競技プログラミングことはじめ第1章 競技プログラミングとは？（p.7～） 第2章 AtCoderの始め方（p.43～） 第3章 競プロで必要な「アルゴリズムと思考力」（p.86～） スライドのまとめ（p.154～）
AtCoder に登録したら次にやること ～ これだけ解けば十分闘える！過去問精選 10 問 ～ - Qiita
本記事を終えた次は？ AtCoder Beginners Selection を終えたら、AtCoder 上の過去問が AtCoder Problems に集大成されていますので、片っ端から埋めるような気持ちで精進していきましょう。本記事の続編として AtCoder 版！蟻本 (初級編) AtCoder 版！蟻本 (中級編) AtCoder 版！蟻本 (上級編) AtCoder 版！蟻本 (発展的トピック編) も執筆しましたので参考にしていただけたらと思います。また、アルゴリズムとデータ構造に関するトピックを集大成した書籍として、 問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造 (通称、けんちょん本) を上梓しました。ぜひ読んでみてください。 1. AtCoder とは AtCoder は以下のコンテストサイトを運営しています。今後常に訪れることになるサイトです: AtCoder コンテスト
【競プロ】新人SEがAtCoderを始めて水色になった【色変記事】 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AtCoderで水色になりました。いわゆる色変記事です。 本記事では以下の4点について書きます。 競プロをしていて良かったこと・できるようになったこと 勉強したこと・改善案 レート推移や目標ラインの話 環境やマクロの紹介 最初に自己紹介すると、自分は情報系出身のSEで、現在は2年目です。 今年の頭に競プロをはじめ、先日水色になりました。 「プログラミング未経験から～」「50歳を超えて～」みたいな少数派ではないですし、「たったN回で達成！」「M年の苦闘の末に」みたいなドラマもありません。 普通に勉強しているエンジニアが競プロを半年間そこそ
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
トライ（ダブル配列，簡潔データ構造）と STL コンテナ - ny23の日記
以前実装した構築速度重視の動的ダブル配列 (表中 dda) の構築速度を Darts, darts-clone (0.32g beta5, 0.32e5), DASTrie (1.0), doar (0.0.10)，簡潔データ構造を利用したトライ (tx 0.16) ，STL コンテナ (std::map, std::tr1::unordered_map) 辺りと比べてみた．キー集合としては，中規模で疎な集合（Wikipedia 英語版記事タイトル）と小規模で密な集合（郵便番号辞書）を用いた． ====================================================================== Wikipedia-en 記事タイトル | Build | Search | Search* | Size [bytes] =================
Diff algorithm - 枕を欹てて聴く
id:smoking186 さんの指摘を受け, First Authorの名前などを付加しました. どうもです. 記事内のcodeは最適化などを施しておらず, 冗長に, 定義どおりに書いています. ifがまとめられたりとかしますが, そのあたりはご容赦を... Rubyでlevenshtein距離を見て以来, 個人的にdiffブームが来ていた. 計算量O(ND) / O(NP)のalgorithmなどがあるのは知っていたが, 論文(英語)および, 解説のみ, またはソースコードのみなど分かれているものが多く, algorithmに疎い自分には理解するのに大変時間がかかってしまった. しかしやっとわかったので, 解説+JS実装してみる. 解説とソースコードがセットだと, 多少はわかりやすくなるかと... 自分は正直これくらい細かく言われないとすぐにはわかんない人なので(the O(ND)だけ
ジャンル別ゲームの作り方とアルゴリズムまとめ - ネットサービス研究室
