会誌「情報処理」連載の「プログラム・プロムナード」(2002年4月~2005年3月掲載)と「Haskellプログラミング」(2005年4月~2006年3月掲載)はどなたでもご覧になれます。ファイルはすべてPDF形式です。 「Haskellプログラミング」に掲載されたプログラムは http://www.sampou.org/haskell/ipsj/から取ることができます.
会誌「情報処理」連載の「プログラム・プロムナード」(2002年4月~2005年3月掲載)と「Haskellプログラミング」(2005年4月~2006年3月掲載)はどなたでもご覧になれます。ファイルはすべてPDF形式です。 「Haskellプログラミング」に掲載されたプログラムは http://www.sampou.org/haskell/ipsj/から取ることができます.
「連載: Haskellプログラミング」のプログラム $Date: 2006/06/09 15:06:12 $ 記事は情報処理学会のページ http://www.ipsj.or.jp/magazine/promenade.html で見ることができます.
このwikiについて 競技プログラミングに関心を持ってみたものの、何をすれば良いか分からないという人が、このWiki(の特に基本ページ)を読めば入門を果たせる事を目標とし、競技プログラミングの敷居を下げる目的で作られたwikiです。 編集者募集中です 内容が薄く、特に編集者を募集しているページはこちらです。内容が不十分なページ 競技プログラミングとは 簡単に言うと、「問題で与えられた条件に従って、早く正確にプログラムを書く競技」です。 プログラムと言っても、(GUIなどの)ウインドウを表示したりするような物ではなく、 数字や文字を受け取り、それを条件を満たすように計算して、結果を出力するような物です。 説明の代わりとして、例題を挙げておきます。 例題:A+B problem また、難しい問題になってくると、条件を満たせるような計算過程を考えるにあたって、「アルゴリズム」や「データ構造」と呼
2013-12-12 マニアック動的計画法特集 この記事は Competitive Programming Advent Calendar Div2013(http://partake.in/events/3a3bb090-1390-4b2a-b38b-4273bea4cc83) の12日目の記事です。 マニアックな動的計画法(Dynamic Programming, 以下DPと表記)手法についての記事です。 「DP知ってるけど苦手だわ〜」って方は8日目の診断人さんの記事必見です!(http://d.hatena.ne.jp/shindannin/20131208/1386512864) 前書き DPとはなにか、一言でいうと「手法」だと思います。 二分探索や貪欲法と同じようにいろいろな問題に適用できる「手法」であり、 なにかひとつの「アルゴリズム」ではありません。 そういう訳
これはCompetitive Programming Advent Calendar Div201315日目の記事です。 今回は順列について少し扱おうと思います。 と言っても、僕はそこまで深く順列の知識があるわけでもないので、 こういったことを知っていると問題を順列に帰着したときに役に立つかなあ、 という基礎知識的な部分にサラッと触れる感じにしたいと思います。 ちなみに、内容が決まらなかった場合に予定していたD問題のモノマネも裏記事として書いたので、とてつもなく暇を持て余している人はどうぞ。 数列としての順列 まず始めに、ここで扱う順列について定義しておきます。 順列とは、n個の要素からなる数列a_1 a_2 ... a_nであり、以下の性質を満たすものです。 1 ≦ a_i ≦ n, for 1 ≦ i ≦ n a_i ≠ a_j, if i ≠ j 要は、1~nまでの数がちょうど1つず
アッカーマン関数(アッカーマンかんすう、英: Ackermann function、独: Ackermannfunktion)とは、非負整数 m と n に対し、 によって定義される関数のことである。[1] 与える数が大きくなると爆発的に計算量が大きくなるという特徴があり、性能測定などに用いられることもある。 また、数学的な意味として、原始再帰関数でないμ再帰関数の実例として有名である。 歴史[編集] 1920年代後半、数学者ダフィット・ヒルベルトの教導を受けていた学生だったガブリエル・スーダン(英語版)とヴィルヘルム・アッカーマンは、計算の基礎を研究していた。ヒルベルトは、すべての計算可能関数が 原始再帰的であると仮定していた[要出典]。簡単に言えば、これは、コンピューターで計算できる各関数をいくつかの非常に単純なルールからまとめて、計算の期間を事前に推定できることを意味する。実際にこれ
Topcoder is a crowdsourcing marketplace that connects businesses with hard-to-find expertise. The Topcoder Community includes more than one million of the world’s top designers, developers, data scientists, and algorithmists. Global enterprises and startups alike use Topcoder to accelerate innovation, solve challenging problems, and tap into specialized skills on demand.
