トップクラスだけが知る「このアルゴリズムがすごい」――「探索」基礎最速マスター
トップクラスだけが知る「このアルゴリズムがすごい」――「探索」基礎最速マスター：最強最速アルゴリズマー養成講座（1/4 ページ） プログラミングにおける重要な概念である「探索」を最速でマスターするために、今回は少し応用となる探索手法などを紹介しながら、その実践力を育成します。問題をグラフとして表現し、効率よく探索する方法をぜひ日常に生かしてみましょう。 まだまだ活用可能な探索 前回の「知れば天国、知らねば地獄――『探索』虎の巻」で、「探索」という概念の基礎について紹介しました。すでに探索についてよく理解している方には物足りなかったかと思いますが、「問題をグラフとしてうまく表現し、そのグラフを効率よく探索する」というアルゴリズマー的な思考法がまだ身についていなかった方には、得るものもあったのではないでしょうか。 前回は、「幅優先探索」と「深さ優先探索」という、比較的単純なものを紹介しましたが
この機会にマスターしようぜ、正規表現、構文図、オートマトン - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
正規表現と構文図について解説します。オートマトンについても詳しく述べます。オートマトン・スゴロクで遊びましょう！ 世間でよく知られている／使われている概念・方法にはこだわらず、僕（檜山）の感覚で一番わかりやすいと思われる筋書きと用語法／図式法を使って説明します。この記事に目を通して“感じ”が掴めたら、形式言語理論の教科書を読み始めることが出来るでしょう。 [追記]この記事の内容に対する具体例は、「正規表現とオートマトン：なんだ簡単じゃん、JavaScriptによる実装」にあります。[/追記] 内容： 正規表現 正規表現の例 構文図 基本記号 連接 選択 省略可能 繰り返し ストレートワイヤーによるレイアウト調整 有限状態オートマトン 有限状態オートマトンの実行 バックトラックと先読み スゴロクとオートマトン コマをたくさん使うスゴロクと並列処理 非決定性オートマトンと決定性オートマトン 正
第1回 直線の幾何 | gihyo.jp
計算幾何学とは 小学生や中学生の頃、算数や数学の授業で、台形の面積を求めたり、直線の方程式を解いたりした記憶が誰にでもあることでしょう。計算幾何学とは、コンピュータサイエンスの立場から、こうした「図形」に関するアルゴリズムを研究する学問です。計算幾何学は、今日のコンピュータグラフィックスやCADの発展においてきわめて重要な役割を担っているほか、地理情報システム（GIS）やロボット工学といった数多くの分野に応用されています。 本連載では、ブログ可視化サイトの「Blogopolis」で採用されている計算幾何的アプローチを引き合いに出しつつ、Javaプログラムでアルゴリズムを実装しながら、計算幾何学の初歩を学びます。 Blogopolisとボロノイ図 Blogopolisは筆者の開発したWebサイトで、主に日本国内で開設された25万件以上のブログを解析し、「仮想都市景観」として視覚化したサービ
自動生成迷路
迷路自動生成アルゴリズム プログラムによる迷路の自動生成の解説ページです。 どちらかというと大きな迷路を生成する事に興味があり、ゲームソフトで使われる迷路とは観点が異なっています。 下記のソフトをダウンロードして実行すると、棒倒し法と穴掘り法と壁延ばし法の実際の迷路の生成動作を見ることができます。 ダウンロード（Windows用ソフト) 249Kバイト １．はじめに 自動生成迷路はの基本形は方形座標上で、各マスが壁または道から成り立っています。 このデータはプログラム上も２次元配列で簡単に作れ、各マスが壁か道かだけを覚えていればいいので、表現も簡単です。 またこれを画面に反映する際も、道や壁を適当なアイコンに置き換えればいいので、比較的簡単にゲームに使えます。 道の幅は通常１マスです。 ２．棒倒し法 棒倒し法は、比較的プログラミングの楽な迷路生成法です。 最初に基本となる四角の外壁と、その
マルコフ連鎖で日本語をもっともらしく要約する - ザリガニが見ていた...。
そもそも、マルコフ連鎖とは何なのか？全く聞いたこともなかった。そして、文章を要約するのはとっても高度なことだと思っていて、自分のレベルではその方法を、今まで思い付きもしなかった。 しかし、以下のようなシンプルなRubyコードでそれが出来てしまうと知った時、目から鱗である...。一体、何がどうなっているのだ？コードを追いながら、マルコフ連鎖を利用するという発想の素晴らしさを知った！ 作業環境 MacBook OSX 10.5.7 ruby 1.8.6 (2008-08-11 patchlevel 287) [universal-darwin9.0] mecab utf8環境でインストール済み マルコフ連鎖に出逢う rssを流し読みしていると、以下の日記に目が止まった。（素晴らしい情報に感謝です！） MeCabを使ってマルコフ連鎖 一体何が出来るコードなのか、日記を読んだだけではピンと来なかっ
C言語による輪郭追跡処理について
ここでは、私、酒井理雄（TSUGU)が卒業研究において作成した DIB画像の輪郭追跡プログラムのアルゴリズムについて解説をしたいと思います。 ご意見やご感想、また、ここおかしいんじゃない？というような所があれば連絡していただけると作者が喜びます。 最初にこのドキュメント中の画像の見方について説明します。 下のような画像が多数出てきますが、その色は次のような意図で塗られています。
画像処理におけるアルゴリズム
ここでは各画像処理におけるアルゴリズムを簡単に解説する。 2値化 明るさ調整 色成分の抽出 色反転 コントラスト調整 切り出し ガンマ補正 グレイスケール化 増色 画像枠付加 鏡像反転 ノイズ除去 輪郭抽出 輪郭追跡 拡大縮小 任意角回転 セピア調化 ぼかし 2値化 指定画像を白と黒の2階調の画像に変換する処理であり、本研究で作成した2値化処理は単一手動閾値方式、P-タイル法、また、誤差分散法およびその拡張型である Floyd&Steinberg 型誤差分散、Jarvice,Judice&Ninke 型誤差分散の5つである。 次にそれぞれのアルゴリズムについて解説する。 単一手動閾値方式 指定された色深度を基準として、その値より入力画素の色深度値が明るければ白、暗ければ黒色として2値化する。下の式を用いている。 このとき、出力画像は初期状態で黒色となるので、入力画像の画素値が閾値以
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