記事として作成されました。 最近hotな人の褌で相撲を取る的まとめ記事を作成しました。 Competitive Programming Advent Calendar 2015, 2016を中心に、言及されている記事を集めました。 私が特に「いいね」と思ったものについては★を付けています。 ICPC ★ICPC のチーム戦略について - J * A * P * L * J Competitive Programming Advent Calendar 2015 rng_58, semiexp, japlj ★ICPC のチーム体制について - (iwi) ｛ 反省します - TopCoder部 ★ICPCに向けたUECodersの戦略 - とどの日記 ★~
この記事はPython Advent Calendar 2015 - Adventarの7日目の記事です。 SymPyというシンボル計算ライブラリを使ったことがありますか？ 最近、卒論のお手伝いをしてもらっているライブラリです。 日本語の情報が少なくて困ったので自分用にという意味も込めて使い方を書きます。 インストール Anacondaを使います。大人しくAnacondaを使います。 シンボル計算ライブラリ SymPy シンボル計算ライブラリというのは「X」とか「Y」とか多項式の計算をしてくれるライブラリです。 例えばなんて式が与えられたとして を計算する必要があるとしましょう。 となるのですが、こんな計算は高校の宿題までにしたいところで、SymPyの出番になるわけです。 使う記号を宣言して、計算式を入力するだけで計算結果を表示してくれるなんて、なんて素敵なんだ！ import sympy
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