Commit Graph Drawing Algorithms
In gitamine, we will use an algorithm that draws only one commit by row to be able to show the commit graph and the commit history side-by-side as other git clients. Whether to draw straight or curved branches is a matter of taste. Personally, I found straight branches much more readable. Unfortunately, the only git clients that draw straight or almost straight branches, GitKraken and SourceTree,
ゲームで学ぶ探索アルゴリズム実践入門 ～木探索とメタヒューリスティクス
2023年2月18日紙版発売 2023年2月18日電子版発売 青木栄太 著 B5変形判／280ページ 定価2,992円（本体2,720円＋税10%） ISBN 978-4-297-13360-3 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 ゲームAIの技術要素には大きく分けて「ルール」「探索」「機械学習」の3つがあります。近年話題になることの多い機械学習ですが，機械学習だけでは遠い将来の状況を正確に読むことは難しく，特に探索がなければ真に強いAIは生まれません。また，ゲームAIの技術を競う各種コンテストなどでは使用できるメモリ量やファイルの容
Myers Diff Algorithm - Code & Interactive Visualization
2017-06-07 - By Robert Elder Below you will find example source code and interactive visualizations that are intended to complement the paper 'An O(ND) Difference Algorithm and Its Variations' by Eugene W. Myers[1]. Multiple variants of the algorithms discussed in Myers' paper are presented in this article, along with working source code versions of the pseudo-code presented in the paper. Two ref
アルゴリズムとデータ構造入門｜京都大学OCW
コンピュータ上で計算を行うプログラムはデータ構造とアルゴリズムから構成される．本講義では，プログラミングについてコンピュータサイエンスの立場から論じる。使用するプログラミング言語は Scheme であり、基本的なプログラミングの概念について学ぶとともに、実際にプログラミングを経験することを通じて、プログラミングの本質を習得することを狙う。 なお、本講義では教科書の前半の話題を取り上げ、後半は「プログラミング言語」 （湯淺先生, 第2学年前期配当）で取り上げる。 1章 手続きによる抽象化 ( 3 回 ) 1.1章 プログラミングの要素 1.2章 手続きとその生成するプロセス 1.3章 抽象化の高階手続きによる形式化 2章 データによる抽象化 ( 4 回 ) 2.1章 データ抽象化とは 2.2章 階層データ構造と閉包性 2.3章 記号データ 2.4章 抽象データの多重表現 2.5章 汎用演算の
計算機ソフトウェア｜京都大学OCW
第1回 アルゴリズムと計算量 第2回 リスト構造 第3回 ヒープ 第4回 ハッシュとバケット 第5回 再帰呼出しと分割統治 第6回 縮小法 第7回 グラフ探索 第8回 最短経路問題, 最大流と割当て問題 第9回 動的計画法 第10回 ボロノイ図とドロネー図 第11回 テキスト処理の基本 第12回 問題の難しさの測り方 第13回 難問対策, 難問を利用した情報保護 [内容] 計算機の各種プログラムの作成に不可欠な、基本的なデータ構造とそれらに関連する各種アルゴリズムについて学ぶ。 [授業計画] アルゴリズムと計算量 ( 1 回 ) 本講義の導入として、アルゴリズムとは何か、アルゴリズムの良さをどのように測るかについて説明する。 各種のデータ構造とアルゴリズム ( 4 回 ) 基本的なデータ構造として、リストとヒープを取り上げ、それらの構造に対する基本的なアルゴリズムを学ぶ。 再帰呼出と分割統
近似文字列アルゴリズムのgestalt pattern machingについてメモ
Google 検索でタイポをすると、意図したであろう綴りを教えてくれたり、意図通りの検索結果を返してくれる。 このスペルチェック機能では、入力文字列が本来の文字列とどのくらい似ているのかを評価するアルゴリズムが肝で、編集距離のアルゴリズムはよくしられている。 ふとしたことから、Ratcliff/Obershelp pattern recognition(gestalt pattern maching ともいう) という編集距離とは別のアルゴリズムに出くわした。 このアルゴリズムは1980年代から存在するが、より利便性の良いアルゴリズムが発明されていったからなのか、wikipedia に載っていないくて、手元のアルゴリズム本にもみあたらない。 まだこのアルゴリズムが輝いていた 1988 年に、 Dr. Dobb’s Journal に発表された次の記事(サンプル実装はアセンブリ言語!)を元に
20世紀のトップ10アルゴリズム - 共立出版
米国物理学協会とIEEE computer societyによる共同誌"Computing in Science & Engineering"は、2000年第1号で「"Top 10 Algorithms of the Century"（今世紀のトップ10アルゴリズム）」という特集を組んだ。特集は、20世紀の科学技術の発展に目覚ましい成果を挙げ、関連分野の発展にも多大な貢献をもたらした10個のアルゴリズムを取り上げ、各々について3～10ページ程度の短い分量ながらも簡潔かつ丁寧に紹介したもので、当時この特集は非常に大きな反響を呼んだ。 それから20年余りが経過した。その間にも計算機分野や計算科学分野は更なる目覚ましい発展を遂げ、新たなアルゴリズムも無数に誕生した。しかし「トップ10アルゴリズム」の重要性は聊かも揺らぐことはなく、諸分野の根幹をなす不可欠な要素として未だ使われ続けている。また、1
曖昧検索asearch
曖昧検索は便利なものである。「ピテカントロプス」の綴りは難しいが、最近のGoogle検索は曖昧検索対応しているようで、「pitekantoropusu」で検索してもちゃんと直立猿人(Pithecanthropus)がみつかる。しかし「musogurusuki-」でムソルグスキーを検索できないようなので、改良の余地はあるのかもしれない。 Unix系の計算機システムやプログラミング言語では曖昧な検索を行なうために正規表現を使えるものが多い。正規表現とは検索パタンとして文字列の繰り返しや文字列の選択を指定できるもので、a*という表現で「0回以上のaの繰り返し」というパタンを指定したり、(abc|def)という表現で「abcまたはdef」を指定したり、a.cという表現で「aac, abc, acc, ...」を指定したりできる。たとえばpi.*ca.*puのような曖昧なパタンを指定すれば辞書からP
