独学でも教えてもらってもダメ、プログラミングができない本当の理由
今はプログラミングができないけれども、ゆくゆくはできるようになりたい。そう思っている人は多いだろう。そうした人が知りたいのは「独学でプログラミングができるようになるのか」ということではないだろうか。 こうしたことを考えているのは、「独学コンピューターサイエンティスト Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造」（日経BP発行）という書籍を読み始めたからだ。著者のコーリー・アルソフ氏は、大学の政治学科を卒業し、独学でプログラミングを学んで職業プログラマーになったという。前著の「独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで」（日経BP発行）は、そうした経験を通して同氏が得たプログラミングの知識をまとめたもの。そうした知識の中から、特にアルゴリズムやデータ構造といったコンピューターサイエンスに焦点を当てて解説したのが本書だ。 もっとも同氏がいう「独学」は、大学でコンピューターサイ
書籍「競技プログラミングの鉄則」を書きました - E869120's Blog
1. はじめに こんにちは、東京大学 2 年生の米田優峻（E869120）と申します。私は競技プログラミングが趣味で、AtCoder や国際情報オリンピックなどに出場しています1。また、2021 年 12 月には、初の著書となる『「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本』を出版しました（2 万部突破）。 さて、このたびはマイナビ出版から、2 冊目の本を出版させていただくことになりました。競技プログラミングで必要となる「アルゴリズム」や「思考テクニック」を学ぶことができる、全く新しい教科書です。 競技プログラミングの鉄則 - honto 発売日は 2022/9/16 です。電子書籍版も同じ日（9 月 16 日）に出る予定です。この記事では、本書の内容と想定読者について説明させていただきます。 2. 本書の構成 本書は、競技プログラミングの全く新しい教科書です。序章「競技プログラミン
なぜ動的計画法はDynamic「Programming」という名前なのか - フリーランチ食べたい
Coursera「Data Structures and Algorithms」 ここ1ヶ月半CourseraでCSのコースを受講しているのですが、そこで動的計画法についての面白い話があったのでシェア。 www.coursera.org 「Data Structures and Algorithms」という課程の中の「algorithmic-toolbox」コースWeek5のテーマが「動的計画法」です。 動的計画法(Dynamic Programming)とは まず前提として動的計画法とは何か？という話です。 Wikipediaより 動的計画法 - Wikipedia 計算機科学の分野において、アルゴリズムの分類の1つである。対象となる問題を複数の部分問題に分割し、部分問題の計算結果を記録しながら解いていく手法を総称してこう呼ぶ。 細かくアルゴリズムが定義されているわけではなく、下記2条件
クリエイティブコーディングの教科書
ゲームエンジンや3Dソフトウェアを利用して高度な表現ができるこの時代でも、プリミティブな描画や動き、アルゴリズムから学べることは多い。それらをJavaScriptで書くクリエイティブコーディングという形で学べる手引書が本書となる。
LOG関数で2を底とする対数(二進対数)とO(logN)の意味を知ることは情報処理の基本である【Excel】 - わえなび ワード＆エクセル問題集 waenavi
対数のlogを勉強するときにまず最初に習得するのは常用対数です。 【LOG・LOG10関数】Excelで10の累乗と常用対数が使えたら数値の桁数が計算できます 常用対数を習得したら次に習得するのが2の累乗と2を底とする対数です。学生の時に、2，4，8，16，32・・・と2の累乗を覚えた人もいるのではないでしょうか？ 大人であれば、2を10回かけたら1024（=約1000）になることを知っておいても損はないでしょう。携帯電話の「ギガ」はもともと2を30回かけると約10億＝1ギガの情報量になるところからきています。2の累乗と2を底とする対数を理解することは情報処理を理解する第一歩と言っても過言ではありません。 そこで、今回は、Excelで2の累乗と2を底とする対数を求める方法とその応用について解説します（2進数については深入りしません）。 目次 １．まずはExcelで２の累乗の性質を考えてみよ
できるだけ嘘を書かずに計算量やオーダーの説明をしようとした記事 - えびちゃんの日記
計算量についてのお話です。対象は、プログラミング経験はあるが計算量のことを知らない初心者から、計算量のことを知っているつもりになっている中級者くらいです。 数式を見たくない人にとっては読むのが大変かもですが、深呼吸しつつ落ちついて読んでくれるとうれしいです。 それから、この記事が自分には合わないな〜と思ったときは、（別の記事を Qiita とかで検索するよりも）この記事の一番下の 参考文献 にある本を読むことをおすすめします。Amazon の試し読みで無料で読めます*1。 TL; DR 関数の増加度合いのことをオーダーと呼ぶよ 計算量は、入力サイズ（など）を受け取ってアルゴリズムの計算回数（など）を返す関数だよ その関数のオーダーについての議論がよく行われるよ オーダーを上から抑えるときは \(O\)、下から抑えるときは \(\Omega\) を使うよ オーダーを上下両方から抑えたいときは