Project Euler † プログラムで解く数学の問題集です。 公式サイト 適当に和訳してます。我こそはと思う人はライセンスを確認した上で自由に書いてください。 ↑
An animated example to show the steps progressively. See here for detailed steps. The Smith–Waterman algorithm performs local sequence alignment; that is, for determining similar regions between two strings of nucleic acid sequences or protein sequences. Instead of looking at the entire sequence, the Smith–Waterman algorithm compares segments of all possible lengths and optimizes the similarity me
17:29 08/09/30 クロスワード 暇つぶしに "Clueless Crossword" という冊子を買ってみて意外とハマっています。 クロスワードパズルなんだけど、単語のヒントの代わりに、 各マスに1~26の数字が振ってあって同じ数字のマスには同じA~Zが入るように埋めるというもの。 「母音っぽくて二連続して語尾にも出てくるのは多分 E だろう、もしかしたら O の可能性はなくもないけど」 みたいに埋めていく。 ちょっと違うけど フラッシュであった。 20:15 08/09/28 だいちのよろい そろそろ日本に戻る前に観光するぞ月間、ということにして、ウルル(エアーズロック)に行ってきました。 もっとワイルドな感じかと思ったら、完全にリゾートのリゾートによるリゾートのための地帯になってました。 まあそんなもんか。 本日は強風のため登るの禁止とのことだったので、周りから見るだけ。
この記事は、Competitive Programming Advent Calendar Div2013(http://partake.in/events/3a3bb090-1390-4b2a-b38b-4273bea4cc83)の8日目の記事です。 動的計画法(Dynamic Programming, DP)についての記事です。 12/9 前編にサンプルプログラム(http://ideone.com/2B7f4v)を追加しました 12/11 前編の図2つを差し替えました。 はじめに まずは、本やネットの資料で、動的計画法についてのすばらしい解説はいろいろありますので、まずはそれらを参考に。 プログラミングコンテストでの動的計画法 http://www.slideshare.net/iwiwi/ss-3578511 最強最速アルゴリズマー養成講座:アルゴリズマーの登竜門、「動的計画法・メ
Algorithms that are the main driver behind a system are, in my opinion, easier to find in non-algorithms courses for the same reason theorems with immediate applications are easier to find in applied mathematics rather than pure mathematics courses. It is rare for a practical problem to have the exact structure of the abstract problem in a lecture. To be argumentative, I see no reason why fashiona
