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近似アルゴリズム(きんじアルゴリズム、英: approximation algorithm)とは、組合せ最適化問題の近似解を得るためのアルゴリズムを言う[1][2][3][4]。近似解とは、実行可能解(かつ問題の何らかの制約を満たす解)ではあるが、正解(厳密解)ではないものを言う。これは組合せ最適化問題の正解(すなわち最適解)であることが(厳密には)保証されないところの解を得るものである。なお、問題を変形した近似問題に対する正解を得るアルゴリズムも、元の問題に対する近似アルゴリズムと言える。 近似アルゴリズムの中でも、そのアルゴリズムの出力する解の目的関数値と最適解の目的関数値の比(近似度)がある範囲内に収まることが保証されているもののことを特に、精度保証付き近似アルゴリズムと呼ぶ。そのような保証のないアルゴリズムは発見的手法(ヒューリスティクス)と呼ばれる。前者と後者を区別し、前者のみを
Robert Sedgewick is the founding chair and the William O. Baker Professor in the Department of Computer Science at Princeton University. He was a member of the board of directors of Adobe Systems from 1990 to 2016, served on the faculty at Brown University from 1975 to 1985, and has held visiting research positions at Xerox PARC, IDA, and INRIA. His research expertise is in algorithm science, data
JavaScript でソートアルゴリズムを可視化 JavaScript でソートアルゴリズムを可視化するプログラムを書いてみました。元ネタは Jon Bentley による ソートアルゴリズムを可視化する Java アプレットです。 アルゴリズム 要素数 動作確認は Firefox 2, IE 7, Opera 9 で行いました。要素数は最大で200まで選べますが、かなり重くなるので遅いマシンで実行すると危険です。 English version is also available. ソースコード: sort-animation.js 解説 X軸が配列の添え字、Y軸が配列の要素の値を示しています。最初に要素がランダムに並んでいる配列 (値に重複なし) を作って、それを各種のソートアルゴリズムでソートする様子をアニメーションで表示します。 ただし、要素のあらゆる変更に対して毎回表示を更新し
Seasarカンファレンスで、基礎としてプログラムの動かし方であげた本。と、それに加えて挙げれなかった本。 ちなみにSeasarカンファレンスでの内容はid:tanamonがまとめてくれてる。というか、手書きスライドの書き起こしをしてもらってます。 「手書きで書く→ソーシャルに清書してもらう」という、新しいプレゼン手法が生まれました! 差のつく勉強法200のメモ - tanamonの日記 プレゼンや以前のエントリでは、プログラムというのは計算論と意味論に分かれると書いたけど、プログラム意味論という分野と混同してへんな議論になっちゃうので、「プログラムをどう動かすか」と「プログラムをどう書くか」に分かれるとします。命令的な側面と宣言的な側面だと言ってもいいかもしれない。今回は命令的な側面について。 まずは、基礎となる数学、離散数学について。 やさしく学べる離散数学 作者: 石村園子出版社/メ
"Algorithms" redirects here. For the subfield of computer science, see Analysis of algorithms. For other uses, see Algorithm (disambiguation). Flowchart of using successive subtractions to find the greatest common divisor of number r and s In mathematics and computer science, an algorithm (/ˈælɡərɪðəm/ ⓘ) is a finite sequence of mathematically rigorous instructions, typically used to solve a class
In computer science, binary search, also known as half-interval search,[1] logarithmic search,[2] or binary chop,[3] is a search algorithm that finds the position of a target value within a sorted array.[4][5] Binary search compares the target value to the middle element of the array. If they are not equal, the half in which the target cannot lie is eliminated and the search continues on the remai
0.104208 secs RAM: 3.2MB RAM peak: 4.3MB Included 118 files Contexts for which filters were loaded: 0 Filters created: 0 Pieces of content filtered: 0 Strings filtered: 0 get_string calls: 55 DB reads/writes: 16/1 DB queries time: 0.01133 secs ticks: 12 user: 5 sys: 4 cuser: 0 csys: 0 Load average: 0.06 Session (core\session\database): 1.3KB Caches used (hits/misses/sets)core/databasemeta** static
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