アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。「ライン・ルーチン」「円弧描画」「ペイント・ルーチン」「グラフィック・パターンの処理」「多角形の塗りつぶし」を一つにまとめた GraphicLibrary と、「確率・統計」より「一般化線形モデル」までを一つにまとめた Statistics を現在は用意して
A Memory Allocator
by Doug Lea [A German adaptation and translation of this article appears in unix/mail December, 1996. This article is now out of date, and doesn't reflect details of current version of malloc.] Introduction Memory allocators form interesting case studies in the engineering of infrastructure software. I started writing one in 1987, and have maintained and evolved it (with the help of many volunteer
Alcor の Abbreviation Scoring - steps to phantasien(2009-09-12)
同僚の生産性ツール愛好家が熱に浮かされて言った. "QuickSilver の検索がすごいんだよ!" どう凄いのかというと, たとえば "Skype を検索するのに <sp> でいい!" らしい. それは凄いのかも. 私もいちおう QuickSilver を使っているけれど, 素敵機能の類はまったく活用していない. だいたい私の使うアプリケーションはどれも一文字で特定できる. Firefox, Emacs, iTerm, Activity Monitor... そういえば iTunes は iTerm と被ってる. ためしに <iu> と打ってみたら iTunes にマッチする. なんとなく凄い気がしてきた. 同僚はこのアルゴリズムが気になるらしい. 編集距離の仲間かとも思ったけれど, 違う気がする. とりあえずぐぐってみたところ, QuickSilver は 2007 年に オープンソー
5年後に後悔しないJavaプログラムの書き方 - L'eclat des jours(2009-07-02)
_ 5年後に後悔しないJavaプログラムの書き方 ここ数日、死ぬほど後悔しまくっているので、あらためて（というのは、数年前にも一度後悔しまくって、そのときの知見はあらかた処方箋とかコーディングの掟に書いているからだが）後悔しないための書き方をいくつか紹介する。 とにかく、ファクトリメソッドパターンを使うこと。 これは本当に重要。しかも簡単でありながら効果は絶大。 だめな例。 public class FooBar { private Connection conn; ... protected void setup() { ... conn = DriverManager.getConnection(url); ... } urlを指定することや、DriverManagerの実装を交換すれば良いだろうと想定していても（というか、Connectionならそういう方法もあり得るが、そうはいかな
一番右端の立っているビット位置を求める「ものすごい」コード - 当面C#と.NETな記録
一番右端の立っているビット位置(RightMostBit)を求めるコードで速いのないかなーと探していたら、ものっっっすごいコードに出会ってしまったのでご紹介。2ch のビット演算スレで 32bit 値のコードに出会って衝撃を受けて、その後 64bit 値版のヒントを見つけたのでコードを書いてみました。 この問題は ハッカーのたのしみ―本物のプログラマはいかにして問題を解くか (Google book search で原著 Hacker's delight が読めたのでそれで済ませた) で number of trailing zeros (ntz) として紹介されています。bit で考えたときに右側に 0 がいくつあるかを数えるもの。1 だと 0、2 だと 1、0x80 なら 7、12 なら 2 といったぐあい。0 のときに表題どおりの問題として考えるといくつを返すの？ってことになるので、
バディ・システムによるメモリ割り当てのコンセプト・コード - Tociyuki::Diary
Linux カーネルの物理メモリ割り当てに使われているバディ・システムに触れてみるために、D. Knuth The Art of Computer Programming, Vol. 1: Fundamental Algorithms p. 443 記載の Algorithm R (Buddy system reservation) と Algorithm S (Buddy system liberation) を ruby で記述してみました。 バディ・システムはフリー・リストによるメモリ管理方法のバリエーションの一つです。メモリ・アドレスに2進数を用いる計算機に向いたアルゴリズムで、2 ** m サイズの割り当てに用いる領域を2分割し、さらにそれを2分割し、と再帰的に分割していった 2 ** k (k = 0 .. m) のエクステントにして、それらのエクステントを割り当てに使うのが特
epollのなかみ - moriyoshiの日記
よく C10K 問題とかいって epoll(7) の話が出てきて select(2) 遅いね poll(2) 遅いねってなるんだけど、正直なところ、これらのシステムコールを実際に使ってコードを書いてみたひとはどのくらいいるのだろう。ましてや eventpoll が何やってるか知っている人はそんなに多くないんじゃないだろうか。もう O(n) だの O(1) だのって煙に巻かれるのもうんざりだ。 というわけで、2.6.26 の fs/eventpoll.c のコードを読んでみた。正直 Linux カーネルにすごく詳しいわけでもないので、誤りがあったら適宜突っ込んでもらえると幸いです。 前提知識として VFS モジュールがどうなってるかとかは LinuxのFSモジュールを書いてみる LinuxのFSモジュールを書いてみる (その2) のソース中のコメントを追ってもらえればと。 登場する構造体 e