ゲームの作り方とアルゴリズムをジャンル別にまとめてみました。ゲーム制作や、プログラミングの勉強用にご活用ください。言語別ゲームプログラミング制作講座一覧もあわせてお読みください。 リンク切れがおきていたものは、URLを表示しておくので、Internet Archiveなどでキャッシュを表示させてみてください。 RPG ゲームの乱数解析 乱数を利用した敵出現アルゴリズムの解説 各種ゲームプログラム解析 FF、ドラクエ、ロマサガのプログラムの解析。乱数の計算など ダメージ計算あれこれ（http://ysfactory.nobody.jp/ys/prg/calculation_public.html） ダメージの計算式 エンカウントについて考えてみる エンカウント（マップでの敵との遭遇）の処理方法いろいろ RPGの作り方 - ゲームヘル2000 RPGのアルゴリズム ドルアーガの塔 乱数の工夫の
きまぐれ日記: Autolink: 前方最長一致ではなく最長キーワード優先一致を実現する
Hatena のキーワード置換アルゴリズムがTRIE ベースの手法に変更になったようです。以前に AC法でやる方法の記事を書いたのですが、それと似たことをやってるのでしょうか。 AC法のやり方は単純で、前方から最長一致でキーワードを見つけていきます。これまでは長いキーワードから順番に見つけていく方法(最長キーワード優先一致)だったそうですが、前方から見つけていく方法だと短いキーワードが優先される場合があります。 http://d.hatena.ne.jp/ita/20060119/p1 http://d.hatena.ne.jp/hatenadiary/20060119/1137667217 本文：あいうえおかきくけこさしすせそ KW1 いう KW2 うえおかき KW3 かきく KW4 きくけこさし という文でKW1-KW4のキーワードがマッチする場合、新しくなった方法では「いう」と「かき
自然言語処理における類似度学習(機械学習における距離学習)について - 武蔵野日記
Twitter でグラフ理論に関する話題が上がっていたので、最近調べている距離学習(distance metric learning)について少しまとめてみる。カーネルとか距離(類似度)とかを学習するという話(カーネルというのは2点間の近さを測る関数だと思ってもらえれば)。 この分野では Liu Yang によるA comprehensive survey on distance metric learning (2005) が包括的なサーベイ論文として有名なようだが、それのアップデート(かつ簡略)版として同じ著者によるAn overview of distance metric learning (2007) が出ているので、それをさらに簡略化してお届けする(元論文自体本文は3ページしかないし、引用文献のあとに表が2ページあって、それぞれ相違点と共通点がまとまっているので、これを見ると非
ブートストラップによるパターン抽出 - 武蔵野日記
午後は情報検索に関するトーク。shima さんたちのチームの話が気になったのでメモ。 Ni Lao, Hideki Shima, Teruko Mitamura and Eric Nyberg. Query Expansion and Machine Translation for Robust Cross-Lingual Information Retrieval. NTCIR-7. 2008. この論文、言語横断検索のためにいろいろなことをやっているのだが、自分が気になったのはクエリ展開(query expansion)の部分。クエリ展開とはたとえば「カーネギーメロン大学」と「CMU」が同義語であった場合、「カーネギーメロン大学」と入れて「CMU」のページも検索してくれると嬉しいよね、という話で、それを自動的に展開してあげましょう、という内容なのだが、この同義語・言い換えをどう見つける
しかしSVMも最近は速いらしい - 射撃しつつ前転 改
Complement Naive BayesがSVMより速いよーと主張していたので、SVMもなんか最近は速くなってるらしいよ、という事を紹介してみたい。近年はSVMなどの学習を高速に行うという提案が行われており、実装が公開されているものもある。その中の一つにliblinearという機械学習ライブラリがある。ライブラリ名から推測できる通り、liblinearではカーネルを使うことが出来ない。しかし、その分速度が速く、大規模データに適用できるという利点がある。 liblinearを作っているのはlibsvmと同じ研究グループで、Chih-Jen Linがプロジェクトリーダーであるようだ。libsvmはかなり有名なライブラリで、liblinearにはそういった意味で安心感がある。（liblinearの方は公開されてしばらくは割とバグがあったらしいけど。） liblinearにはL1-SVM, L
「日本語テキストを分類するベイジアンフィルタ」を簡単につくるyo - download_takeshi’s diary
