ACM/ICPC(プログラミングコンテスト)系列の問題を解くことを目標にして,各種アルゴリズムを C++ で実装してみた.極めて意地が悪い類の問題には対応していないし,特定の入力に対して高速に動くということもない.計算量も最良とは限らない. これらを参考にする方への注意とお願い: これらの記述は正確とは限りません.参考文献を参照することを強く推奨します.間違っている場合は是非教えてください. これらのプログラムは間違っているかもしれません.各人で検証することを強く推奨します.バグがあれば是非教えてください. 分類が怪しいので,これはこっちだろう,ということがあればコメントを下さると助かります. 注意! 現在書き換え中 TODO 分類を正しく行う. 全体的に説明と使い方を詳しく. Verify していないものを Verify. ボロノイ図(いつになることやら……) 基本 テンプレート グラフ
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
論文を読んだので内容のメモ.訳すというよりはボクの解釈のメモです.先日のエントリ 気が向いたので研究について書く は前置きでした. Fast unfolding of community hierarchies in large networks アブストラクト ソーシャル系のサービスは秩序と乱雑さを併せ持つ複雑ネットワークとして捉えられる.SNS や携帯電話のネットワーク,Web のように大規模なものにおいては,その全体構造を把握するための解析手法が求められている. ネットワークを密に結合したノード集合であるコミュニティ(ここではクラスタと同意)に分解するアプローチは有効だ.SNS などからコミュニティを抽出することで,トピックについて知ることができる.さらに,得られたコミュニティをノードしてメタネットワークを生成すれば,ネットワークの構造を視覚的に把握できるようになるだろう. この論文
TOPICS Programming , Web , Python 発行年月日 2008年07月 PRINT LENGTH 392 ISBN 978-4-87311-364-7 原書 Programming Collective Intelligence FORMAT Print 本書は現在注目を集めている「集合知(collective intelligence)」をテーマにした書籍です。機械学習のアルゴリズムと統計を使ってウェブのユーザが生み出した膨大なデータを分析、解釈する方法を、基礎から分かりやすく解説します。本書で紹介するのは「購入・レンタルした商品の情報を利用した推薦システム」、「膨大なデータから類似したアイテムを発見し、クラスタリングする方法」、「数多くの解決策の中から最適なものを探し出す方法」、「オークションの最終価格を予想する方法」、「カップルになりそうなペアを探す方法」、
本サイトについて アルゴリズムとデータ構造 平方根 開平方のアルゴリズム 平方根のアルゴリズム 初期値の改良による平方根計算の高速化 ソート 基本ソート 基本ソートの改良 高速なソート 高速なソートの改良 その他のソート ソートの様々な比較規則 クイックソート、マージソートのマルチスレッド化 SortApplet 数値の0埋め ヒープ 直接挿入法 連結リスト 数列の和 εアルゴリズムによる級数計算 オイラーの変換による交代級数の加速 数学 素数 素数 試行除算による素数判定 フェルマーテストによる素数判定 素数定理について Javaによる素数の判定 Javaでの平方根計算アルゴリズムの改良による素数判定の高速化 一ケタの素数の倍数を取り除くことによる素数判定の高速化 データ構造の変更による繰り返しの高速化 素数に関する情報源 ソフトウェア開発 LSI C-86 Ver. 3.30c 試食版
生協に注文していた本を受け取る.9冊で12万円だった. Chan TF and Shen J (2005) Image processing and analysis: variational, PDE, wavelet, and stochastic methods, SIAM 変分法, PDE, wavelet, Mumford-Shah model, Level-setなどここ10年くらいに流行ってきた考え方やモデルにもとづいて,画質改善(ノイズ除去とdeconvolution)や領域抽出といった古くからの画像処理の仕事を示している.教科書と論文の架け橋のような位置付けとして期待できそう. Nixon MS and Aguado AS (2002) Feature extraction and image processing ヘビの表紙がかっこいい.画像処理の教科書をベースに,パタ
