History of Lossless Data Compression Algorithms
Introduction There are two major categories of compression algorithms: lossy and lossless. Lossy compression algorithms involve the reduction of a file’s size usually by removing small details that require a large amount of data to store at full fidelity. In lossy compression, it is impossible to restore the original file due to the removal of essential data. Lossy compression is most commonly use
Red Blob Games: Introduction to A*
Created 26 May 2014, updated Aug 2014, Feb 2016, Jun 2016, Jun 2020In games we often want to find paths from one location to another. We’re not only trying to find the shortest distance; we also want to take into account travel time. Move the blob (start point) and cross (end point) to see the shortest path. To find this path we can use a graph search algorithm, which works when the map is represe
SECCON 2014 オンライン予選（日本語） Write-up - kusano-k’s blog
ぼっチームsuperflipは1403点、24位だった。 練習問題 練習問題 100点 FLAG{seccon2014} このパケットを解析せよ ネットワーク 100点 FTP通信。FTPは制御とファイル転送は別のポートで行う。55番目のパケットに、 RkxBR3tGN1AgMTUgTjA3IDUzQ1VSM30=というファイルがあり、Base64デコードすると、 FLAG{F7P 15 N07 53CUR3} ソーシャルハック ネットワーク 300点 今流行のLINE乗っ取り。こちらの用意したサイトにアクセスさせると、 MyVNCpasswordIsVNCpass123というリファラが付いているので、接続元にVNCで接続すれば良い。 FLAG{giveMeYourWebM0n3y} decode me 暗号 100点 EUCの中国語ファイル。ROT13にすると英語部分が SECCON 2
いもす法 - いもす研 (imos laboratory)
いもす法とは，累積和のアルゴリズムを多次元，多次数に拡張したものです．競技プログラミングでは 2 次元 1 次のものまでしか出題されませんが，2012 年の研究成果としてこれをより高次元の空間により高次数のいもす法を適用することにより信号処理分野・画像処理分野において利便性があることがわかっています． いもす法の基本: 1 次元 0 次いもす法 最もシンプルな「いもす法」は 1 次元上に 0 次関数（矩形関数や階段関数などのように上部が平らな関数）を足すものです． 問題例 あなたは喫茶店を経営しています．あなたの喫茶店を訪れたそれぞれのお客さん i\ (0 \leq i \lt C) について入店時刻 S_i と出店時刻 E_i が与えられます（0 \leq S_i \lt E_i \leq T）．同時刻にお店にいた客の数の最大値 M はいくつでしょうか．ただし，同時刻に出店と入店がある場
動的計画法の問題を機械的に解く方法 - yukobaのブログ
情報オリンピックという中高生向けの競技プログラミングの大会があります。国内予選・選抜が3回あり、最後に世界大会があります。アルゴリズムの問題が出題されます。予選の毎年のパターンは問1, 2は問題文をコードに起すだけの問題で、問3はアルゴリズムの問題だったり、中学受験的な算数の問題だったりします。問4はいつも動的計画法の問題が出ます。競技プログラミングでは動的計画法が一番の入門であり、これがスタートラインです。これが解けないと始まりません。動的計画法の問題、機械的に解けるのかなと思い色々と考えたのですが、できそうなので、このブログ記事にまとめます。 動的計画法 動的計画法ですが、やはり一番しっかり書かれているのが、書籍「アルゴリズムイントロダクション」 http://www.amazon.co.jp/dp/476490408X です。動的計画法の章は熟読に値すると思います。「動的計画法」とい
アルゴリズムコンテストの挑み方 (2) - d.y.d.
