常識を覆すソートアルゴリズム！その名も"sleep sort"！ - Islands in the byte stream (legacy)
TwitterのTLで知ったのだが、少し前に海外の掲示板で"sleep sort"というソートアルゴリズムが発明され、公開されたようだ。このアルゴリズムが面白かったので紹介してみる。 Genius sorting algorithm: Sleep sort 1 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:22 諸君！オレは天才かもしれない。このソートアルゴリズムをみてくれ。こいつをどう思う？ #!/bin/bash function f() { sleep "$1" echo "$1" } while [ -n "$1" ] do f "$1" & shift done wait example usage: ./sleepsort.bash 5 3 6 3 6 3 1 4 7 2 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:27 >>1 なん…だと
Perlでマルチプロセスデーモンを作るためのモジュール「Parallel::Prefork」に(Min|Max)SpareServers対応を追加した話 (もしくは read(2) / write(2) の atomicity) - kazuhoのメモ置き場
Perl で複数のワーカープロセスを制御するためのモジュールとしては Parallel::ForkManager が古参なんだけど、このモジュールはプロセスを fork するだけで、シグナルを受信したらワーカープロセスを再起動とかそういうことができないので、自分は Parallel::Prefork というモジュールを自作して、たとえば Plack の Server::Standalone::Prefork とかで使っています。 で、まあ、prefork なサーバとか書いてると、(Min|Max)SpareServers 対応してないんすか？ というのは FAQ なわけで。プロのサーバ管理者の間では存在価値が疑問視されて久しい (Min|Max)SpareServers だと思うんですが、まあ書いてみるのもいいかと思って Parallel::Prefork のディストリビューションに Pa
PDL で PageRank - naoyaのはてなダイアリー
id:smly さんが PageRank や HITS を Python で実装 されているのに触発されて、自分も PageRank を Perl で実装してみました。 PageRank の計算の中心になるのは Power Method (べき乗法) です。べき乗法では行列とベクトルの積を計算しますので、手軽に使える行列演算ライブラリがあると楽でしょう。 色々調べてみたところ、PDL (The Perl Data Language) が良く使われているようでしたので、これを選択しました。PDL では各種行列演算が簡単に行える他、文字列評価をオーバーライドして行列の文字列出力を良い具合で定義してくれていたりと、なかなかに便利です。PDL は行列計算以外にも色々な科学技術計算やグラフ描写などの操作をサポートしているようです。 さて、PDL を使った PageRank 計算のコードは以下のように
Consistent Hashing を試す
Consistent Hashing は、 複数のノードにレコードを分散させる方法として、 Amazon Dynamo や Cache::Memcached::Fast などで使われているアルゴリズムです。 この文章では、Perl で実際に Consistent Hashing を実装し、 その特徴を理解することを目的とします。 更新履歴 2008-06-01: 公開 サーバー台数で割った余り (mod) を使用する まず Consistent Hashing と比較するために、レコードに対して整数のハッシュ値を求め、 ハッシュ値をノード数で割った余り (mod) で、ノードを選択するという方法を書いてみます。 ここでは、ハッシュ値の算出に CRC (Cyclic Redundancy Check) を使用しています。 use strict; use String::CRC; use Pe
編集距離（レーベンシュタイン距離）の計算 - Ceekz Logs (Move to y.ceek.jp)
文字列間の類似度を求める方法の一つとして、編集距離が挙げられます。編集距離は、考案者にちなみレーベンシュタイン距離とも呼ばれますが、具体的には、挿入や削除、置換によって、一方の文字列から他方の文字列に変換するために必要な作業の最小回数です。 use List::Util; sub levenshtein_distance { my ($list_1, $list_2) = @_; my $len_1 = scalar(@{$list_1}); my $len_2 = scalar(@{$list_2}); my @d; foreach my $i (0 .. $len_1) { $d[$i][0] = $i; } foreach my $j (0 .. $len_2) { $d[0][$j] = $j; } foreach my $i (1 .. $len_1) { foreach my
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
Yet Another Hackadelic - 直積の導出と考えうる全ての値を網羅したハッシュの生成
昨日から激しく悩んでいた内容で、id:kazuhookuさんとnishioさんに色々教わったので、その内容のまとめ。 やりたい事 my $entries = { A => [0..5], B => ["A".."D"], C => ["a".."c"] }; みたいな集合A, B, Cってのがあるとして、A, B, Cから一個ずつ値を抽出してくる組合せを列挙すると言うお話。 ちなみに場合の数として、6 * 4 * 3 = 72 通り存在するハズです。 List::Utilのreduceを使う id:kazuhookuさん案を適当に整形。 #!/usr/bin/perl use strict; use warnings; use Data::Dump qw(dump); use List::Util qw(reduce); my $entries = { A => [0..5], B =>
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