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algorithmとprogrammingに関するtakechのブックマーク (9)

  • モンテカルロシミュレーション

    このホームページは、乱数をたくさん発生させ、確率実験を行なう手法――これをモンテカルロ・シミュレーションといいます――のオンライン教科書です。あなたのパソコンを用いて、実際にプログラミングしてWEB上で実行することができます。 C言語版はこちら 1994年に、著者はソフトバンク社から「Cによるシミュレーションプログラミング」 というを、出版しました。現在それは絶版となっています。しかしながら、その後、それを大学などの教科書に使いたい、再版しないのかなどの問い合わせが ありました。出版したときの電子ファイルが残っていたので、それのすべてをホームページで、公開することといたします。その際、ホームページ上から、直接 プログラムを実行出来るように、CプログラムをJavaアプレットに変換し、公表します。 このホームページが、シミュレーションに興味をお持ちの方、トラヒック理論の研究者などのお役に立て

  • Burrows Wheeler Transform と Suffix Array - naoyaのはてなダイアリー

    ,. -‐'''''""¨¨¨ヽ (.___,,,... -ァァフ|          あ…ありのまま 今日 起こった事を話すぜ! |i i|    }! }} //| |l、{   j} /,,ィ//|       『BWT について調べていたら Suffix Array のライブラリができていた』 i|:!ヾ、_ノ/ u {:}//ヘ |リ u' }  ,ノ _,!V,ハ | /´fト、_{ル{,ィ'eラ , タ人        な… 何を言ってるのか わからねーと思うが /'   ヾ|宀| {´,)⌒`/ |<ヽトiゝ        おれも何をされたのかわからなかった… ,゙  / )ヽ iLレ  u' | | ヾlトハ〉 |/_/  ハ !ニ⊇ '/:}  V:::::ヽ        頭がどうにかなりそうだった… // 二二二7'T'' /u' __ /:::::::/`ヽ /'

    Burrows Wheeler Transform と Suffix Array - naoyaのはてなダイアリー
  • MapReduce: 大規模クラスタでの簡単なデータ処理 (#318th PTT) - Ogawa::Memoranda

    Posted by: Hirotaka Ogawa @ January 26, 2006 11:55 PM | 久しぶりにPTTに参加した(#318th PTT (in Japanese))。東大に行くのもチョー久しぶりということもあって根津の坂をのぼるときには感慨めいたものを感じすらした。 今回はGoogleの林芳樹さんがMapReduceの話をしてくれるとあって異様に盛況だった。20人を切ることも稀でないPTTにあって60人以上の参加者。和田英一先生がイニシャルオーダーの話をしてくださった回には及ばないものの、Googleのネームバリューはすごいのね。話の内容はOSDI04のスライドとほぼ同じだったので参加できなかった方は以下を参照のこと。 MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters MapReduceフレームワークで気

  • OBB vs AABB - Radium Software Development

    This domain may be for sale!

  • MapReduce

    Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat of Google have written a paper about a method of processing large data sets they call MapReduce. Many will be familiar with the functional programming constructs of map and reduce.  Map applies a function against each element of a list to get a transformed version of the list.  For example, in Python, map(chr, [97,98,99]) transforms a list of three numbers into a l

  • Google Research Publication: MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters

    MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat Abstract MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating large data sets. Users specify a map function that processes a key/value pair to generate a set of intermediate key/value pairs, and a reduce function that merges all intermediate values associated with t

  • ゲーマーでなくても仕組みぐらいは知っておきたいアルゴリズムx40

    高校生の時、数学の先生がこう言いました。 ゲームなんて、開発者が作ったルールの上で遊ばれるだけだ。 と。 その時、ゲーマーな自分はこう思いました。 ゲーマーは、開発者が作ったルールの上で遊ばれたい。 と。 というわけで、普段何気なくプレイしているゲームには、どのようなルール(アルゴリズム)があるのか。それを知るために、いろいろなゲームのアルゴリズムなどを解析しているページへのリンク集を作りました。 ほとんどのゲームのアルゴリズムは正式に発表されていないので、ユーザーの手による逆解析だったり、大学の研究による真面目な考察だったりします。(リンク先には、一部アルゴリズムと呼べないものも含まれています) 各種ゲームのプログラム解析 ドラクエ、FF、ロマサガのプログラム解析 DQ調査報告書(リンク切れ) ドラクエの物理ダメージ計算式は質的にどれも同じだが、細かい部分で微妙に違う RPG INST

    ゲーマーでなくても仕組みぐらいは知っておきたいアルゴリズムx40
  • きまぐれ日記: 動的配列への追加コストはなぜ O(1)?

    動的配列への追加コストは O(1) ってのは覚えていればそれだけの話ですが,どうしてかと言われると意外と難しいものです. というのも, このO(1)ってのは動的配列の実装方法に強く依存しているからです.実装を知っていないと答えられません. 一般論として,1つ要素を追加するとき,配列に空きがなかったら新しく配列を作り直して全要素をコピーする必要があります.コピーのコストは O(n) だから,追加コストも O(n) になるという議論が混乱の元になっています. こういうときは,要素追加を n 回繰り返したときの計算量を n で割った平均をとるという解析方法が使われるそうです.一般に, ある operation C の計算量を C を n 回行ったときの計算量 O(n) を n で割った値 O(n)/n で評価する手法をならし解析 (amortized analysis)と言うそうです. さて,s

  • 基礎からC++

    【サンプル】 ******************************** ■■■■ ■     ■           ■          ■ ■               ■■■        ■■■ ■     ■           ■          ■ ■■■■ 〜基礎から ★ C++Programing〜 ******************************** 【注意】 このマガジンは、最大化してお読みください。 ******************************** 発行者      むーくん マガジンNO.  0 発行日 講読人数 マガジンID   0000050494 このマガジンは、まぐまぐから配信されています。 ******************************** 1.1 プログラミングとは何か? プログラミングとは、いろん

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