21:25 08/10/27 論文 の締め切り終わったら頑張った自分へのご褒美（笑）であれとこれとそれをやる時間をとるぞー！ ……みたいなことを思っていたはずなのに、いざ提出し終わると気が抜けて何一つやる気がでない問題。 困った困った。 ナイチル たくさん人がいらしてる今のうちに 「ナイトメア☆チルドレン」新装版 面白いよみんな買おうぜ！ などと書いてみる。 自分のマンガの趣味はわりと平凡だと思ってて、 流行ってるマンガは大抵好きだし自分の好きなのはだいたい流行ってるし。 なのになぜだか藤野もやむ作品だけは唯一の例外で、とっても不思議でならない。 100回くらいアニメ化されてて然るべきだと思う。 何回か書いてますがとにかく最終話が好きで、 そこまでのシナリオが一気に集まって一つ一つのセリフが３倍の重みを持つように収斂していく幕引き。 あれは良い。 17:12 08/10/24 アルゴリズム
簡潔データ構造の第一歩 - Koike's Lemma
簡潔データ構造は多くの応用を持つ有益なデータ構造である．簡潔データ構造を用いることで，データサイズを小さくしながらも，多くの処理を高速化することができる．身近な例では，Google日本語入力の辞書のデータ構造にLOUDSと呼ばれる簡潔データ構造が使用されている． しかし，簡潔データ構造に関する初心者向けの解説資料は少ない気がするので，今回は入門的な説明を書いてみたい． データ構造とは？ そもそもデータ構造とは何か？データ構造とはデータを保持する際の保持の仕方である．例えば，トランプで自分のカードを保持する場合，通常分かりやすいようにカードを並べ替える．また，ゲームにより異なった並べ方をする．七並べなら絵柄（マーク）ごとにカードをまとめるだろうし，大富豪なら強い順に並べ替えるだろう．この並べ方のルールがデータ構造である．この例から分かる通り，何をしたいかによって適切なデータ構造は変わる．例え
通勤・通学中に理解する深さ優先探索と幅優先探索【アルゴリズム】 - あのねノート。
2014-01-31 通勤・通学中に理解する深さ優先探索と幅優先探索【アルゴリズム】 まとめ やり方 まえおき まえおき は みつかりませんでした。 深さ優先探索の例 例から入る 0という名前の点から探索を始める 0につながってるのは1か2か3だけど、テキトーに3を選ぶ 3につながってるのは0か4か5だけど、0は訪問済みなので選択肢は4か5 テキトーに4を選ぶ 4につながってるのはは2か6だけど(3は訪問済み)、テキトーに2を選ぶ 2につながってるのは0と4だけど、どっちも訪問済み 直前に来た4に戻って行けるとこを探す 4につながってるのは2と3と6だけどまだ行ってない6を選ぶ 6から行けるとこはどこもない(4は訪問済み) 戻って4から行けるところを探すけどどこも訪問済み 更に戻って3から行けるところを探す 5を選ぶ(0と4は訪問済み) 5から行けるとこはどこもない(3は訪問済み) 戻って
カラツバ法 - Wikipedia
カラツバ法（カラツバほう）とは、主に多倍長乗算の乗算アルゴリズム（英語版）において、乗算の回数を4分の3にするアルゴリズムである。 加減算の回数は増加するが、乗算コストはそれより遥かに大きいため、結果として演算コストそのものもほぼ4分の3となる。 発見者のAnatolii Alexeevitch Karatsuba（Карацуба Анатолий Алексеевич）の名前を取ってKaratsuba法(Karatsuba-algorithm)、あるいは単にKaratsubaとも呼ばれる。 従来の乗算はだったが、Karatsuba法の再帰的適用により、（≒1.585）まで計算コストが抑えられる。 アルゴリズム[編集] 単純な例として、被乗数と乗数の積を求める()。 まず、被乗数と乗数をそれぞれ上位・下位の2つに分割する。 分割の基数を（例えば3桁ずつに分割するなら）とすると、 この乗算
最強のたらいまわし : 404 Blog Not Found
2007年05月25日05:00 カテゴリLightweight Languages 最強のたらいまわし これ、現在知られている中で最強のたらい回しアルゴリズムだと思われます。 404 Blog Not Found:Cで強引にたらいを後回し - a-higutiさんのコメント 以前、同じことを考えたことがあります。 で、出た結論が → http://ml.tietew.jp/cppll/cppll/article/10669 オリジナルのC版はリンク先をご覧頂くとして、JavaScriptに移植したものが、以下です。 function laziest_tarai(x, y, zx, zy, zz){ return x <= y ? y : laziest_tarai(tarai(x - 1, y, z), tarai(y - 1, z, x), tarai(zx, zy, zz) - 1,
動的計画法が苦手な人が、動的計画法が超苦手な人へアドバイスしてみる - じじいのプログラミング
この記事は、Competitive Programming Advent Calendar Div2013（http://partake.in/events/3a3bb090-1390-4b2a-b38b-4273bea4cc83）の8日目の記事です。 動的計画法(Dynamic Programming, DP)についての記事です。 12/9 前編にサンプルプログラム（http://ideone.com/2B7f4v）を追加しました 12/11 前編の図２つを差し替えました。 はじめに まずは、本やネットの資料で、動的計画法についてのすばらしい解説はいろいろありますので、まずはそれらを参考に。 プログラミングコンテストでの動的計画法 http://www.slideshare.net/iwiwi/ss-3578511 最強最速アルゴリズマー養成講座：アルゴリズマーの登竜門、「動的計画法・メ
「Facebookの寿命はあと4年しかない」とアメリカの研究者が予想
By mkhmarketing 2004年に創業されたFacebookは、すさまじい勢いでユーザー数を増やし、瞬く間に世界で最も人気のあるSNSの1つにまで登り詰めました。しかし2013年頃から「若い世代のユーザーがメッセンジャーアプリに移行している」と報じられるなど、Facebookユーザー数の減少が指摘されています。そんな衰退しつつあるFacebookに追い打ちをかけるように、アメリカの研究者がFacebookの未来について、シビアな予想を展開しました。 Facebook will lose 80% of users by 2017, say Princeton researchers | Technology | The Guardian http://www.theguardian.com/technology/2014/jan/22/facebook-princeton-rese
バンディットアルゴリズム入門と実践
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
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