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Red–black tree - Wikipedia
In computer science, a red–black tree is a self-balancing binary search tree data structure noted for fast storage and retrieval of ordered information. The nodes in a red-black tree hold an extra "color" bit, often drawn as red and black, which help ensure that the tree is always approximately balanced.[1] When the tree is modified, the new tree is rearranged and "repainted" to restore the colori
キャッシュアルゴリズム - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "キャッシュアルゴリズム" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2023年8月) キャッシュアルゴリズム（英: cache algorithm）は、コンピュータ上で情報を格納するキャッシュを管理するプログラムまたはハードウェア構造を最適化するアルゴリズム群。キャッシュが一杯になったとき、このアルゴリズムで新たな情報を格納するための場所を選択し確保する。置換アルゴリズムあるいは置換ポリシーとも。 キャッシュのヒット率（hit rate）とは、探しているデータがキャッシュ上で見つかる率（頻度）である。キャッシュサイズを増やさずにヒ
ダイクストラ法, 貪欲アルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー
現実逃避をしながらウェブを眺めていたら ダイクストラ法（最短経路問題） にたどり着きました。単一始点最短路問題におけるダイクストラ法の解説です。 何を思ったのか、図を眺めていたところ動かしたい衝動に駆られて、気付いたらパワポでアニメーションができていました。 http://bloghackers.net/~naoya/ppt/090319dijkstra_algorithm.ppt 実装もしてみました。隣接ノードの表現は、ここではリストを使いました。 #!/usr/bin/env perl use strict; use warnings; package Node; use base qw/Class::Accessor::Lvalue::Fast/; __PACKAGE__->mk_accessors(qw/id done cost edges_to prev/); package Q
Information Knowledge Network Special Lecture / IKN Laboratory
Lecture / 授業 Information Knowledge Network Special Lecture 情報知識ネットワーク特論 Semester / 開講 Tuesday, 3rd hour (13:00-14:30), Winter, Graduate School of IST, Hokkaido University 後期火３限, 大学院情報科学研究科，北海道大学 The URL of this page: http://www-ikn.ist.hokudai.ac.jp/ikn-tokuron/ News / 新着情報 Updated on 30 Nov. 2016. Description of This Lecture / この授業の説明 Purpose / 目的 情報検索とデータマイニングについて，基本的な考え方とアルゴリズムを学びます. Learning b
検索アルゴリズム (4)文字列の検索 -2-
検索アルゴリズム (4)文字列の検索 -2- 前章に引き続き文字列照合(string matching)のアルゴリズムから、この章ではBoyer-Moore(BM)法を紹介したいと思います。このアルゴリズムは、実用上最速な文字列照合アルゴリズムとして文字列検索ツールやエディタで使用されているようです。 1)BM法 BoyerとMoore、また両者とは別にGosperが考案したBoyer-Moore(BM)法の最大の特徴は、パターンを末尾側から逆方向に比較するということです。 テキストとパターンの先頭をそろえた後、今までのアルゴリズムではパターン先頭とテキスト先頭を比較するのですが、BM法ではパターン末尾(先頭からm文字目)の文字と、テキストのm文字目の文字を比較します。もし一致していたら注目文字を1つ前にずらし、末尾側から逆方向に比較していきます。もし不一致が検出されたら、不一致を引き起
Skip Lists
Skip Lists は 1990年に William Pugh によって開発されたリスト構造体の一種である。 オリジナルの論文は William Pugh, "Skip Lists: A Probablistic Alternative to Balanced Trees", Communications of the ACM, June 1990 となっている。 この論文は ftp://ftp.cs.umd.edu/pub/skipLists/skiplists.pdf からコピーを入手可能である。 また、Unix Magazine 1999年 1月号 を入手できれば、 そこには日本語で書かれた解説があるが、 これはほとんど論文丸写しに近いので、きっと重宝するだろう。 数多くの、要素が増減しなおかつ入れ替わるようなデータ構造で、 さらにランダムアクセスが
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
List of data structures - Wikipedia
This is a list of well-known data structures. For a wider list of terms, see list of terms relating to algorithms and data structures. For a comparison of running times for a subset of this list see comparison of data structures. Data types[edit] Primitive types[edit] Boolean, true or false. Character Floating-point representation of a finite subset of the rationals. Including single-precision and
NIPS : Conferences : 2008 : Program : Spectral Hashing
