GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki（ウィキ）
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ゲームにっき(仮)
正整数 $n$ に対して，$f(n)$ を $n$ を割り切る素数の和で定義する． $n$ を $f(n)$ に置き換えていく手順を繰り返すといずれ $n$ は素数になる． $n$ から始めた時，素数になるまでに必要な手順の数 $+1$ を $g(n)$ とする． $P$ 個のテストケースが与えられる． 各テストケースでは $A \leq n \leq B$ かつ $g(n) = K$ を満たす $n$ の個数を求める． $1 \leq P \leq 10^5$ $2 \leq A \leq B \leq 10^6$ $1 \leq K \leq 10^6$ $g(n)$ の最大値は $12$ 程度なので，$1\leq K \leq 12$ に対して，$g(n)=K$ となる $x$ 以下の $n$ の数を前計算しておく． $f(n)$ の値は篩っぽく求めて，$n > f(n)$ なので，
Project Euler - PukiWiki
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。 ↑
ハッシュタグ「アルゴリズムを学ぼう」
Jun Ohtani @johtani 二分木の説明で頂点の子供の数がつねに0か2と書いてあるが、nullの子供も必ず数えているってことだよね？インスタンス化されてるわけではないよね？#アルゴリズムを学ぼう 2012-06-01 09:27:03
ハッシュ関数 - 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?: "ハッシュ関数" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2018年6月) ハッシュ関数で名前と0から15までの整数をマッピングしている。"John Smith" と "Sandra Dee" のハッシュ値が衝突している。 ハッシュ関数 (ハッシュかんすう、英語: hash function) あるいは要約関数[1]とは、任意のデータから、別の（多くの場合は短い固定長の）値を得るための操作、または、その様な値を得るための関数のこと。ハッシュ関数から得られた値のことを要約値やハッシュ値または単にハッシュという。 ハッシュ関数は、主に
メモ化 - Wikipedia
メモ化（英: memoization）とは、プログラムの高速化のための最適化技法の一種であり、サブルーチン呼び出しの結果を後で再利用するために保持し、そのサブルーチン（関数）の呼び出し毎の再計算を防ぐ手法である。メモ化は構文解析などでも使われる（必ずしも高速化のためだけとは限らない）。キャッシュはより広範な用語であり、メモ化はキャッシュの限定的な形態を指す用語である。 メモ化という用語は1968年にドナルド・ミッキーがラテン語の memorandum（覚えておく）から作った造語である[1]。memorization（記憶、暗記）は同根語であってよく似ているが、メモ化という言葉は情報工学では特別な意味を持つ。 メモ化された関数は、以前の呼び出しの際の結果をそのときの引数と共に記憶しておき、後で同じ引数で呼び出されたとき、計算せずにその格納されている結果を返す。メモ化可能な関数は参照透過性を備
A/Bテストよりすごい？バンディットアルゴリズムとは一体何者か - Qiita
オバマ大統領の再選に大きく寄与したことで大きな注目を集めているA/Bテスト。A/Bテストを導入した、することを検討している、という開発現場も多いのではないだろうか。 そんな中、Web上で次のような議論を見つけた。 20 lines of code that will beat A/B testing every time Why multi-armed bandit algorithm is not “better” than A/B testing 一言でまとめると「A/Bテストよりバンディットアルゴリズムの方がすごいよ」「いやいやA/Bテストの方がすごいし」ということだ。 で、バンディットアルゴリズムとは一体何者なのか？ そこでBandit Algorithms for Website Optimization (O'REILLY)を読んでみた。その結果分かったことを踏まえてざっくりと
再帰ドリル(1)：数値に対する素朴な再帰 - あどけない話
注意：github に移動しました。 再帰を学ぶためのドリル。使用するプログラミング言語は Haskell。このシリーズは続くかもしれないし、途中で挫折するかもしれない。乞うご期待！ 等差数列の和 差が1の等差数列の和を計算する関数 soap(sum of arithmetic progression) を考える。 soap 0 = 0 soap 1 = 0 + 1 soap 2 = 0 + 1 + 2 soap 3 = 0 + 1 + 2 + 3 soap 4 = 0 + 1 + 2 + 3 + 4 一歩手前を使うとどうなる？ soap 0 = 0 soap 1 = soap 0 + 1 soap 2 = soap 1 + 2 soap 3 = soap 2 + 3 soap 4 = soap 3 + 4 再帰部を一般化するとどうなる？ soap 0 = 0 -- 基底部 soap n
「高速文字列解析の世界」を読む前に知っておくと良いこと - EchizenBlog-Zwei
「高速文字列解析の世界」という大変すばらしい本が発売された。わりと敷居が高い本ではあるので読む前に知っておくとよさそうなことを書いておく。 「高速文字列解析」とは 本書でいう高速文字列解析というのは主に2つのことを指している。ひとつはデータを圧縮して小さくしてディスクよりメモリ、メモリよりキャッシュというようにより高速な記憶装置で扱いましょう、という話。もうひとつはデータ構造を工夫することで複雑な操作もそこそこ高速に扱えますよ、という話。つまり「圧縮」の話と「効率的なデータ構造」の話があると考えておくと良い。 キーワードは3つ オビにも書いてあるけれど、本書が主に扱うのは「BWT」「簡潔データ構造」「ウェーブレット木」の3つ。具体的には「BWT」が「圧縮」に関わっていて「ウェーブレット木」が「効率的なデータ構造」に関わっている。「簡潔データ構造」は基本的な道具として本書の色々なところで出て
Excel列名変換問題で第２回社内プログラミングコンテストを開催してみた(前編) - give IT a try
2011.12.31 追記 後編を書きました。こちらもあわせてどうぞ。 Excel列名変換問題で第２回社内プログラミングコンテストを開催してみた(後編) - give IT a try はじめに 先日、FizzBuzz問題を使って社内プログラミングコンテストを開きました。 このブログでも書いた通り、なかなか興味深い結果になりましたが、一方で反省点もいくつか見つかりました。 特に問題が解けなかった人が出てしまったのは痛い誤算だったので、今回はできるだけ最後まで解けるような配慮をしてみました。 ただし、問題自体はFizzBuzz問題よりもずっと難しくしてあります。 今回もちょっと長いエントリになっていますが、よろしければ最後までお付き合いくださいませ。 前回の反省点 詳しくはこちらのエントリに書きましたが、簡単にまとめると 言語の得意・不得意が結果に大きく影響した 抜き打ちで実施したことがその
なぜBTreeがIndexに使われているのか - maru source
この内容は個人的な考察なので、間違っている箇所もあると思います。そういう部分を見つけた際はぜひ教えて下さい。 RDBMSの検索を早くするためにIndexって使いますよね。例えばこんなテーブル 1 2 3 4 5 CREATE TABLE user ( id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(255) NOT NULL, PRIMARY KEY (id) )ENGINE=InnoDB; idカラムにIndex(PRIMARY KEY)を張っています。これはidでの検索を高速にするためです。ここでidカラムにIndexが貼っていない場合と比べると検索時間が大幅に変わってきてしまいます（特にレコードが多くなった時) ではなぜIndexを貼ると検索が早くなるんでしょう？？ Indexとはその名の通り索引を意味します。特定のカラム
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【またかよ】「Haskellでクイックソート」問題【何度目だ】
