Spaghetti Source - Union Find
説明 Union Find は互いに素な集合を扱うための道具である．Union Find を用いると以下の操作を高速に行うことができる． union_set(x,y): x が入っている集合と y が入っている集合を併合する． find_set(x,y): x と y が同じ集合に入っているかを判定する． make_set(x): x のみが入る集合 {x} を作る． アルゴリズムは次の考え方による．集合を多分木で管理し，木の根を集合の代表元とみなす．集合の併合は木の併合，二つの要素が同じ集合に入るかどうかは代表元が等しいかどうかの比較で行う． これらの走査を単純な木で行った場合，検索や併合に最悪 O(n) かかってしまう．そこで平衡操作を取る．具体的には木の要素を手繰ったとき，それらの親ポインタをすべて根に張り替える．このときの計算量を見積もるのは複雑だが，ならし解析によって O(A(n
Data Structures – Unraveling the Complexity of Data Organization
In the pulsating world of football, every game is a story unfolding in real-time, and every score is a heartbeat.…
講義資料 配列解析アルゴリズム特論I 情報生命科学基礎/演習 他 -渋谷哲朗
平成20年度 東京大学大学院 情報理工学系研究科・コンピュータ科学専攻 配列解析アルゴリズム特論I 4/10 4/17 4/24 5/1 5/8 5/15 5/22 5/29 (The problem to be reported - in English) 6/5 6/12 6/19 7/3 7/10 7/17 東京大学 理学部・情報科学科 情報科学特別講義３ （情報科学とバイオインフォマティクス） 6/10 7/15 7/22 東京大学大学院 新領域創成科学研究科・情報生命科学専攻 情報生命科学基礎/演習 5/27 6/17 京都大学大学院 薬学研究科・医薬創成情報科学専攻 情報科学概論 6/3 中央大学大学院 理工学系研究科・物理学専攻 物理学特別講義第二 TBA 創価大学工学部 生命情報工学科 TBA TBA 戻る Copyright (c) 2004- Tetsuo
アルゴリズム設計 講義資料 2005
Algorithm Design Course Materials 2013 Oct 7: Introduction and Computational Complexity Oct 15: Search Trees Oct 21: Combinatorial Optimization Oct 28: Heuristic Search Nov 5: Text Search Nov 11: Data Compression Nov 18: Memory Management Nov 25: Graph Algorithms 1/2 Dec 2: Graph Algorithms 2/2 Dec 9: Computational Geometry Dec 16: Concurrency Control Jan 15: Canceled Jan 20: Clustering Course Pro
Left-learning RedBlack Trees
Robert Sedgewick is the founding chair and the William O. Baker Professor in the Department of Computer Science at Princeton University. He was a member of the board of directors of Adobe Systems from 1990 to 2016, served on the faculty at Brown University from 1975 to 1985, and has held visiting research positions at Xerox PARC, IDA, and INRIA. His research expertise is in algorithm science, data
アルゴリズムコンテストの挑み方 (3) - d.y.d.
17:19 08/11/27 TopCoder Code Jam の練習に……と思ってしばらく前から TopCoder のSRMに参加してたのですが、 せっかくなので cafelier@SRM に記録をつけることにしました。 どういう試行錯誤をしながら提出した時のコードにいたったのかを、 できるだけ詳細にメモろうと思っています。 426以前のは記憶から掘り起こして書いたのでちょい大ざっぱですが。 これまで何回かここで書いたような整然とした考え方を本当に自分がしているかいうと、 してないよなー、と薄々思ってしまっているので、じゃあどういう風にやっているんだろうかと。 自分のふり見て我がふり直す。 20:26 08/11/24 論文 PLAN-X 2009 通ったみたいです。ばんざい。 ただでさえD論まったく間に合う気がしないのに、camera ready版なんて作ってる時間が… オートマトン
.:: General Purpose Hash Function Algorithms - By Arash Partow ::.
Introduction Hash functions are by definition and implementation generally regarded as Pseudo Random Number Generators (PRNG). From this generalization it can be assumed that the performance of hash functions and comparisons between other hash functions can be determined by modelling the functions as PRNGs. Analysis techniques such a Poisson distribution can be used to analyse the collision rates
ConsistentHashing - コンシステント・ハッシュ法
ConsistentHashing - コンシステント・ハッシュ法 目次 この文書について コンシステント・ハッシュ法 実例 実装 用途 コンシステント・ハッシュ法 この文書について "Tom White's Blog: Consistent Hashing" の日本語訳です. http://weblogs.java.net/blog/tomwhite/archive/2007/11/consistent_hash.html 推敲歓迎: 誤訳, タイポ, 訳語の不統一, そのほか... 原文のライセンス: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/ 私は今までに何度かコンシステント・ハッシュ法にとりくんだことがある。 このアイデアをあらわした論文 ( David Karger らによる Consistent Hashing and R
Jon Kleinberg's Homepage
Tisch University Professor Department of Computer Science Department of Information Science Cornell University Ithaca, NY 14853 I am a professor at Cornell University. My research focuses on algorithms and networks, the roles they play in large-scale social and information systems, and their broader societal implications. My work has been supported by an NSF Career Award, an ONR Young Investigator
イヌネコ - d.y.d.