Yair Weiss, Antonio Torralba, Rob FergusHebrew University; Massachusetts Institute of Technology; NYUSpectral Hashing8:45pm - 12:00am Monday, December 08, 2008 This is part of the Posters which begins at 20:45 on Monday December 8, 2008M31Semantic hashing seeks compact binary codes of datapoints so that the Hamming distance between codewords correlates with semantic similarity. Hinton et al. used
あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。 - 人力検索はてな
あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。
スペクトラルクラスタリングは次元圧縮しながらKmeansする手法 - 武蔵野日記
機械学習系のエントリを続けて書いてみる。クラスタリングについて知らない人は以下のエントリ読んでもちんぷんかんぷんだと思うので、クラスタリングという概念については知っているものとする。 それで、今日はスペクトラルクラスタリングの話。自然言語処理以外でも利用されているが、これはグラフのスペクトルに基づくクラスタリングの手法で、半教師あり学習への拡張がやりやすいのが利点。なにをするかというとクラスタリングをグラフの分割問題(疎であるエッジをカット)に帰着して解く手法で、どういうふうに分割するかによって Normalized cut (Ncut) とか Min-max cut (Mcut) とかいろいろある。 完全にグラフが分割できる場合はこれでめでたしめでたしなのだが、実世界のグラフはそんな簡単に切れないことが往々にしてある。それで近似してこのグラフ分割問題を解くのだが、Normalized c
Google の面接を受けてみた - 科学と非科学の迷宮
Google の面接について書かれたブログ記事が面白かったので翻訳してみました。 原著者の許可取得済み。(Thank you, Petris!) 本文 二週間ちょっと前、ぼくはカリフォルニアのマウンテンビューで Google の面接を受けてきたんだ！ Google の面接が面白い体験だったから、ぼくはそのことを話したいんだ。(Google からはこの記事を出すゴーサインをもらった) ぼくが面接を受けた職種は Google SRE だった。SRE というのはサイト信頼性エンジニアリング(Site Reliability Engineering)という意味だ。サイト信頼性エンジニア(SRE)はソフトウェアエンジニアでもあり、システム管理者でもあって、Google の製品サービスを端から端まで責任を持つんだ。 合計8回の面接があった。最初の3つは電話越しで(電話面接)、残りの5つは現地での面接だ
Data Compression Pointers
This page is partly written in Japanese. 日本語と英語のちゃんぽんです。 News [2005-03] Some Recent News: Mark Nelson's DataCompression.info sold to Visicron According to this page, Jean-loup Gailly seemingly abandoned the project. info-zip.org, gzip.org, and zlib.org are not maintained. Mark Adler maintains the new official site, http://www.zlib.net/. Rainer Nausedat passed away. [2003-07] LZW Patent and Softwar
TXTCache Index uniquely : ホーム
圧縮インデックスライブラリ「TXTCache」,圧縮Suffix ArrayなどのJava実装パッケージ,オンメモリで全文検索を行うことができる,高速な検索エンジンやユニークなデータモデルの開発が可能となる圧縮インデックス(Compressed Index)のJavaのライブラリ。 接尾辞配列(Suffix Array)、圧縮接尾辞配列(Compressed Suffix Array)、LZ-Indexなどを含んだパッケージ。 オープンソース。 ライセンスは、GPLまたはLGPLのユーザー選択式。 無償。 GPL版ダウンロード LGPL版ダウンロード Operaの場合、お手数ですが、ダウンロード後、ファイル名に.zipを付ける必要があります。
計算量を具体的に見てみる 2009-01-06 - きしだのはてな
アルゴリズムの話では、計算量の解析がかかせません。 計算量はオーダー記法で表されますが、これは、データの入力量に対してどのくらい時間がかかるかをあらわしたものです。 こういった話はどのアルゴリズムの本にも載ってるはずですが、具体的にどのようなプログラムを書くとそのオーダーになるかという記述はあまりありません。 ということで、やってみました。 計算時間表示のための共通処理を行うクラスは、一番最後に書いてます。 O(1) 計算時間がO(1)のアルゴリズムは、処理が入力の量によらない場合です。 配列の要素のアクセスや、ハッシュテーブルによるデータ検索、連結リストへの追加削除などがこれにあたります。 コードには入力量でのループが含まれません。 public class O1 extends ViewCompFrame{ @Override void compute(int n) { proc();
Wavelet Tree - naoyaのはてなダイアリー
圧縮全文索引の実装などでしばしば利用される Rank/Select 辞書と呼ばれるデータ構造があります。詳しくは参考文献を参照していただくとして、今回は一般の文字列に対して効率的に Rank/Select を可能とするデータ構造である Wavelet Tree (ウェーブレット木) のライブラリを作りました。 http://github.com/naoya/perl-algorithm-wavelettree/tree/master my $wt = Algorithm::WaveletTree->new("abccbbabca"); is $wt->rank(6, 'a'), 2; is $wt->rank(6, 'b'), 3; is $wt->rank(9, 'b'), 4; is $wt->select(0, 'a'), 0; is $wt->select(1, 'a'), 6;
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