高速な編集距離の計算方法 - Qiita
今日紹介するコードはここにおいてあります。 https://gist.github.com/aflc/6482587 編集距離（levenshtein距離）の計算方法で一番有名なのが動的計画法を使ったもので、これはWikipediaにも載っているお手軽でよく使われているものです。 しかし、この方法は結構時間がかかるので、他にも高速な手法がいくつか提案されています。 NOXさんのブログエントリを読んでいただくのが一番手っ取り早いのですが、ビットパラレル法というのが上手くハマると10倍以上高速です。 ここで紹介されている論文では64文字以上の比較ができないのですが、今回は Heikki Hyyrö, "Explaining and extending the bit-parallel approximate string matching algorithm of Myers", 2001 と
編集距離 (Levenshtein Distance) - naoyaのはてなダイアリー
昨日 最長共通部分列問題 (LCS) について触れました。ついでなので編集距離のアルゴリズムについても整理してみます。 編集距離 (レーベンシュタイン距離, Levenshtein Distance) は二つの文字列の類似度 (異なり具合) を定量化するための数値です。文字の挿入/削除/置換で一方を他方に変形するための最小手順回数を数えたものが編集距離です。 例えば 伊藤直哉と伊藤直也 … 編集距離 1 伊藤直と伊藤直也 … 編集距離 1 佐藤直哉と伊藤直也 … 編集距離 2 佐藤B作と伊藤直也 … 編集距離 3 という具合です。 編集距離はスペルミスを修正するプログラムや、近似文字列照合 (検索対象の文書から入力文字にある程度近い部分文字列を探し出す全文検索) などで利用されます。 編集距離算出は動的計画法 (Dynamic Programming, DP) で計算することができることが
algorithm - PATRICIA に一番似合う姓は Crit-Bit かも : 404 Blog Not Found
2013年02月14日04:30 カテゴリアルゴリズム百選Math algorithm - PATRICIA に一番似合う姓は Crit-Bit かも 高速文字列解析の世界 岡野原大輔 「高速文字列解析の世界」を読んだら、熱がぶりかえしてきたので。 ハッシュテーブルや平衡二分木に代わる連想配列を実装するにはどうしたらよいのかという、知恵熱が。 すべてのハッシュ衝突を、生まれる前に消し去りたい。すべての宇宙、過去と未来の全てのハッシュ衝突を、この手でなくてもいいから。 ハッシュテーブル - Wikipedia ハッシュテーブル (hash table) は、キーと値の組（エントリと呼ぶ）を複数個格納し、キーに対応する値をすばやく参照するためのデータ構造。ハッシュ表ともいう。ハッシュテーブルは連想配列や集合の最も効率的な実装のうち1つである ハッシュテーブルはあまりに愛用されてきたため、連想配
バグから学ぶ計算機科学 Scalaのハッシュテーブルにおいて並列コレクションのためのコード変更が大量の衝突を引き起こした事例
バグから学ぶ計算機科学 Scalaのハッシュテーブルにおいて並列コレクションのためのコード変更が大量の衝突を引き起こした事例 書いた人: ると 書いた日: 2012年1月21日 はじめに Twitterで「有名なオープンソースソフトで今まであったおもしろいバグを解説した本とかないだろうか」とツイートしたらそれなりに需要があるようでした。そこで先ず隗より始めよという故事にのっとり、死馬の骨としてバグ解説記事を書いてみます。 今回のバグはScala 2.9の標準ライブラリに含まれるmutable.HashSet(ハッシュテーブルを使った重複無しコレクション)のコピーがJavaの標準ライブラリに含まれるHashSetの100倍遅いというバグです。並列コレクションのためにぱっと見問題の無い変更を加えたら思わぬところで影響が出たというものです。 なお、今回はScalaに関するバグですが、Scalaに
Algorithm - 連想配列の実装としてのハッシュはオワコン? : 404 Blog Not Found