03:14 08/08/31 LLFuture 行ってきました。まとめ記事は何百人も書いてそうなので、以下、これにかこつけて自分語りをする。 ☆ Larry Wall の基調講演。ひたすら Parser の話をしてて素晴らしかった。 ☆ 100年の言語…は、 Ypsilon の藤田さんが、エラーメッセージのわかりやすさについて考えてますか？という問いかけを されてたのが印象に残っています。個人的に この頃 から気になってるんですけども、 言語内DSL のようなものを作ること＆そのDSLが正常動作するときに 裏でホスト言語で何が起きているかをまったく気にしなくていいようにすることは簡単でも、 そのDSLがそのDSLのシンタックスや静的セマンティクスとして間違っているときに適切なエラーを 出せるようにするのは非常に面倒、という感覚があります。ホスト言語の意味でのエラーを 出されてもユーザ側とし
DO++ : 透過的データ圧縮
可逆データ圧縮分野で、現在研究が盛んな分野の一つが、データを圧縮した状態のまま定数時間でランダムアクセスをサポートするデータ圧縮方式です（word RAMモデルでO(log n)サイズの復元が定数時間)。 これは、データをあたかも圧縮していないかのように扱えるため、透過的データ圧縮/構造と呼ばれています（英語だとまだ決まってない？)。 例えば1GBのデータを圧縮した状態で、途中300MB目から4Byteだけ復元しようというのが定数時間で実現できるわけです。これは理論的にもかなり強いことをいっていて，例えば今あるデータ構造やアルゴリズムが、O(T)時間である問題を解けるというのがあったら、それを全く同じO(T)時間のままデータ構造を圧縮し作業領域量を減らすことができます (一応データ構造に対し読み込み操作しか無い場合。書き込みもある場合はまたちょっと面倒になる） このデータを圧縮したまま扱う
Lock-freeとWait-freeアルゴリズム - Wikipedia
Lock-freeとWait-freeアルゴリズムとは、共有データにロックをかけてアクセスを防ぐアルゴリズムとは違い、複数のスレッドが同時並行的に、ある対象データを壊すことなしに読み書きすることを可能にするアルゴリズムである。Lock-free とはスレッドがロックしないことを意味しており、全てのステップにおいてシステムが必ず進行する。これはLock-free ではミューテックスやセマフォといった、排他制御のためのプリミティブを使ってはならないことを意味する。なぜならロックを持っているスレッドの実行が中断した場合、全体の進行を阻止しうるからである。Wait-free とは、他のスレッドの動作に関係なく、スレッドがいかなる操作も有限のステップで操作を完了させられることを指す。あるアルゴリズムがLock-freeであるがWait-freeでないことはありうる。Wait-free なアルゴリズム
DO++ : 乱択アルゴリズム
「乱択アルゴリズム」が共立出版から出ているので読んでいます 乱択アルゴリズム(wikipedia)（ランダマイズドアルゴリズムの方が一般的かもしれない）はアルゴリズムの中に（擬似）乱数が含まれており、動作が決定的ではなく、乱数に依存して動きます。 有名な例では、クイックソートのアルゴリズム中にピボットを選択するところがあるのですが、そこを決定的に最初や真ん中の値ではなく、適当に乱数でランダムに選んだ場合がそれに当たります。 クイックソートは最悪計算量が要素数がnの時、O(n^2)かかってしまう問題点がありますが、ランダムにピボットを選んだ場合、かなり高い確率でO(nlogn)で動作することが言えます。もっとはっきりいうと、比較の回数がαnlogn（αは5よりちょっと大きいぐらい）より大きくなる確率は1/(n^2)以下だということが言えます。つまりnが大きい場合は殆ど間違いなくO(nlogn
Hash function - Wikipedia
A hash function that maps names to integers from 0 to 15. There is a collision between keys "John Smith" and "Sandra Dee". A hash function is any function that can be used to map data of arbitrary size to fixed-size values, though there are some hash functions that support variable length output.[1] The values returned by a hash function are called hash values, hash codes, hash digests, digests, o
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Robert Sedgewick - Robert Sedgewick
https://dl.acm.org/doi/10.1145/12130.12142
https://www.cse.ust.hk/vldb2002/VLDB2002-proceedings/papers/S10P03.pdf
https://dl.acm.org/doi/10.5555/1287369.1287400