マルチスレッド・プログラミングの道具箱
まえがき クラウド上の仮想サーバから手元のスマートフォンまで、いまや複数のCPUコアを搭載するマルチコアはどこにでもある環境になりました。ハードウェア側が並列(Parallel)・並行(Concurrent)処理に向けて急速に進化する一方で、ソフトウェア側つまりプログラミング言語の進化はさほど追い付いていません。並行処理記述の手軽さを求めた Go言語 や、マルチスレッド処理の安全性を重視する Rust言語 などが登場してはいるものの、「普通にプログラムを記述するだけで複数CPUコア環境で高速に走るプログラミング言語」は遠い夢物語のままです。 モダンなプログラミング言語や並列・並行処理ライブラリは、複雑で難解なマルチスレッド処理を直接記述しなくてすむよう、安全性・利便性の高い抽象化レイヤを提供します（例：Go言語のgoroutineとchannel、Rust言語の Rayonライブラリ）。し
再帰関数を学ぶと、どんな世界が広がるか - Qiita
0. はじめに 再帰関数は初めて学ぶときに壁になりがちで なんとなくわかった...けれど どんな場面で使えるのだろう...いい感じの例を探したい！ という気持ちになりがちです。再帰関数は、なかなかその動きを直感的に想像することが難しいため、掴み所が無いと感じてしまいそうです。 そこで本記事では 再帰関数の動きを追いまくることで、再帰関数自体に慣れる 再帰的なアルゴリズムの実例に多数触れることで、世界を大きく広げる！ ことを目標とします。特に「再帰関数がどういうものかはわかったけど、使いどころがわからない」という方のモヤモヤ感を少しでも晴らすことができたら嬉しいです。なお本記事では、ソースコード例に用いるプログラミング言語として C++ を用いておりますが、基本的にはプログラミング言語に依存しない部分についての解説を行っています。 追記 1. 再帰関数とは 再帰の意味はとても広いです。自分自
エレベータに見るアルゴリズムの性能と公平性のバランス｜Rui Ueyama
現実世界でもコンピュータの中でも、何らかの性能指標だけを追求すると参加者にとって極端に不公平になってしまうことがある。例えばエレベータとHDDは共通点がありそうに思えないが、この2つは性能特性的にとてもよく似ていて、リーズナブルな性能と公平性を両立させるために同じ制御方法が使われている。これについてちょっと説明してみよう。 1基しかない場合のエレベータの動き方は単純だ。一度上に動き出すと、上で待ってる人や降りる人がいる限り上昇し続ける。同じように、一度下に動き出すと、下で待っている人や降りる人がいる限り下降し続ける。これ以外の動き方をするエレベータはまず存在しないので、これが唯一の制御方法のように思えるけど、別にこうしなければいけないというルールはない。 エレベータの平均待ち時間を最適化することを考えてみよう。そうすると、一方向に動き続ける代わりに、エレベータが現在存在する階に一番近い人の
ナップサック問題でマラソンマッチ入門 - notブログ
マラソンマッチって？ 競技プログラミングのうち、「より良い解を求める」ことを競うコンテストをマラソン形式と呼びます。 例えば厳密解を求めることができない問題について、近似解のスコアを競ったりします。 マラソンでよく使われるアルゴリズム マラソンで頻出なのは「ビームサーチ」と「焼きなまし法」です。 この記事ではナップサック問題を例にしてこの２つのアルゴリズムを解説します。 もちろん、この２つのアルゴリズムはどちらも近似アルゴリズムなので最適解は求められません。 ビームサーチ まずは順番にナップサックに入るだけ入れるコードを書いてみます。 #include <iostream> using namespace std; int main() { // 個数 const int N = 100000; // ナップサックの大きさ const int W = 100000; // 重さ・価値 in
ゲームAI -基礎編- 『知識表現と影響マップ』
みなさん、こんにちは! 突然ですが…皆さんには、ひいきにしている ゲームのキャラクターはいらっしゃいますでしょうか。 手ごわいボス敵や頼れるパートナー、愛嬌のある動きをするモンスター達は 一体どのような仕組みで動いているのでしょう？ 今回の記事ではそんなゲームの中のキャラクター達を 魅力的に動かす仕組み、AIについて御紹介したいと思います。 改めまして本記事を担当させて頂きます、Cygamesエンジニアの佐藤です。 これまでコンシューマ機でのゲームAI開発に携わり、 ゲームならではのキャラクター表現の楽しさを追いかけてきました。 このブログを通じて、皆さんのゲームのキャラクターを より表情豊かに魅力的なものにする方法について、皆さんと一緒に考えていければ幸いです。 今回はゲームのAIをデザインするにあたって重要となる、 「知識表現を定義する」というステップと、 知識表現の一つである影響マッ
