Aho Corasick 法 - naoyaのはてなダイアリー
適当な単語群を含む辞書があったとします。「京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある」*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に「京都」「高倉二条」「つけ麺」「店」という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで「共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)」などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと
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
プログラミングコンテストでの動的計画法
2. はじめに • 「動的計画法」は英語で 「Dynamic Programming」 と言います． • 略して「DP」とよく呼ばれます． • スライドでも以後使います． 4. ナップサック問題とは？ • n 個の品物がある • 品物 i は重さ wi, 価値 vi • 重さの合計が U を超えないように選ぶ – 1 つの品物は 1 つまで • この時の価値の合計の最大値は？ 品物 1 品物 2 品物 n 重さ w1 重さ w2 ・・・ 重さ wn 価値 v1 価値 v2 価値 vn 5. ナップサック問題の例 品物 1 品物 2 品物 3 品物 4 U=5 w1 = 2 w2 = 1 w3 = 3 w4 = 2 v1 = 3 v2 = 2 v3 = 4 v4 = 2 品物 1 品物 2 品物 3 品物 4 答え 7 w1 = 2 w2 = 1 w3 = 3 w4 = 2 v1 = 3 v
「最強最速アルゴリズマー養成講座」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ - ITmedia Keywords
最強最速アルゴリズマー養成講座： そのアルゴリズム、貪欲につき――貪欲法のススメ アルゴリズムの世界において、欲張りであることはときに有利に働くことがあります。今回は、貪欲法と呼ばれるアルゴリズムを紹介しながら、ハードな問題に挑戦してみましょう。このアルゴリズムが使えるかどうかの見極めができるようになれば、あなたの論理的思考力はかなりのレベルなのです。（2010/9/4） 最強最速アルゴリズマー養成講座： 病みつきになる「動的計画法」、その深淵に迫る 数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。（2010/5/15） 最強最速アルゴリズマー養成講座： アルゴリズマーの登
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