プログラミングスキルを磨く20のパズルサイト - このブログは証明できない。
オリオン座流星群が流行ってるみたいですね。ここで、心理テストです。 流星群と聞いて思い出すのは？ A. 鬼束ちひろの流星群 B. ペガサス流星拳 この心理テストでは、あなたが流星群と聞いて思い出すものが分かります。Aを選んだあなたは、流星群を見ると鬼束ちひろの流星群を思い出します。しかし、どちらかと言うと「月光」の方を思い出し、しかも月光が明るすぎて流星群がイマイチ見えないタイプです。Bを選んだあなたは、流星群を見てもペガサス流星拳しか思い出せない貧相な思い出の持ち主です。ちなみに、私は高原で家族と過ごしたステキな一夜を思い出します。 さて、本題です。プログラミングのパズルを出題するサイトがあります。調べてみると、たくさんあるんですね。プログラミングのパズルを解くと、プログラミングスキルだけでなく、論理的思考や問題解決能力も高まると思います。また、新しいプログラミング言語を練習するときにも
Blogopolisから学ぶ計算幾何 記事一覧 | gihyo.jp
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Guide to Constraint Programming
Some of my constraint related tutorials (with slides to download): Filtering Techniques in Planning and Scheduling, ICAPS 2006, June 6-10, 2006, Cumbria, England [Slides] Constraint propagation and backtracking-based search, First international summer school on CP, September 11-15, 2005, Maratea, Italy [Lecture Notes], [Slides] Programming with Logic and Constraints, ESSLLI 2005, August 8-12, 2005
Xorshift - Wikipedia
Xorshiftは疑似乱数列生成法の1つである。George Marsaglia（w:George Marsaglia）が2003年に提案した。演算が排他的論理和とビットシフトのみであるため高速である[1] などの特徴がある。 #include <stdint.h> struct xorshift32_state { uint32_t a; }; /* The state word must be initialized to non-zero */ uint32_t xorshift32(struct xorshift32_state *state) { /* Algorithm "xor" from p. 4 of Marsaglia, "Xorshift RNGs" */ uint32_t x = state->a; x ^= x << 13; x ^= x >> 17; x ^=
A Very Brief Introduction to the Pi-Calculus (in Japanese)
π-calculus 超入門 π-calculus は、80 年代の終わりごろに Milner らによって提案された並行計算のモデルの一つです。そこでは、プロセスと呼ばれる複数の独立した主体が、通信チャネルと呼ばれるデータの通り道を介して値をやりとりしながら、計算を行っていきます。π-calculus にはいろいろな変種があるのですが、ここではとりあえず次のような構成要素からなるものを考えましょう。 new x . P 新しいチャネル x を作ってから、プロセス P を実行する (channel creation) x![v1, ..., vn] チャネル x に値 v1, ..., vn を送る (asynchronous output) x?[v1, ..., vn] . P チャネル x から値 v1, ..., vn を受け取って、P を実行する (input guard) P |
ALGORITHM NOTE
X×Y個のセルから成るグリッド上のスタート地点から出発し、全５種類のパチクリ（生物）を捕まえた状態でゴール地点まで行く最短コストを求める問題です。各パチクリはそれぞれ、火、氷、木、土、水の属性を持ち、火のパチクリは氷のパチクリを捕まえることができ、氷のパチクリは木のパチクリを捕まえることができ、といったように火→氷→木→土→水→火というような属性の関連があります。スタート地点で最初に持つパチクリを１つ選ぶことができます。グリッドのサイズx, y はそれぞれ2以上1000以下で、各属性のパチクリの数はそれぞれ0以上1000以下です（全体の数は5000以下）。 最初に１つのパチクリを選んだ後のパチクリを捕まえる順番は、上記属性の関連の順番になります。例えば最初に火の属性をもつパチクリを持っていれば、氷、木、土、水の属性をもつパチクリを順番に捕まえてゴールに行けばよいので、下図に示すDAG（Di
迷路のプログラム
迷路のプログラム 迷路プログラム 自作の迷路のプログラムを置いておきます。 ＯＳはＷｉｎｄｏｗｓです。 実行方法はダウンロードして解凍して動かすだけです。 インストーラはありません。 システムをいじっていないので、削除するだけでアンストールできます。 動作確認をきちっととらず、エラーチェックをサボってるので（コンパイラのマニュアルを見てもよくわからなかった）、 使い方によってはエラーが出るかもしれません。ご勘弁を。
The Stony Brook Algorithm Repository
This WWW page is intended to serve as a comprehensive collection of algorithm implementations for over seventy of the most fundamental problems in combinatorial algorithms. The problem taxonomy, implementations, and supporting material are all drawn from my book The Algorithm Design Manual. Since the practical person is more often looking for a program than an algorithm, we provide pointers to sol
GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki（ウィキ）
GCアルゴリズム詳細解説 日本語の資料がすくないGCアルゴリズムについて詳細に解説します トップページページ一覧メンバー編集 × GC 最終更新： author_nari 2010年03月14日(日) 20:47:11履歴 Tweet このWikiが目指す所 GCとは？ GCを学ぶ前に知っておく事 実行時メモリ構造 基本アルゴリズム編 Reference Counter Mark&Sweep Copying 応用アルゴリズム編 IncrementalGC 世代別GC スナップショット型GC LazySweep TwoFinger Lisp2 Partial Mark and Sweep -Cycle Collection- Mostly Parallel GC train gc MostlyCopyingGC(Bartlett 1989) TreadmillGC(Barker 1992)
Boids (Flocks, Herds, and Schools: a Distributed Behavioral Model)
A slightly more elaborate behavioral model was used in the early experiments. It included predictive obstacle avoidance and goal seeking. Obstacle avoidance allowed the boids to fly through simulated environments while dodging static objects. For applications in computer animation, a low priority goal seeking behavior caused the flock to follow a scripted path. In cooperation with many coworkers a
Dictionary of Algorithms and Data Structures
absolute performance guarantee abstract data type (a,b)-tree accepting state Ackermann's function active data structure acyclic directed graph: see directed acyclic graph acyclic graph adaptive heap sort adaptive Huffman coding adaptive k-d tree adaptive sort address-calculation sort adjacency-list representation adjacency-matrix representation adjacent admissible vertex ADT: see abstract data typ
C言語 Super Technique 講座
このページは、Ｃ言語の中級テクニックを中心に解説する。長らくプログラマをしていると、Ｃ言語の面白い使い方例が蓄積している。これらを一挙公開するために、このページを作ったのである。しかし、単にＣに留まらず、他の言語の面白い特徴なども紹介していく。 内容的にはかなりヘヴィである。当然のことながら、「ポインタ虎の巻」程度の内容はちゃんと使いこなせることを前提とする。意外な技、落し穴、派手なテクニックなど、内容満載だが、ちゃんとデータ構造とアルゴリズムなども説明できれば良いと思う。（まあ、ぼちぼちやってきいます...） 以下の目次には手引きのために、評価がつけてある。凡例として示す。 レベル その解説で記載されている内容のレベル 有用度 その内容が実際に役に立つものかどうか 邪悪度 その内容が薦める方法が、一般的なコーディング規約の中で「邪悪」とされがちなものであるか否か。関数ポインタの活用（濫用
The Aggregate Magic Algorithms
There are lots of people and places that create and collect algorithms of all types (here are a few WWW sites). Unfortunately, in building systems hardware and software, we in The Aggregate often have found it necessary to do relatively obscure low-level things very efficiently. Many of the tricks we've devised or collected either require assembly language coding or are not entirely portable when
地球にやさしいアルゴリズム---目次 - 地球にやさしいアルゴリズム：ITpro
アルゴリズムを構成している楽しい仕組みを紹介しながら，あなたに「おおっ」と言わせることが，本連載の最初の目的です。興味を持てたなら，アルゴリズムに関する文献や情報を抵抗なく読めるようになるはずです。アルゴリズムを使いこなしたり，作ることも無理なくできるようになるでしょう。 まずはいろいろなアルゴリズムの面白いところを見て，楽しんでみましょう 第1回 ナンプレを解いてみよう 第2回 パズルみたいに楽しいデータ圧縮 第3回 「場面」の移り変わりに注目する 第4回 できるだけ短いルートでゴールに到達する 第5回 隣の区画と異なる色で地図を四色に塗り分ける 第6回 上手なアルゴリズムの見つけ方 第7回 多対多の関係を賢く扱う 第8回 倉庫番を解くアルゴリズム 第9回 プロトコルを実現するアルゴリズム 第10回 麻雀の役を判定する 第11回 プログラム同士の対戦ゲーム 第12回 対戦ゲームの戦略を考
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