株式会社エス・スリー・フォー » STLport のハッシュ・コンテナ
STLport のハッシュ・コンテナ 標準C++ライブラリが提供するコンテナは、vector, list, deque, set, multiset, map, multimap の7種です。 これらコンテナから特定の要素を検索するとき、その時間計算量は vector, list, deque では O(N), set, multiset, map, multimap では O(logN) となります。 これ以上に高速な検索が可能なコンテナとしてハッシュ表(hashtable)を利用すれば、適切なハッシュ関数を与えることによって検索に要する時間計算量をコンテナ内の要素数に関わらず O(1) に近づけることができますが、残念ながら標準C++ライブラリにはハッシュ表で実装されたコンテナ(ハッシュ・コンテナ)を提供していません。 SGI(Silicon Graphics社)のSTL実装をベースに
MLTL: Machine Learning Templete Library
MLTL: 機械学習テンプレートライブラリ Introduction MLTL機械学習テンプレートライブラリは，自然言語処理へ機械学習を応用する研究や，より自然言語処理に適した機械学習手法の開発を容易にするため，YANS活動の中で清水伸幸と宮尾祐介を中心として作られた C++ テンプレートライブラリです．特に，系列構造や木構造など，自然言語の構造を表現するのに適した構造に対して，様々な機械学習アルゴリズムを利用できるように設計されています． 設計の特徴として，データ構造を表すクラスと学習アルゴリズムを表すテンプレートクラスを分離し，これらの間をつなぐインタフェースを設定することで，汎用性を高めています．これにより，新たにデータ構造クラスを作成した場合に様々な学習アルゴリズムとの組み合わせを容易に試すことができ，逆に，新たな学習アルゴリズムを実装した場合には様々なデータ構造との組み合わせを試
きまぐれ日記: Zinnia: 機械学習ベースのポータブルなオンライン手書き文字認識エンジン
オンライン手書き文字認識エンジンZinniaを公開しました。 http://zinnia.sourceforge.net/index-ja.html Zinniaは機械学習アルゴリズム SVM を用いたポータブルで汎用的な オンライン手書き文字認識エンジンです。Zinniaは組み込みの容易さと汎用性を高めるために、 文字のレンダリング機能は持っていません。Zinniaは文字のストローク情報を座標の連続として受け取り、 確からしい順にスコア付きでN文字の認識結果を返すだけに機能を限定しています。 また、認識エンジンは完全に機械学習ベースであるために、文字のみならずユーザの任意のマウス・ペンストロークに対して任意の文字列をマッピングするような認識エンジンを小コスト作成することができます。 2年前に、Ajax手書き文字認識と言うものを作ったのですが、その認識エンジンをスクラッチからポータブルでつ
ガベージコレクションの実装法と評価
1.はじめに プログラミング言語とはシステム化する対象物を抽象化し、コンピュータで処理可能なコードを記述するために用いる人工言語である。プログラミング言語はコンピュータの機械語と一対一の対応をもったアセンブラから始まり、コンパイラを用いて機械語に翻訳することを前提としたコンパイラ言語、インタプリタと呼ばれるプログラムがソースコードを解釈し実行するスクリプト言語と、記述できる抽象度を高める方向へと進化してきた。 プログラミング言語はその存在理由から、より抽象度の高い記述が行えること、すばやい開発を行える事が求められる。抽象度の高い記述とは、プログラムがどういう処理を行うか(HOW)ではなく何の処理を行うか(WHAT)を記述しやすい構文、機能を持っていることを、すばやい開発とは記述性の高さ、コードの密度の高さ、バグの発生しにくい構文、機能を持っていることをさす。 この抽象度の高い記述、すばやい
Libicpc - nya3.jp
libicpc チーム kkntkr / Unknown による、ACM-ICPC 向けのアルゴリズムの実装をまとめたページです。 基礎 テンプレート マクロ 計算 ビット演算 実数比較 幾何 基礎 データ構造 内積・外積 回転方向関数 射影 面積・体積 円と円の共通部分 多角形の面積 交差 円と円の交点 円と直線の交差判定 円と直線の交点 凸多角形と線分の包含判定 多角形と点の包含判定 直線と直線の交差判定 直線と直線の交点 直線と線分の交差判定 線分と点の交差判定 線分と線分の交差判定 距離 最遠点対 直線と点の距離 直線と直線の距離 直線と線分の距離 線分と点の距離 線分と線分の距離 多角形 凸包 凸多角形のクリッピング その他 アレンジメント ダイス 三次元幾何 直線と直線の距離 グラフ 基礎 データ構造 最短路 Bellman-Ford Dijkstra Warshall-Flo
mixi Engineers’ Blog » Inside Tokyo Cabinet その弐
予定を立てた途端にやりたくなくなる症候群に堪えて連載を続けるmikioです（こんな私でもエアーマンくらいは倒せます）。前回はDBMの基本について説明しましたが、それを忠実に実装しても実際には使いものにはならないことにも触れました。今回は、実用的なDBMに進化すべく、Tokyo Cabinet（およびその前身のQDBM）で考えた工夫についてお話します。 ハッシュ関数についてもう少し 前回の記事に関して、「ハッシュ関数はビットシフト使って実装した方が早いよ」という旨のお便りをいただきました（ありがとうございます）。まさにその通りで、乗算命令（ここではimull）より左シフト命令（ここではsall）の方が速いみたいです（Intelの資料によると、mulが15から18で、salが4とのこと）。しかし、DBMの場合はファイルI/Oにかかる時間が支配的になるというのが重要な点です。したがって、ハッシュ