アルゴリズムイントロダクション 第3巻 精選トピックス 作者: T.コルメン,R.リベスト,C.ライザーソン,Thomas H. Cormen,Ronald L. Rivest,Charles E. Leiserson,浅野哲夫,梅尾博司,和田幸一,岩野和生,山下雅史出版社/メーカー: 近代科学社発売日: 1995/12メディア: 単行本購入: 1人 クリック: 37回この商品を含むブログ (29件) を見る アルゴリズムイントロダクションの第3巻の2版の続き - mukakenの日記の続きです。 『アルゴリズム・イントロダクション改訂版』の第3巻部分の発売について、近代科学社様に問い合わせをしたのですが、予定は無しだそうです。 うーん、、、残念! 以下、いただいたメールの一部抜粋です。 改訂版の商品化について検討した際に、3巻については、 ・原著の第3巻に当たる部分の改訂内容が小幅である
アルゴリズムデザイン勉強会 #00 Tweet [日記] 来月から有志でアルゴリズムデザインを輪読する 勉強会をすることになりました。 アルゴリズムデザイン: Jon Kleinberg, Eva Tardos, 浅野孝夫, 浅野泰仁, 小野孝男, 平田富夫 [Amazonで詳細を見る] アルゴリズムデザインは、Jon Kleinberg先生とEva Tardosさんの書いた本。 クラインバーグさまはHitsやBurstの論文で有名ですよね。 序文に書いてあるのですが、 このアルゴリズムデザインは「アルゴリズムの基礎」は すでに履修できていることを前提に、「アルゴリズムの設計」を 学ぶための教科書になっています。 演習と解説が非常に充実しており、読んでいてワクワクします。 輪読では、手始めに2章から読もうと思うのですが、 演習の内容に1章の内容を必要とする部分が出てくるので、 2章を読みつ
アルゴリズムイントロダクション輪読会 01 Tweet [日記] NHN Japan の開発2室(livedoor)で、アルゴリズム関連の輪読会を始めた。 社会人になると、夕方以降全部勉強、とかできないのが辛いところ。 学生のうちに勉強しとけ、というフレーズはとても深い。 とはいえ、勉強しないと10年以内にパフォーマーになってしまう。(僕が) ということで、無理なく少しづつやることになった。 初回は全体が見える本で、演習問題の解答が見つかるのにしよう、ということで、アルゴリズムイントロダクションになった。 アルゴリズムイントロダクション 第3版 第1巻: 基礎・ソート・データ構造・数学 (世界標準MIT教科書) アルゴリズムイントロダクション 第3版 第2巻: 高度な設計と解析手法・高度なデータ構造・グラフアルゴリズム (世界標準MIT教科書) 第3版って、第3巻じゃなくて総合版という1〜
39. 実際の使用イメージ 試行数 アーム1期待値 アーム2期待値 アーム3期待値 活用or探索 0(0/0) 0(0/0) 1 1(1/1) 0(0/0) 2 1(1/1) 0(0/1) 3 1(1/1) 0(0/1) 4 1(2/2) 0(0/1) 5 1(2/2) 0.5(1/2) 6 1(2/2) 0.5(1/2) 7 8 0.66(2/3) 0.5(1/2) 9 0.5(2/4) 0.5(1/2) 10 0.4(2/5) 0.5(1/2) 0(0/0) 0(0/0) 0(0/0) 0(0/1) 0(0/0) 0(0/0) 0(0/2) 0(0/2) 0(0/2) 0(0/2) ・・・最も期待値の高いアーム 39 探索 探索 探索 探索 探索 探索 活用 活用 活用 活用 ランダム選択 引くアーム 結果 1 2 3 1 2 3 - アーム1 アーム2 アーム3 アーム1 アーム2
2. はじめに • 「動的計画法」は英語で 「Dynamic Programming」 と言います. • 略して「DP」とよく呼ばれます. • スライドでも以後使います. 4. ナップサック問題とは? • n 個の品物がある • 品物 i は重さ wi, 価値 vi • 重さの合計が U を超えないように選ぶ – 1 つの品物は 1 つまで • この時の価値の合計の最大値は? 品物 1 品物 2 品物 n 重さ w1 重さ w2 ・・・ 重さ wn 価値 v1 価値 v2 価値 vn 5. ナップサック問題の例 品物 1 品物 2 品物 3 品物 4 U=5 w1 = 2 w2 = 1 w3 = 3 w4 = 2 v1 = 3 v2 = 2 v3 = 4 v4 = 2 品物 1 品物 2 品物 3 品物 4 答え 7 w1 = 2 w2 = 1 w3 = 3 w4 = 2 v1 = 3 v
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