「量子」と組合せ最適化に関する怪しい言説 ―とある研究者の小言― - むしゃくしゃしてやった，今は反省している日記
最近，量子コンピュータの話題をニュースや新聞で見かけることが増えてきました． その中で気になってきたのが，組合せ最適化と量子コンピュータ（特に量子アニーリング）に関する怪しい言説．私自身は（古典コンピュータでの）組合せ最適化の研究をやってきて，量子コンピュータを研究しているわけではないのですが，さすがにこれはちょっと・・・と思う言説を何回か見かけてきました． 最近の「量子」に対する過熱ぶりは凄まじいので，こういう怪しい言説が広まるのは困りものです．すでにTwitter上には，“組合せ最適化は今のコンピュータでは解けない”とか“でも量子なら一瞬で解ける”という勘違いをしてしまっている人が多数見られます*1． さすがに危機感を覚えてきたので，この場できちんと指摘しておくことにしました． 今北産業(TL;DR) “古典コンピュータは組合せ最適化を解けない” → 古典コンピュータで組合せ最適化を解
k 番目の値を高速に取り出せるデータ構造のまとめ - BIT上二分探索や平衡二分探索木など - Qiita
はじめに ビックデータという言葉が流行ってから数年の歳月が経ち、耳にする機会が大分減ってしまいましたが、現在も大規模データを高速に処理していくことは様々な現場で重要な課題となっています。 今回はその一端として、以下の操作を高速に実現するデータ構造について特集します: 集合に要素 $v$ を挿入する 集合から要素 $v$ を削除する 集合に含まれる $k$ 番目に小さな値を取得する 「挿入」や「削除」を行えるデータ構造というと**リストが真っ先に思い浮かびますが、「$k$ 番目に小さな値を求めよ」と言われると一気に難易度が上がります。ついつい平衡二分探索木を使いたくなるのですが、BIT** や priority_queue で対応できるケースも多いです。BIT や平衡二分探索木の詳細についてはとてもよい資料が多数あるので以下に示します。 BIT BIT については hos さんの資料 Bin
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
アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのHatena
この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基本的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういう本で勉強すればいいか、ぼくの知ってる本からまとめてみました。
競技プログラミングで使う有名グラフアルゴリズムまとめ
0. はじめに AtCoderなどでは、グラフを扱った問題が多く出るが、その度に一から実装していると時間が掛かりすぎてしまうため、有名なものをあらかじめ持っておく必要がありそう。そこで、Pythonを用いて、ダイクストラ法、ベルマンフォード法、プリム法、クラスカル法、ワーシャルフロイド法を実装した。 コメント、意見等ある方は是非! お待ちしてます! 1. ダイクストラ法 1.1. ダイクストラ法(defaultdictで実装) defaultdictで実装すると、リストで実装するよりも、ノード数$N$が大きい際には高速に動作する。ただし、経路復元の関数は、うまく書けなかった......。 (2019/7/6 追記)結局できました。1.1.1. を参照してください。 import collections import heapq class Dijkstra: def __init__(se
プログラマの採用面接で聞かれる、データ構造とアルゴリズムに関する50以上の質問 | POSTD
情報科学科の卒業生やプログラマの中には、UberやNetflixのような新興企業や、 Amazon 、 Microsoft 、 Google のような大企業や、InfosysやLuxsoftのようなサービスを基本とする企業で、プログラミング、コーディング、ソフトウェア開発の仕事に就きたいと考える人が大勢います。しかし、実際にそういった企業で面接を受ける場合、大半の人が プログラミングに関してどのような質問をされるか 見当もつきません。 この記事では、 新卒生からプログラマになって1〜2年までの 経験値が異なる人たち向けに、それぞれの プログラミングの面接でよく聞かれる質問 をいくつか紹介していきます。 コーディングの面接では、主に データ構造とアルゴリズムに基づいた質問 がされますが、 一時変数を使わずにどのように2つの整数をスワップするのか 、というような論理的な質問もされるでしょう。
数独の例題生成
ネットワークシステム研究室 指導教員：坂本 直志 07EC099 中嶋 勇気 目次 1. はじめに 2. 研究準備 2.1. 数独の基本ルール 2.2. 基本的な問題の解き方 2.3. 問題の解き方(応用編) 3. 問題の生成 3.1. プログラムによる解法 3.2. 問題生成 3.3. 難問作成 3.4. 抽出方法 4. 出力結果の評価 5. まとめ 6. 参考文献 7. ソース 1.はじめに 数独(別名：ナンバープレイス、ナンプレ、etc…)とはペンシルパズルと呼ばれるパズルゲームの一種である。この数独はパズル制作会社「ニコリ」が商標登録したもので、海外でもsudokuなどと呼ばれ、広く親しまれている。もともとの由来は「数字は独身に限る」。というところから来ている。 数独の原型は18世紀にスイスの数学者レオンハルト・オイラーが考案した、ラテン方陣あるいはオイラー方陣と呼ばれるものである
最強最速アルゴリズマー養成講座：アルゴリズマーの登竜門、「動的計画法・メモ化再帰」はこんなに簡単だった (1/5) - ITmedia エンタープライズ
