シンプルかつ高速な文字列照合アルゴリズムを紹介します - エムスリーテックブログ
こんにちは！ エンジニアリンググループ マルチデバイスチーム 新卒1年目の小林です。 エムスリーでは、2週間に1度、Tech Talkという社内LT会（現在はリモートで）が開催されています。これは、とある回の発表テーマリストです。 Tech Talkのとある回の発表テーマリスト このように、最近エムスリーでは文字列が流行っている（？）ようなので、その勢いに乗って私も文字列照合アルゴリズムについて書きたいと思います！（業務とは全然関係ない話です） Knuth-Morris-PrattやBoyer-Mooreアルゴリズムは解説記事がたくさん出ていると思うので、この記事ではシンプルかつ高速なQuick-SearchとQuite-Naiveアルゴリズムについて説明し、速度比較を行った結果についてご紹介します。 文字列照合アルゴリズムとは テキストとパターンという文字列が与えられたときに、中に出現す
機械学習で使用する手法を全公開 - Qiita
株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI(機械学習)について扱っていこうと思います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに kaggleや学習サイトなど誰でも機械学習を学べる機会が増えてきました。 その反面、情報量が多すぎて全体感を掴めていない人が多いと感じています。 そこで、様々な参考書や記事で紹介されている機械学習で使用する手法を全公開しようと思います。 細かなコーディングはリンクを貼っておくので、そちらを参照されてください。 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習の一連手順 まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記です。 実務の場では数段細かな作業が必要になりますが、最初は下記を勉強するだけで十分で
メルペイCTOと考える新しい経済学とエンジニアリング | メルカリエンジニアリング
12月1日にhidekさんの記事から始まったメルペイアドベントカレンダーも今日で最後です。締めくくりを私（@sowawa）が務めさせていただきます。私からはメルカリやメルペイの振り返りと「新しい経済学とエンジニアリング」の話をしたいと思います。 はじめに 2019年は兎にも角にも「メルペイのリリース」の年でした。2017年ごろからメルカリの決済基盤をマイクロサービスで作り直していき、メルペイの会社の設立を経て今年2月のリリースに至りました。最初のリリース後もまさに五月雨のようなリリースを五月雨が降る5月、6月まで積み上げていきました。リリースを積み重ねながら改善やキャンペーンが始まり、気づいたら12月を迎えていました。 ベスト・オブ 2019 表彰された時の様子 今年の最後にやってきたハイライトは、メルカリがGoogle Playのベスト・オブ2019に選ばれたことです。メルカリ・メルペイ
数学得意じゃない系の社会人エンジニアに競プロとAtCoderを全力で布教したい。あるいは競プロのよくある誤解と楽しむコツ - Qiita
Help us understand the problem. What is going on with this article? このエントリはCompetitive Programming (1) Advent Calendar 2019 4日目のエントリで、バーチャル幼女プログラマーきりみんちゃんが書いています。 きりみんちゃんはVTuberとしてAtCoderの過去問を解く配信をしたりしています。 競プロ、しっていますか？ さて、みなさんは競技プログラミング/プログラミングコンテストというものをご存知でしょうか。 かなり昔から行われているものではあるので、存在は知っているという方が多いかもしれません。 競技プログラミングをざっくり説明すると、期待される入力と出力が定義された問題が出題され、それをコーディングによって解き用意された自動テストを通すまでの速度などを競うコンテストです
コーディング面接対策のために解きたいLeetCode 60問
自分がコーディング面接対策のために解いてよかった LeetCode の問題をコンセプトごとにまとめました。カバーするコンセプトは LinkedList Stack Heap, PriorityQueue HashMap Graph, BFS, DFS Tree, BT, BST Sort Dynamic Programming Binary search Recursion Sliding window Greedy + Backtracking です。 これらの問題が 30 分以内に実装できれば面接の準備は整ったと言っていいと思います。Easy と Medium で問題は構成されてます。進捗を管理するためにGoogle Spreadsheetを用意しました。コピペしてご自由にお使いください。 これらの問題は、LeetCode のリスト機能でも公開されています。クローンすれば自分がすでにど
計算量オーダーの求め方を総整理！ 〜 どこから log が出て来るか 〜 - Qiita
NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。今回は計算量オーダーの求め方について書きます。 0. はじめに 世の中の様々なシステムやソフトウェアはアルゴリズムによって支えられています。Qiita Contribution ランキング作成のために用いるソートアルゴリズムのような単純なものから、カーナビに使われている Dijkstra 法、流行中のディープラーニングに用いられている確率的勾配降下法など、様々な場面でアルゴリズムが活躍しています。アルゴリズムとはどんなものかについて具体的に知りたい方には以下の記事が参考になると思います: アルゴリズムとは何か ～ 文系理系問わず楽しめる精選 6 問 ～ アルゴリズムを学ぶと $O(n^2)$ や $O(n\log{n})$ や $O(2^n)$ といった計算量オーダーの概念が登場します。こうした記法を見ると
ソートアルゴリズムを極める！ 〜 なぜソートを学ぶのか 〜 - Qiita
NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 今回はソートについて記します。 0. はじめに データ構造とアルゴリズムを学ぶと一番最初に「線形探索」や「ソート」が出て来ます。これらのテーマは応用情報技術者試験などでも頻出のテーマであり、アルゴリズムの Hello World とも呼ぶべきものです。 特にソートは、 計算量の改善 ($O(n^2)$ から $O(n\log{n})$ へ) 分割統治法 ヒープ、バケットなどのデータ構造 乱択アルゴリズムの思想 といった様々なアルゴリズム技法を学ぶことができるため、大学の授業でも、アルゴリズム関連の入門書籍でも、何種類ものソートアルゴリズムが詳細に解説される傾向にあります。本記事でも、様々なソートアルゴリズムを一通り解説してみました。 しかしながら様々な種類のソートを勉強するのもよいが、「ソートの使い方」や
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
