Why is processing a sorted array faster than processing an unsorted array?
In this C++ code, sorting the data (before the timed region) makes the primary loop ~6x faster: #include <algorithm> #include <ctime> #include <iostream> int main() { // Generate data const unsigned arraySize = 32768; int data[arraySize]; for (unsigned c = 0; c < arraySize; ++c) data[c] = std::rand() % 256; // !!! With this, the next loop runs faster. std::sort(data, data + arraySize); // Test clo
平面幾何におけるベクトル演算
ここでは，ACM/ICPC頻出の平面幾何について，基本的なベクトル演算を解説します。 最後にライブラリとしてソースコードを載せているので本番では印刷して持っておくとよいでしょう。 ベクトルの基礎 デカルト座標系とユークリッド空間 スカラーとベクトル 点とベクトル ベクトルの和と差 ベクトルの利用 complex型の導入 絶対値，2点間の距離，単位ベクトル 法線ベクトル，単位法線ベクトル 内積と外積 内積・外積 2直線の直交判定・平行判定 点が線上にあるかないかの判定 直線と線分 直線と点の距離 線分と点の距離 線分の交差判定 線分の交点計算 直線の交点計算 ソースコード $Id: index.shtml 1825 2007-09-23 00:35:10Z SYSTEM $
幾何学・CG のアルゴリズム集
作成中 スマートフォン (Android，iPhone) など最近のモバイル機器には３軸地磁気センサ (電子コンパス) と３軸加速度センサ (モーションセンサ) を搭載しているものがある．これらを用いると，基準となる３方向 (水平磁北方向，水平東方向，鉛直方向) をそれなりの精度で求めることができ， さらにその結果を用いて端末の姿勢 (向いている方向) や方位角 (azimuth)， 傾き角 (roll，pitch) を計算することができる． 余談だが，Android のマニュアルにある azimuth の定義はおかしい (はっきり言って間違っている) のでセンサアプリ開発者は注意． この定義によると水平面に対する画面の傾きが大きくなるほど azimuth の誤差が大きくなり，画面を垂直にすると全く方位とは無関係な値になる． 実際，ストリートビューに定義どおりの azimuth を渡した場
ぜひ押さえておきたいコンピューターサイエンスの教科書
僕はバイオインフォマティクスという生物と情報の融合分野で研究を行っています。東大の理学部情報科学科にいた頃は同僚のマニアックな知識に驚かされたものですが、そのような計算機専門の世界から一歩外に出ると、それが非常に希有な環境だったことに気が付きました。外の世界では、メモリとディスクの違いから、オートマトン、計算量の概念など、コンピューターサイエンスの基礎知識はあまり知られていませんでした。コンピューターサイエンスを学び始めたばかりの生物系の人と話をしているうちに、僕が学部時代に受けた教育のうち、彼らに欠けている知識についても具体的にわかるようになってきました。 バイオインフォマティクスに限らず、今後コンピュータを専門としていない人がコンピューターサイエンスについて学ぶ機会はますます多くなると思われます。そこで、これからコンピューターサイエンスを学ぼうとする人の手助けとなるように、基礎となる参
visualising data structures and algorithms through animation - VisuAlgo
VisuAlgo.net/en visualising data structures and algorithms through animation VisuAlgo is a trilingual site. Try visiting the other versions of VisuAlgo other than the default English version, e.g., Chinese or Indonesian. Users can see the translation statistics for these three pages. We aim to make all three has near 100% translation rate. Unfortunately the translation progress with other language
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
P2P basic
P2P basic P2Pとは何か？〜基礎から研究紹介まで〜 最近，P2Pという言葉を良く聞きます。ニュースの中でも「P2Pを意識している」とか「P2Pの研究に着手」というニュースを聞いたことがあるのではないでしょうか？ しかしながら，P2Pとは何かいまいちわからなかったり、どんなことに役に立つのか調べにくいことも確かです。 またP2Pの動向は激しく，その流れについていくのも大変です。 私は情報系の研究所でP2Pの研究開発をしていました。 そのため、このような現状を踏まえてP2Pの基礎から私の研究まで重要な部分を なるべくわかりやすく紹介致します。 また用語についてはわかりやすさを優先するために一部不正確なところがあるのでご了承下さい。 質問，コメント等はメール(tnishita@yahoo.co.jp) にて連絡して頂くと，ページ改良の参考になりますのでよろしくお願い致します。 P2Pに
Visual C++の勉強部屋
理工系、特に電気系、の学生と技術者を対象としたVisual C++の解説を行います。Visual C++を始めたいが、よく分からないという人は、これを参考にしてください。ただし、初めてプログラムを学ぶ全くの初心者向けではありません。 本資料の一部のJava版が（株）翔泳社のウエブサイトＣｏｄｅＺｉｎｅにありますので、こちらもご利用ください（Java版とある場所をクリックして下さい）。Visual C++ 6.0版（現在は全部削除）が最初に公開され、そのJava版がCodeZineに寄稿され、その後に現在のVisual C++ 2005 Express Edition版が作成されています。 Java版は、すべてアプレットになっていますので、ブラウザから試してみることができます（Javaランタイム必要）。 Visual C++ 2008 Express Editionが無償でダウンロード
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 こんなことやって意味あるのかどうか正直言って迷いました。プログラマはたいてい知っているような内容だし見る人もいないんじゃないかと思いましたが、これからプログラミングを始めてみようという方にとっては参考になるかもしれないし、何よりも自分にとって頭の中を整理できたりするので、これから定期的にやっていこうかと考えてます。 ところで、紹介する内容はほとんど過去に出版された書物関係から抜粋しています。一応下の方に参考文献として挙げておきますので興味を持たれた方は書店などで探してみてはいかがでしょうか？ ということで、まずはライン・ルーチン(画面に直線を描画する)についての紹介です。
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プログラミングコンテストでのデータ構造
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Hadoop、hBaseで構築する大規模分散データ処理システム
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