基本情報、今ならやっぱPythonっしょ！「徹底攻略 基本情報技術者の午後対策 Python編 第2版」がよかった話 | DevelopersIO
ちゃだいん（@chazuke4649）です。 基本情報、初めての人が勉強するなら、やっぱ人気のPythonやないすか？ 先日、ひょんなことから基本情報の試験を受けてきました。その際、いわゆる2020年からの見直しで、Pythonが追加になったので、改めて勉強しようと本屋に向かったところ、ぴったりの本を見つけました。 それが 「徹底攻略 基本情報技術者の午後対策 Python編 第2版」です。 とても良い教材だと思ったのでご紹介します。 概要 タイトル： 徹底攻略 基本情報技術者の午後対策 Python編 第2版 著者： 瀬戸 美月（せと みづき）氏 株式会社わくわくスタディワールド代表取締役 発売日： 2021/5/20 発行所： 株式会社インプレス 本書は、基本情報技術者試験の選択プログラミング言語「Python」の対策書『徹底攻略 基本情報技術者の午後対策 Python編』の改訂第2版
コンピューターはどうやって乱数を生み出しているのか？
テレビゲームやギャンブル、暗号は一見すると全く関係ないように思えますが、実はすべて「乱数」を利用しており、現代人の生活は乱数なくして成立しません。そんな乱数をコンピューターでどうやって生成させているのかを、プログラミング関連のブログ・BetterProgrammingが解説しています。 Generating Random Numbers Is a Lot Harder Than You Think | by Sunny Beatteay | Sep, 2021 | Better Programming https://betterprogramming.pub/generating-random-numbers-is-a-lot-harder-than-you-think-b121c3e75d08 プログラミングで乱数を使いたい場合、例えばRubyの場合は「rand」、Pythonの場合は
プログラマが入門書の次に読めばよさげな書籍 - 覚書
はじめに 本記事は2010年10月に某所で書いた記事を2016/2/2に編集したものです。 プログラムの入門書を読んだ上でプログラムを書いた経験があるけれども、そこからステップアップするために何をしていいのかわからないという人向けの本をいくつか紹介したいと思います。なるべく平易な文書で書いてあるものを選びました。ただし、筆者の趣味の問題で、Linux/UNIX関連の本が多いです。 「これらを読むだけで凄腕エンジニアになれます」などという無責任なことは言わないですが、飛躍するための1ステップとしては十分役立つのではないかと思います。 珠玉のプログラミング コンピュータシステムを使って物事を解決しようとするとき、どんな状況でどのようなデータ構造、アルゴリズムを使うことによって、結果がどうなったかという面白いエッセイを掲載しています。データ構造やアルゴリズムを扱った本は数式がたくさん出てきて一目
中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩
中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩：数学×Pythonプログラミング入門 「Pythonの文法は分かったけど、自分では数学や数式をプログラミングコードに起こせない」という人に向けて、中学や高校で学んだ数学を題材に「数学的な考え方×Pythonプログラミング」を習得するための新連載がスタート。連載コンセプトから、前提知識、目標、本格的に始めるための準備までを説明する。 連載目次 この連載では、中学や高校で学んだ数学を題材にして、Pythonによるプログラミングを学びます。といっても、数学の教科書に載っている定理や公式だけに限らず、興味深い数式の例やAI／機械学習の基本となる例を取り上げながら、数学的な考え方を背景としてプログラミングを学ぶお話にしていこうと思います。 今回は、それに先だって、プログラミングを学ぶ上で数学を使うことのメリットや、Pythonでどのよう
リバーシプログラムの作り方 サンプル
序章 はじめに リバーシのルール ソースコードの記述について 第１章 盤面の処理 1.1 定数と関数の定義 1.2 盤面の生成、初期化 1.3 石を返す処理 1.4 返せる石数を調べる処理 1.5 盤面をコピー、反転させる処理 1.6 その他の盤面処理 1.7 盤面の操作と表示 第２章 ゲーム木と探索 2.1 コンピュータ思考の関数定義 2.2 各関数の実装 2.3 ゲーム木 2.4 MinMax法とNegaMax法 2.5 αβ法 第３章 盤面の評価 3.1 評価関数の定義 3.2 パターンによる局面評価 3.3 評価クラスの構造 3.4 評価クラスの生成とファイルの読み書き 3.5 評価関数の実装 3.6 評価パラメータの更新 3.7 中盤の探索 3.8 自己対局による学習 第４章 性能改善 4.1 石数取得の高速化 4.2 着手の高速化 4.3 候補手リストの導入 4.4 終盤探索の
Binary search with modern processors
第16回 StringBeginners での発表資料
二分探索よりお得なオンライン価格戦略 - 麻辣坊主