String repeat のアルゴリズムとパフォーマンス - hogehoge @teramako
ES6になると、String.prototype.repeatのメソッドが追加されるわけだが、そのアルゴリズムとパフォーマンスを追ってみている。 ES6 String.prototype.repeat の仕様では以下の様な感じでシンプルな書き方をしている。 countが 0 より小さい、または 無限大である場合は RangeError count 0 ならば、空文字列 そうでない場合は、count回、文字列を繰り返して連結する 単純に実装すれば、以下の様な感じで済む。 String.prototype.repeat = function (count) { if (count < 0 || !Number.isFinite(count)) throw new RangeError(); var result = "", str = this; for (var i = 0; i < cou
5次魔方陣を一般的なコンピュータで10分で実行したという記事に対しての考察 : mswinvksの忘備録
[急いで打ったので文がぐちゃぐちゃですし強調等もないです。すみません。] [定期的に記事の一番下にこっそりと僕のコメントを追加しています。一応ご確認ください] このような記事を発見しました。 スパコンで約2時間36分かかったという、5×5の魔方陣の全解列挙を、パソコンで試す（C++） 魔方陣の総数を求める、ということを、僕はスーパーコンピュータT2K-Tsukubaで約2時間30分で計算しましたが、この記事では一般的なコンピュータで10分で計算した、というものです。挑発的ですね。 僕のプログラムを1コア上で実行すると約200時間かかりました。(2012年ごろのAMD Opteron) (TODO:スパコンでの実行時間から1コア上での実行時間を割り出すと、200時間からかけ離れてるけどなんでだろう?) そして、この記事での実行環境は12コアなので、1コア換算すると実行時間は10分*12コア=
手元に置いておくと安心できる、情報系の人向けな日本語の本のリスト - EchizenBlog-Zwei
最近、人に本を薦める事が多くなった。とりあえずこの辺を読むといいですよ的なリストを作っておくと便利だと思ったので作ることにした。 以下、「事前知識のいらない入門本」「事前知識はいらないけど本格的な本」「事前知識がないと何言ってるかわからないけど有益な情報が満載な本」の3つにわけて列挙する。 事前知識のいらない入門本 数式少なめ、脳負荷の小さめな本をいくつか。何をやるにしてもデータ構造、アルゴリズム、数学はやっておくと幸せになれるよ。 情報検索と言語処理 データマイニングとか自然言語処理とかやりたい人にはとりあえずこれ。さすがに古い話が多くなってきたのでそろそろ新しい入門用情報検索本がでないかなあと思っている。 図解・ベイズ統計「超」入門 伝説のベイジアン先生がベイズの基礎を教えてくれる本。ベイズやりたい人はこれ。 珠玉のプログラミング データ構造とかアルゴリズムとかの考え方の基礎を教えてく
Red Blob Games: Hexagonal Grids
Mar 2013, updated in Mar 2015, Apr 2018, Feb 2019, May 2020, Oct 2021, Dec 2022, Feb 2023, Oct 2024, Mar 2025 This guide will cover various ways to make hexagonal grids, the relationships between different approaches, and common formulas and algorithms. I've been collecting hex grid resources[1] for over 25 years. I wrote this guide to the most elegant approaches that lead to the simplest code, st
汎用ソート殺し - d.y.d.