2007年11月26日18:15 カテゴリMathLightweight Languages プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10 ぎくっ あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。 - 人力検索はてな なぜぎくってしているかというと、実はすでにアルゴリズム本の発注を受けているからなのだ。いつまでも伏せておくのもなんなので、ここにえいやっとdiscloseしてしまうことにする。 アルゴリズム大募集! C&R研究所 - トップページ その下書きもかねて、そこでも紹介しないわけに行かないメジャーなアルゴリズムをとりあえず10個紹介しておくことにする。 ユークリッドの互除法(Euclidean algorithm) その昔(数百年ほど前)は「アルゴリズム」といえば、「手順一般」を指すのではなく、この「互除法
Problem Set is the place where you can find large amount of problems from different programming contests.Online Judge System allows you to test your solution for every problem. First of all, read carefully Frequently Asked Questions. Then, choose a problem, solve it and submit your solution. If you want to publish your problems or setup your own online contest, just write us. Peking University ICP
私の個人ブログに掲載したら好評でしたので、こちらでもご紹介してみます。 最近知ったんですが、生年月日から年齢を計算する簡単な計算式というのがあるそうです。 (今日の日付-誕生日)/10000の小数点以下切捨て。 PHPで書くと echo (int)((20070823 - 19850101)/10000); Perlで書くと print int ((20070823 - 19850101)/10000); JAVAで書くと System.out.println( (int)((20070823 - 19850101)/10000) ); という感じになります。 日本の法律を確認してみました。誕生日の前日が終了する瞬間(すなわち誕生日をむかえる午前0時00分の直前)に1歳を加えることになる。ただしうるう年など、年によって期間を定めた場合において最後の月に応当する日がないときは、その月の末日を
ANN is a library written in C++, which supports data structures and algorithms for both exact and approximate nearest neighbor searching in arbitrarily high dimensions. In the nearest neighbor problem a set of data points in d-dimensional space is given. These points are preprocessed into a data structure, so that given any query point q, the nearest or generally k nearest points of P to q can be
■順列型の最小完全ハッシュ関数 0から4までの5個の数字が下のように並んでいる場合を例にして説明します。 5個の数字の並べ方は5!通りありますので5!(=120)通りの並べ方の総てに対して0から119までの数値を一意に割り付けることが目的となります。 34102 ここでは左側から順に数字を見ていくことにします。最初の数字は3で残りの数字の個数は4個ですね。 この残れさた数字の個数分の総順列数は4!ですが、この数量を基数と言います。 つまり左端の数字が何であるかを完全に識別する為に最低限必要な基本となる重みのことです。 従って先ず最初の数字3に基数である4!を掛け算してはじき出します。 [3]4102 → 3*4! 次に左から2番目の数字ですが、ここから先はとても注意が必要です。 2番目の数字は4で残りの数字の個数は3個です。残りの数字の個数が3個なので基数は3!になります。つまり基数が変化
図1に示すHTML形式のテキスト・データ(以下,HTMLデータ)があります。このHTMLデータをブラウザに表示させたときに「表示される文字列」と「その文字列に対して有効なタグ名」を対応付けるアルゴリズムを考えてください。結果は配列に格納して,画面に表示させるものとします(図2)。 見わたせば,世の中はアルゴリズムだらけです。私のようなプログラマは,日常生活でも「締め切り順に仕事をソートしてごらん」「仕事のスタックがたまっているからてんてこまい」など,いま置かれている状態をアルゴリズムやデータ構造になぞらえて会話することがよくあります。前回紹介した再帰処理と言えば,落語の演目の一つ,「頭山」です。自分の頭に生えた桜の木を引っこ抜いて,その跡にできた池に自分自身が身を投げる,という不思議な話ですが,これこそ再帰処理をよく言い表していると思います。 このように世の中には,ハッシュだってスタックだ
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