続・アルゴリズムを学ぼう
内容紹介前著「アルゴリズムを学ぼう」では、答が1つに決まる問題というのが多かったのですが、今回は数学、文字列、正規表現とオートマトン、ゲームのAIなど、プログラマーなら知っておくべき基礎的な知識を、多岐にわたって集めました。 数学の分野では、基礎的な線形代数や群の知識を、ライツアウトを解くという題材を用いて説明しています。ライツアウトという具体例を用いることで、抽象的な線形代数や群の問題が、具体的なイメージを持って理解できるのではないかと思います。ライツアウトを完璧に解くという問題だけでも、さまざまな数学的知識が学べるということに、ちょっとびっくりしますね。 文字列の分野では、基礎的な文字列の検索アルゴリズムを集めました。検索は読者のみなさまもふだんから利用していることと思いますが、それがどのように動作しているのかを、実際のコードを使って解説します。ここには、さまざまなアルゴリズムの定石が
おしゃれなアルゴリズム
本スライドは某LT用に作成しました．厳密性より，非競プロerに向けて面白さを重視しています． 過去問題の解説です．
コーディングインタビューの対策とその意義 (2/2)：インタビュー本番中に何を考えるか - 16bitのメモランダム
前回の記事（下のリンクを参照）では、コーディングインタビュー前日までに役立つ知識とインタビューの意義を考察した。 en9.hatenablog.com この記事では、コーディングインタビュー当日の思考過程について考えてみる。 コーディングインタビュー最中の思考 あなたがGoogleやFacebookといった、競争の激しいテック企業のコーディングインタビューを受ける状況を想像してほしい。 何ヶ月にも及ぶ練習を乗り越え、準備は万端だ。 だが、面接官が問題の設定を説明し始めると、自分の鼓動が速まっていくのを感じる。 なんてことだ、今までやったことない問題だ。 あれだけ解いたのに。 いったいどうアプローチすればよいのだろう？ どのデータ構造を使えば解けるのかも分からない。 動的計画法のような気も、単なる分割統治法の気もする。 それともgreedyに解けるのか？ どんな境界例が考えられるのか頭に思い
コーディングインタビューの対策とその意義 (1/2) - 16bitのメモランダム
１．コーディングインタビューとは何か コーディングインタビュー（Coding Interview、またはProgramming Interview）とは、1時間ほどの制限時間内に小さなプログラミング問題を解かせる面接形式のことをいう。プログラマー、またはデータサイエンティストなどの採用試験として、米国を含むいくつかの国で用いられている。「物理的なホワイトボード上にプログラムを書く」という形式で実施されることが多い。「オンライン上の共有エディタで書く」といった形式のこともある。Googleなどは自社のYoutubeチャンネル動画でも説明している。 出題される問題としては、例えば、「複数の数字numbersと整数kが与えられたとき、合計がkとなる数字の組を1つ出力せよ」といったものがある。この問題は有名なので通称が付いており、Two Sumと呼ばれる。 Two Sumの一例。与えられた数値の並
Data Structure Visualization
Currently, we have visualizations for the following data structures and algorithms: Basics Stack: Array Implementation Stack: Linked List Implementation Queues: Array Implementation Queues: Linked List Implementation Lists: Array Implementation (available in java version) Lists: Linked List Implementation (available in java version) Recursion Factorial Reversing a String N-Queens Problem Indexing
木構造を描くアルゴリズムについて（Reingold-Tilford Algorithm） - What is it, naokirin?
最近、UnityでPlayable APIというものを調べる機会がありました。 その際にそのPlayableの木構造をUnity上で表示できるEditor拡張としてPlayableGraphVisualizerというものがあると知ったので軽く見ていて、「Reingold Tilford」というものが出てきて調べていたので、それをまとめておきます。 （ちなみに、PlayableGraphVisualizer - https://bitbucket.org/Unity-Technologies/playablegraphvisualizer） 結論としてはこの「Reingold Tilford」は「Reingold Tilford アルゴリズム」と呼ばれるもので、木構造を階層的に“きれいに”表示するためのアルゴリズムです。木構造のグラフ表示の機能を持ったJavascriptのライブラリなどでは
アルゴリズム (翻訳) - inzkyk.xyz
翻訳について これは Jeff Erickson 著 Algorithms. 1st paperback edition (2019) の翻訳です。英語版は Creative Commons Attribution 4.0 International ライセンスで配布されており、配布ページから無料で入手できます。 この翻訳は Creative Commons Attribution 4.0 International の許諾に基づいて公開されます。 PDF 版について この翻訳の PDF 版を BOOTH (https://booth.pm/ja/items/1633486) で販売しています (学生版は無料)。 謝辞 英語版をウェブで公開している Jeff Erickson 氏に感謝します。
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世界四連覇AIエンジニアが教える「探索アルゴリズム」の魅力
GitHub - scandum/fluxsort: A fast branchless stable quicksort / mergesort hybrid that is highly adaptive.
50+ Sorts, Visualized - Swirl Dots
GitHub - TheAlgorithms/Ruby: All algorithms implemented in Ruby
あるごりずむ