数週間前の話になりますが、「はてブのリニューアル会見」の記事を読んでいたところ、はてブにも「自動カテゴライズによる記事分類」の機能が搭載されるとか。。。 同じようなタイミングで「似たようなモノ」というか「ほぼ同じようなモノ」を作っていたので、すごーくインスパイアされてしまいました。ジュワ〜。（アドレナリンの放出音） 数週間たってもいまだ興奮冷めやらぬ状態なので、今日はその件について書いてみようと思います。 Lingua::JA::Categorize - a Naive Bayes Classifier for Japanese document. http://search.cpan.org/~miki/Lingua-JA-Categorize-0.00001/ 「はてブのパクリ」ではありません。「ベイジアンによる日本語テキスト分類器」を「簡単に作る」ことを目的としたモジュールです。 も
DO++ : suffix arraysやいろいろ
suffix arraysの話は半年置きぐらいに書いているのかなぁ。 (ココログ全文検索機能無くて、不便ですね・・以前どこに書いたのか分からない。） 私が以前書いたSuffix Arraysの構築方法の記事が古くなってきたので（分かりにくいし）、近いうちにライブラリと一緒に内容も更新しようかなと。今回は、忘れないうちにメモも兼ねてSuffix Arraysの高速な構築方法について。 構築で今一番速いのは、msufsortとimproved two-stage (プログラム名はdivsufsort）(its)法だと思います。これらはデータサイズに対して線形時間で構築できる方法では無いのですが、大抵のデータでは線形時間の方法より高速に構築することが可能です。 msufsortはsuffix arrays:SAを直接構築するのではなく、その逆の値であるinverted suffix arrays
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;
GT Nitro: カーレーシング・ドラッグレーシングゲーム - Google Play のアプリ
GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠
Burrows Wheeler Transform と Suffix Array - naoyaのはてなダイアリー
,. -‐'''''""¨¨¨ヽ (.＿＿_,,,... -ｧァﾌ| あ…ありのまま 今日 起こった事を話すぜ！ |i i| }! }} /／| |l､{ j} /,,ｨ//｜ 『BWT について調べていたら Suffix Array のライブラリができていた』 i|:!ヾ､_ﾉ／ u {:}//ﾍ |ﾘ u' } ,ﾉ _,!V,ﾊ | ／´fト､_{ﾙ{,ィ'ｅﾗ , ﾀ人 な… 何を言ってるのか わからねーと思うが /' ヾ|宀| {´,)⌒`/ |<ヽﾄiゝ おれも何をされたのかわからなかった… ,ﾞ ／ )ヽ iLﾚ u' | | ヾｌﾄﾊ〉 |／_／ ﾊ !ニ⊇ '／:} V:::::ヽ 頭がどうにかなりそうだった… /／ 二二二7'T'' ／u' __ /:::::::/｀ヽ /'
Perl で Range Coder - naoyaのはてなダイアリー
練習がてら、圧縮符号化の手法のひとつである Range Coder を Perl で実装してみました。 http://github.com/naoya/perl-algorithm-rangecoder/tree/master Range Coder は算術符号を実数ではなく整数で実現した手法です。高速な算術圧縮を実現する「Range Coder」 (1/2)：CodeZine（コードジン） に詳しい解説があります。今回の実装も、この記事にあるソースコードを参考に実装しました。参考、というか結局ほとんど移植に近くなってしまいました。 インタフェースは以下のようになっています。入力文字列における各記号の出現頻度、累積出現頻度をあらかじめ算出して RangeCoder オブジェクトにセットしてから、encode することで圧縮結果が得られます。(出現頻度表をバイナリに添加する実装は行っていませ
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Shota Imai@えるエル on Twitter: "コンピュータサイエンスで有名なアルゴリズムのPython実装を大量に公開しているリポジトリ https://t.co/379T4izBle 教養レベルのデータ構造やアルゴリズムから機械学習やブロックチェーン,Web関連などの応用ま… https://t.co/vSmYZW5SHw"
http://japan.internet.com/developer/20100219/26.html
Kazuhiro's Weblog: 視覚的にソートアルゴリズムの動作を確認できる『Sorting Algorithms』