Inside Tokyo Cabinet その壱 - mixi engineer blog
約半年間の沈黙を破ってOSSの世界に戻ってきつつあるmikioです。先日、Tokyo Cabinet（以下「TC」と呼びます）というデータベースライブラリをリリースしました。今回から数回に分けて、TCの設計と苦労話について連載してみます。 DBMとは TCは、いわゆるDBMの系譜のデータベースライブラリで、単純なハッシュテーブルをファイル上で永続化するだけの機能を提供します。DBMはAT&Tの古代UNIXの時代から受け継がれる伝統芸能なのですが、私はそういう枯れた技術が大好きなのです。 プログラマの皆さんは、PerlやRubyではハッシュ（連想配列）と呼ばれ、JavaやC++ではmapと呼ばれるような、何らかのキーに関連づけてなんらかの値を記録するデータ構造って実によく使いますよね。例えばmixiでは、ユーザアカウントに関連する情報（名前とかニックネームとか）は、ユーザIDをキーにしたハッ
Optimization of Computer Programs in C
Michael E. Lee Senior Programmer/Analyst Ontek Corporation 22941 Mill Creek Road Laguna Hills, CA 92653 USA Abstract: A substantial portion of a knowledge worker's life may be spent waiting for a computer program to produce output. Users and organizations control their wait time by purchasing faster computers, adding memory, or using faster network connections. Developers of application progra
第5回 N-gramのしくみ | gihyo.jp
前回は形態素解析を使う検索エンジンのしくみについて説明しました。今回は、FINDSPOTで使用しているN-gramという検索エンジンのしくみについて説明します。 N-gramによる見出し語の切り出し 前回は、形態素解析による検索エンジンでは、検索可能な最小単位が分かち書きの切り分け単位となる点を説明しました。 一方、N-gramを使った検索エンジンでは、単純に文字の並びを見出し語としてインデックスを作成します。1文字を元にインデックスを作成する方法をユニグラム、2文字の並びを元にインデックスを作成する方法をバイグラム、3文字の並びを元にインデックスを作成する方法をトリグラムと呼んでいます。 1文字：ユニグラム 2文字：バイグラム 3文字：トリグラム N-gramによる見出し語の切り出しは、形態素解析のための文法解析を伴わないため、特定の自然言語に依存しないという特徴があります。 FINDS
SubversionのDiffをC++に移植
何ですかこれは？ 二つのシーケンスのLongest Common Subsequence, Longest Common Subsequence Distance及びShortest Edit Scriptを求めるクラス。 Subversionのコードを、C++に移植したものです。 アルゴリズムは、"An O(NP) Sequence Comparison Algorithm" (Sun Wu et al.)に述べられているものと同一で、計算量は最悪でO(NP)、平均的にはO(N+PD)です。ただし、N=二つのシーケンスの長さの和、P=D/2-Δ/2、D=LCS距離、Δ=二つのシーケンスの長さの差です。 ここでいうLCS距離(longest common subsequence distance)は、あるシーケンスを別のシーケンスに変化させるために必要な、シンボルの挿入及び削除操作の最小
つくってわか(った気にな)る STM - steps to phantasien t(2007-06-23)
最近みた TechTalks の中で STM (Software Transactional Memory) の話が面白かった. 紹介しようと思ったものの, まず STM の認知度はどれほどなのだろうか. 日本語でぐぐると CPU 会社の宣伝くらいしか見当たらない. 友達にたずねたら "そんなので騒いでいるのは君と Haskell ユーザくらいだよ" とのたまう. 私の脳内では STM 派とメッセージ通信派が激烈な争いを繰り広げていることになっているけれど, 気のせいなのかもしれない... 念のため TechTalks を眺める前に少し STM の話を書いてみる. そのあと話の肴に作ってみた STM のトイ実装 (500行くらい) を紹介したい. Software Transactional Memory の話 ではさっそく STM のことを簡単に説明してみよう. 専門家による一次資料を読
リアルな映像を作るグラフィックス・アルゴリズム
3次元コンピュータ・グラフィックス（3DCG）の世界で，リアリティは非常に重要なテーマです。リアルな3DCGを作るため，これまで様々な研究/開発がなされ，その成果は映画やビデオ・ゲームなどで誰でも目にすることができるようになっています。そして，現在でもさらなるリアリティの追求のため，日々研究や開発が続けられています。このパートでは，そうしたリアルな3DCGの裏側にある技術の一端をお見せします。 3DCGのリアリティは「形状」「色/質感」「動作」という三つの要素に分けて考えることができます。これらが技術的にどのような難しい点を含んでおり，どのように解決されてきたかは，最後のカコミ記事「3DCGのリアリティを実現する三つの要素」を参照していただくとして，これらの三要素が一定の水準に達したところで浮かび上がってきた，ある問題に焦点を合わせてみましょう。それは自然な動作の大量生成が難しい，という問
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