2012年01月17日11:45 カテゴリアルゴリズム百選Tips Algorithm - 連想配列の実装としてのハッシュはオワコン? 珠玉のプログラミング Jon Bentley / 小林健一郎訳 つまり「終わったコンテナ」。 以前からうすぼんやりと考えて来た危惧が、すこしはっきりと見えてきた。 徳丸浩の日記: Webアプリケーションに対する広範なDoS攻撃手法(hashdos)の影響と対策 もうそろそろハッシュ(テーブル)以外の手段の連想配列の実装手段を本格的に模索するべきではないか、と。 そのデータ構造は、君の魂を差し出すに足るものかい? 連想配列(Associative array)がコレクション(Collection)、すなわち数多のデータ構造をまとめるデータ構造としての覇者となったのはもはや疑いようがない事実でしょう「配列で実装されるデータ構造ではなくて、配列を実装するデータ構
高速な安定ソートアルゴリズム "TimSort" の解説 - Preferred Networks Research & Development
先日、TimSortというソートアルゴリズムが話題になりました。TimSortは、高速な安定ソートで、Python(>=2.3)やJava SE 7、およびAndroidでの標準ソートアルゴリズムとして採用されているそうです。 C++のstd::sort()よりも高速であるというベンチマーク結果1が話題になり(後にベンチマークの誤りと判明)、私もそれで存在を知りました。実際のところ、ランダムなデータに対してはクイックソート(IntroSort)ほど速くないようですが、ソートというシンプルなタスクのアルゴリズムが今もなお改良され続けていて、なおかつ人々の関心を引くというのは興味深いものです。 しかしながら、オリジナルのTimSortのコードは若干複雑で、実際のところどういうアルゴリズムなのかわかりづらいところがあると思います。そこで今回はTimSortのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解
2つの期間が重なり合うかどうかを判定する。 - こせきの技術日記
2つの期間 A〜B と X〜Y が重なっているかどうかを判定したい場合。 のように4つのパターンがある。これを単純に、 A <= X && Y <= B || X <= A && Y <= B || A <= X && B <= Y || X <= A && B <= Yのように判定してはいけない。 Xは青い線の上を、Yは赤い線の上を動くとき、A〜B と X〜Y は重なり合う。この条件は、 X <= B && A <= Yこれで4つのパターンをカバーできる。ORは不要。始点と終点をわかりやすく書くと以下になる。 始点2 <= 終点1 && 始点1 <= 終点2アルゴリズムに名前がありそうな気がするけど、見つけられなかった。 (追記) 矩形の重なり判定の方が情報が見つかった。 * Life is beautiful: ビル・ゲイツの面接試験－私の場合 * 長方形の重なりを判定する問題 - ザ
quick sortよりも高速でmerge sortのように安定しているソートアルゴリズムtim sort [勘違い] - Islands in the byte stream
<追記>ベンチマークプログラムに誤りがありました。ソート済のシーケンスに対してソートを掛けていました。ご指摘ありがとうございます＞ak氏 そんな夢のようなソートアルゴリズムがあるのかというと、あるらしいんです。それがtim sortと呼ばれるアルゴリズムです。 画期的（？）なソートアルゴリズム「Sleep Sort」：濃縮還元オレンジニュース｜gihyo.jp … 技術評論社 このあたりで拾ってきたネタですね。 merge sortを改良したアルゴリズムで、安定*1しており、しかも実行速度にも優れているとか。アルゴリズムの性能の評価は済んでいるらしく、CPythonやJDK7には既に導入済みのようですね。 ならば当然Perlのソートも…と考えるわけですが、まず評価のためにJavaのソースをC++にそのまま移植してみました。それがこれ（いちおうテスト済）： https://github.co
![quick sortよりも高速でmerge sortのように安定しているソートアルゴリズムtim sort [勘違い] - Islands in the byte stream](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f9103c273a45047a455a47c2322a4ec545cd77ee/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F17680117127143682567%2F17680117127143702106%2F1558185862)
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