00:26 12/12/18 BookLive! 7月に出会ってからずっと電子書籍ストアとして BookLive! をひいきにしているのですが、一体どこが好きなのか語りたくなりました。 ITMedia の これでもう迷わない、電子書店完全ガイド という一連の記事の、 電子書籍の端末の話よりストアの話をしましょうよというコンセプトに思いっきり影響されています。 といっても、第一印象が「普通のことが普通にできるので感激した！！」というもので、 つまり今年の前半に使っていた幾つかの電子書籍ストア/専用アプリが残念だっただけかもしれません。 買った本がどこをクリックすれば読めるのか理解するのに10分かかった、とか、 6冊以上買うと本棚アプリから画面外に本がはみ出るので手でいちいち棚を変えて整理しないと読めない、とか。 本当に普通に使えるという以上に特筆することもないんですが、 あ、でも、今年になる
255byte以内のURLに対してMD5でハッシュを得たときに、それがコリジョンを起こす場合はありますでしょうか。…
255byte以内のURLに対してMD5でハッシュを得たときに、それがコリジョンを起こす場合はありますでしょうか。 255byte程度の短い文字列に対してであればコリジョンが発生しないと聞いたのですが根拠となる情報があれば教えてください。
P2Pの専門知識ゼロから独自DHTを実装評価するまでの学習方法と参考資料まとめ - 情報科学屋さんを目指す人のメモ（FC2ブログ版）
何かのやり方や、問題の解決方法をどんどんメモするブログ。そんな大学院生の活動「キャッシュ」に誰かがヒットしてくれることを祈って。 P2P、特にDHTの前提知識が無い状態から、オリジナルDHTアルゴリズムを実装・評価できるようになるまでの学習方法と参考資料をまとめました。 基本的なアルゴリズムの仕組みから、実装評価に用いるツールキットの使い方までを短期間で学習することが出来ます。 「P2Pに関する卒論を書こうと思っている人」や「P2Pアプリケーションの開発前に、アルゴリズムをテストしたい人」、「なんとなくP2Pアルゴリズムに興味が出た人」などにぴったりだと思います。また、研究室での後輩教育用資料にするのも良いと思います。実際に使いましたし。 ここで紹介する資料一覧は以下の通りです。 資料１：「ChordアルゴリズムによるDHT入門」 資料１ーオプション１：「DHTアルゴリズムSymphony
頻出典型アルゴリズムの演習問題としてよさげなやつ - kyuridenamidaのチラ裏
効率的な別解とか存在する問題もあるけど演習によさそうなやつをピックアップ。そのアルゴリズムじゃないと解けないわけではないって問題も多いので注意。(ただ演習するのには都合が良いかなと)※個人的難易度をつけてみました。とても主観的な難易度付けなので気にせず解いてみてください。深さ優先探索・Balls[☆]・Sum of Integers[☆]・The Number of Island[☆]・Block[★]幅優先探索・Mysterious Worm[★]・Cheese[★]・Seven Puzzle[★☆]・Stray Twins[★★]・Deven-Eleven[★★]・Summer of Phyonkichi[★★☆]ワーシャルフロイド法(For 全点対最短路問題)・Traveling Alone: One-way Ticket of Youth[★]・A reward for a Car
QuickDrawはどのように素早く円を描いていたのか？ - ザリガニが見ていた...。
かつてのMac OS9までの描画エンジンの主役はQuickDrawが担っていた。GUIなOSでは、文字も含めてすべてをグラフィックとして扱うので、画面に見えているすべてのもの*1はQuickDrawによって描かれていたことになる。描画エンジンは、GUIなOS開発の要となる技術である。その出来が、GUIなOS開発の成否を分けるとも言える。 そして、最初期のQuickDrawは、ビル・アトキンソンがたった一人で開発したそうである。 当時（25年以上前）のCPUは、動作クロックが8MHzという性能だった。（現在は2GHz=2000MHzかつ、複数コアが当たり前） そのような性能であっても、違和感なくマウスで操作できるOS環境にするために、斬新な発想や試行錯誤を重ね、相当な努力の末に開発されたのがLisaやMacintoshであった。 Amazon.co.jp： レボリューション・イン・ザ・バレー
経路探索アルゴリズムの「ダイクストラ法」と「A*」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
