講義資料 配列解析アルゴリズム特論I 情報生命科学基礎/演習 他 -渋谷哲朗
平成20年度 東京大学大学院 情報理工学系研究科・コンピュータ科学専攻 配列解析アルゴリズム特論I 4/10 4/17 4/24 5/1 5/8 5/15 5/22 5/29 (The problem to be reported - in English) 6/5 6/12 6/19 7/3 7/10 7/17 東京大学 理学部・情報科学科 情報科学特別講義３ （情報科学とバイオインフォマティクス） 6/10 7/15 7/22 東京大学大学院 新領域創成科学研究科・情報生命科学専攻 情報生命科学基礎/演習 5/27 6/17 京都大学大学院 薬学研究科・医薬創成情報科学専攻 情報科学概論 6/3 中央大学大学院 理工学系研究科・物理学専攻 物理学特別講義第二 TBA 創価大学工学部 生命情報工学科 TBA TBA 戻る Copyright (c) 2004- Tetsuo
MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
プログラムを2倍から4倍早くする方法 - GIGAZINE
プログラミングの話なので、ソフトウェアを使うだけのユーザーには関係ない話です。 要するに実行速度の遅いプログラムを2倍から4倍高速化させるには非常に基本的なトリックというか技術を使えば可能ですよ、というお話。 アルゴリズムの考え方なので、仕事上どうしてもプログラムの実行速度を上昇させる必要があるが、やり方がイマイチよく分からないという人は必見。 Dr. Dobb's | An Algorithm for Compressing Space and Time | 3 1, 2006 かの有名な「ライフゲーム」を例に出し、プログラミングのコードの内容を高速化するにはどういうアプローチを取ればいいのか、その際に使用する再帰的アルゴリズムの考え方、複雑な式を簡単な式に圧縮する方法、圧縮することで実行時間の節約が可能になること、などをやたら詳細に解説しています。 ぶっちゃけ、これが理解できるのであれ
OBB vs AABB - Radium Software Development
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Rogue Engineer's Diary / やさぐれ日記(2005-11-13) / 「アルゴリズム＋データ構造＝プログラム」？ 本当に？
