[B! Algorithm][algorithm] [2ページ] syanbiのブックマーク

GitHub - bramstein/typeset: TeX line breaking algorithm in JavaScript

This is an implementation of the Knuth and Plass line breaking algorithm using JavaScript. The goal of this project is to optimally set justified text in the browser, and ultimately provide a library for various line breaking algorithms in JavaScript. The paragraph below is set using a JavaScript implementation of the classic Knuth and Plass algorithm as used in TeX. The numbers on the right of ea

syanbi 2010/02/19

TeX line Breaking algorithm を javascriptで実装した、と。

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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

syanbi 2010/02/06

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https://courses.cs.duke.edu/fall06/cps258/references/topten.pdf

syanbi 2009/12/27

アルゴリズムトップ10だと。モンテカルロ法は1946年なのか

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自然言語処理は Python がいちばん - 武蔵野日記

現在大学1年生の人で3年後には NAIST に (というか松本研に) 来たいという人から「どんなプログラミング言語やっておくといいですか」と質問されたりするのだが、なかなか答えるのは難しい。自分は Perl → Python がメインでときどき C++/C# を使ったりするのだが、どれが一番いいかはなんとも言えないので、自然言語処理以外に転向する可能性も考えると、C とか C++ とか Java とか(授業でそちらをやるのであれば)を最初の武器に選んだ方がいいのでは、と思ってはいる。そんなこんなで最近 Hal Daume III (機械学習を用いた自然言語処理では非常に有名な人) のブログで Language of Choice というタイムリーなエントリーが出ていたので、紹介すると、「それなりに大きな自然言語処理のプロジェクトでどのプログラミング言語を使うのか」というアンケート結果が出

syanbi 2009/08/31

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MIT's Introduction to Algorithms, Lectures 22 and 23: Cache Oblivious Algorithms

This is a happy and sad moment at the same time - I have finally reached the last two lectures of MIT's undergraduate algorithms course. These last two lectures are on a fairly new area of algorithm research called "cache oblivious algorithms." Cache-oblivious algorithms take into account something that has been ignored in all the lectures so far, particularly, the multilevel memory hierarchy of m

syanbi 2009/07/13

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A beginner's guide to Big O Notation - Rob Bell

Big O notation is used in Computer Science to describe the performance or complexity of an algorithm. Big O specifically describes the worst-case scenario, and can be used to describe the execution time required or the space used (e.g. in memory or on disk) by an algorithm. Anyone who’s read Programming Pearls or any other Computer Science books and doesn’t have a grounding in Mathematics will hav