as詳解 ActionScript 3.0アニメーション ―衝突判定・AI・3DからピクセルシェーダまでFlash上級テクニック を読んでいて、経路探索のアルゴリズムで A* が取り上げられていました。A* については、いろいろ検索して調べたりもしたのですが、やっぱり本に書いてあると理解しやすいですね。せっかくなので自分流に実装してビジュアライズしてみました。ダイクストラ法まずは A* の特別なケースでもあるダイクストラ法から見ていきます。クリックすると探索のシミュレーションが開始します。スタート地点(S)からゴール(G)への探索が始まります。色がついたところが「最短経路が決定した場所」です。スタート地点から少しずつ探索が完了していきます。半分ぐらい完了しました。まだまだ進みます。最後まで終わりました。最短経路を黒色矢印で表示しています。ダイクストラ法は、スタート地点から近いノード(=マス
【人工知能】物理エンジンで人工生命つくって学習させた
運動学習させました。この仮想生物が試行錯誤をして動き方を学習しました。この動画はマルチエージェント進化シミュレータのanlifeを開発していたときに作りました。2020/10/4 追記この後作ったゾンビを宮崎駿監督にみていただいたところが2016年にNHKで放送され一部話題になりました。2016年超会議での超人工生命の生放送企画を経て、ドワンゴにて新たな人工生命を開発することに→ リリース後半年でサービスクローズ人工生命を作る会社を立ち上げました→ https://attructure.com/
About - Project Euler
About Project Euler What is Project Euler? Project Euler is a series of challenging mathematical/computer programming problems that will require more than just mathematical insights to solve. Although mathematics will help you arrive at elegant and efficient methods, the use of a computer and programming skills will be required to solve most problems. The motivation for starting Project Euler, and
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
レインボーテーブル - Wikipedia
レインボーテーブル (rainbow table) は、ハッシュから平文を得るために使われるテクニックの一つである。特殊なテーブルを使用して表引きを行うことで、時間と空間のトレードオフを実現している。 以降では、このテクニックの元となっているアイディアについて説明する。 3 種類の還元関数を使った簡単なレインボーテーブルの例 レインボーテーブルは「あるハッシュ値に対して総当たり攻撃を行った際の計算結果を、別のハッシュ値を攻撃する際に使用する」というアイデアに端を発する。例えば、平文 Pi (i = 1, 2, ...) と、それらをハッシュ化した値 Ci をテーブルに格納しておき、このテーブルを逆引きすればハッシュ値から対応する平文が得られる。 ただし、この方法では、得られた平文とハッシュ値とのペアを全て記録しておく必要があり、実現には莫大な記憶領域を必要とする。 使用する記憶域の量を削減
unbland.org blog » Blog Archive » 四分木で 2D の衝突判定を最適化
今回は四分木 (Quad Tree) について。 オブジェクト同士の衝突判定を行う際、みなさんはどうしていますか？ 一番最初に思い付く方法は衝突対象のオブジェクトを配列にでも入れて、総当たりで Sprite#hitTestObject() なんかで判定してしまおうという方法だと思います。この方法でも、対象のオブジェクト数が少なければ特に問題にはなりません。しかし対象のオブジェクト数が多かった場合、総当たりで計算を行うという方法では計算量が膨大になってしまい、とても現実的とは言えません。 Sprite#hitTestObject() などの衝突判定を行う前に、どうにか衝突の可能性があるオブジェクトを限定出来ないか？ そんな時には四分木を使えば計算量が減らせます。 概念的には miscellaneous さんの「四分木」エントリーが参考になります。 四分木を構築する方法で一般的（？）なものは
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