オンライン価格設定で面白いと思った結果を紹介します． 「適正価格を二分探索するとそこそこ良い方法になるが， 二分探索に少し手を加えるとさらに良い方法になる」という話です． 出典は R. Kleinberg and T. Leighton (FOCS 2003) の Theorem 2.1 です． この記事自体は Haifeng Xu 先生の講義スライド の第 1 回をかなり参考にしてます． ゲーム理論と機械学習の様々な興味深いトピックが網羅されていておすすめです． 問題設定 戦略の評価尺度：リグレット 自明な $\mathrm{O}(N)$ リグレット戦略 二分探索による $\mathrm{O}(\log N)$ リグレット戦略 二分探索を改良した $\mathrm{O}(\log\log N)$ リグレット戦略 まとめ 問題設定 あなたは A さんに $N$ 個のリンゴ を，$1$ 日
ファミコンゲームについて
Karu_gamo★★☆☆☆ @Karu_gamo ドンキーコングの有名なバグで最初のハシゴを降りることができてしまうバグは、どうも段差に差し掛かったときにマリオが一瞬空中判定になるらしく(RAMの$5Aが一瞬0になる)、そのタイミングで下を押すと降りられるっぽい？ 少し歩かないとダメっぽいので、他にも条件があるような気がする。 pic.twitter.com/vXLi2apK4x
ネットワークフロー問題たちの関係を俯瞰する - 私と理論
ネットワークフロー好き好きマンとして，フローを布教したくなったので記事を書きました． ただし，フローの解説資料は既に素晴らしいものがたくさんあるので，今回は今まであまり焦点が当てられてこなかった部分を推して話をしたいと思います． テーマは，数あるフローの問題の関係を整理することです． フローの問題たちには共通の歴史があり，共通の定式化があり，共通のアルゴリズムの思想があります． その「共通」の部分を理解することで，フローに対する理解が深まり，より面白いと感じられると僕は思っていて，そこについて書きます． かなり基本的な内容しか書いてないので，強い人が得るものはあまりないかもしれません． あとこの記事はおきもちを書いてる部分が多いです． また，この記事では問題の話だけをしてアルゴリズムの詳細の話をほとんどしません．この辺りは 保坂さんのスライド などが非常に分かりやすいので，そちらを参照して
アルゴリズム・AtCoder のための数学【前編：数学的知識編①】 - Qiita
こんにちは、大学 1 年生になったばかりの E869120 です。 私は競技プログラミングが趣味で、AtCoder や日本情報オリンピックなどに出場しています。ちなみに、2021 年 4 月 7 日現在、AtCoder では赤（レッドコーダー）です。 本記事では、アルゴリズムの学習や競技プログラミングで使える数学的な部分を総整理し、それらについて解説したいと思います。前編・中編では数学的知識、後編（2021/4/26 公開予定）では数学的考察の側面から書いていきます。 【シリーズ】 アルゴリズム・AtCoder のための数学【前編：数学的知識編①】 ← 本記事 アルゴリズム・AtCoder のための数学【中編：数学的知識編②】 アルゴリズム・AtCoder のための数学【後編：数学的考察編】 1. はじめに 21 世紀も中盤に入り、情報化社会（いわゆる「IT 化」）が急激に進行していく中、
ピーターソンのアルゴリズム - Wikipedia
/* * ANSI C89 source, KNF style implementation of Peterson's Algorithm. * * Copyright (c) 2005, Matthew Mondor * Released in the public domain (may be licensed under the GFDL). * * Please fix any bugs as needed, preserving the KNF style and this comment, * unless considered inconvenient in which case you can do whatever you want * with the code. */ #include <assert.h> #include <stdio.h> #include <
高速逆平方根(fast inverse square root)のアルゴリズム解説 - 滴了庵日録
高速逆平方根とは？ C言語のコード 検証 アルゴリズムの要点 [1] 逆平方根の計算を対数・指数の計算に置き換える [2] 浮動小数点型の内部表現を利用した対数・指数の近似計算 [2.1] 対数の近似 [2.2] σの最適値 [2.3] 整数型での解釈 [2.4] 逆平方根の計算とマジックナンバー0x5F3759DF [3] ニュートン法による収束で精度アップ 感想 高速逆平方根とは？ 高速逆平方根(fast inverse square root)とは、平方根の逆数 を高速に計算するアルゴリズムです。平方根の逆数は逆平方根とも呼ばれます。逆平方根はベクトルの正規化などに用いられるので、これを高速に計算できるアルゴリズムには大きなご利益があります。 参照： Fast inverse square root - Wikipedia C言語のコード 高速逆平方根の関数を示します。0x5F375
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【連載】Let’s 競技プログラミング! E8さんが教える アルゴリズム発想のキホン
30 分でわかる！アルゴリズムの基本