動的計画法とメモ化再帰 今回は、非常によく用いられるアルゴリズムである、「動的計画法」「メモ化再帰」について説明します。この2つはセットで覚えて、両方使えるようにしておくと便利です。 なお、メモ化再帰に関しては、第5・6回の連載の知識を踏まえた上で読んでいただけると、理解が深まります。まだお読みになっていない方は、この機会にぜひご覧ください。 中学受験などを経験された方であれば、こういった問題を一度は解いたことがあるのではないでしょうか。小学校の知識までで解こうとすれば、少し時間は掛かるかもしれませんが、それでもこれが解けないという方は少ないだろうと思います。 この問題をプログラムで解こうとすると、さまざまな解法が存在します。解き方によって計算時間や有効範囲が大きく変化しますので、それぞれのパターンについて考えます。 以下の説明では、縦h、横wとして表記し、プログラムの実行時間に関しては、
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
オーダーを極める思考法
プログラムの実行に掛かる時間を把握しておくのは、プログラミングを行う上で基本的な注意点です。今回は、計算量のオーダーについて学びながら、TopCoderのMedium問題を考えてみましょう。 プログラムの実行時間 業務としてプログラミングをされている方には釈迦に説法かもしれませんが、プログラムの実行に掛かる時間を把握しておくのは、プログラミングを行う上で基本的な注意点です。そしてこれは、TopCoderなどのコンテストでプログラムを組む際にもよく当てはまります。通常、こうしたことは感覚的に理解している方がほとんどだと思いますが、具体的にどれくらいのループを回すと何秒掛かる、といった基準を持っている人は少ないのではないでしょうか？ 非常に基本的なことですが、プログラムの実行時間に関して再確認しておきたいと思います。 TopCoderの制限に関して TopCoderでは、実行時間およびメモリ使
あどけない話
いやいや、難産だったよ。 2020年から2021年にかけて、HaskellでHTTP/3ライブラリを作成する過程で、QPACKを実装した。HPACKやQPACKでは、圧縮を担う符号器(encoder)よりも、伸長を担う復号器(decoder)の方が、圧倒的に簡単である。このため、Haskellの復号器は、静的表に加えて動的表も使うように実装できたが、符号器は難し過ぎて静的表しか活用しない状態でライブラリをリリースした。 2021年に執筆した「QUICをゆっくり解説(16)：ヘッダ圧縮」の「おわりに」では、 私の現時点の実装では、圧縮側は動的表を全く利用していません。この記事を書いたことをきっかけに、実装に挑戦してみようかと思います。 と表明してた。 あれから4年。ようやく時間が取れたので、符号器を動的表に対応させる宿題に取り組んだ。 このブログは、QPACKを実装した経験の備忘録である。H
探索アルゴリズム:フリーセル解決プログラムにおける手順探索
フリーセル解決手順のプログラムによる探索実行結果 フリーセル百万種類のゲーム全てに対してサンプルプログラムを実行したところ、おそらく勝てないと言われている 11982、146692、186216、455889、495505、512118、517776、781948 以外のゲームでは勝つことができました。 百万種類のゲームの中で 57148、563096 の二つはコンピュータにとって勝つのが難しい性質を持っています。非常に長い堂々巡りの手順が現れ、およそ四百万局面ぐらいの同一局面判定ができなければ勝てません。また最初の一枚をホームセルへ置くまでの手数が長いので、先読みを長くしなければ勝ち手順を見つけることができないのです。この二つのゲームに勝つために、最大手数を 8,192 (freecell.h : MAX_SEARCH_DEPTH)、同一局面判定上限を 4,194,304 局面 (mov
Luaスクリプトによる半自動マップ画像作成 - 魔導物語 はなまる大幼稚園児 - ごちゃペディア
「Luaスクリプトは発想次第でさまざまな可能性を開ける」先人のスクリプトの数々をみてそう思いました。そこで「わたしもなにかみんながびっくりするような案を出して、なでなでされたい！」という一心で勢いよく書いたのが今回のスクリプトです。 実際のソースコードは SNESMadou_SemiAutoMap.lua をご覧ください。 解説 ゲームのマップをスクリーンショットから構築していく作業は多くの苦労を伴います。適切な位置にキャラクターを移動させてスクリーンショットを撮ったら、位置を間違えないように注意しつつ、大きな画像の上にそれをぺたぺたと貼っていく。これがもっとも基本的な作業なのですが、これだけの作業でも結構な気力が必要になります。現実にマップを作成する場合、ほかにもスプライトのアニメーションや敵の移動を封じたり、レイヤーの表示を切り替えてキャプチャしたのち、必要な部分を選んでつなぎあわせる
「物理法則を自力で発見」した人工知能 | WIRED VISION
前の記事 「衛星成功に総書記は涙」：北朝鮮の核再開宣言とミサイル輸出 「物理法則を自力で発見」した人工知能 2009年4月15日 Brandon Keim Image credit: Science、サイトトップの画像はフーコーの振り子。Wikimedia Commonsより 物理学者が何百年もかけて出した答えに、コンピューター・プログラムがたった1日でたどり着いた。揺れる振り子の動きから、運動の法則を導き出したのだ。 コーネル大学の研究チームが開発したこのプログラムは、物理学や幾何学の知識を一切使わずに、自然法則を導き出すことに成功した。 この研究は、膨大な量のデータを扱う科学界にブレークスルーをもたらすものとして期待が寄せられている。 科学は今や、ペタバイト級[1ペタバイトは100万ギガバイト]のデータを扱う時代を迎えている。あまりに膨大で複雑なため、人間の頭脳では解析できないデータセ
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GitHub - jwasham/coding-interview-university: A complete computer science study plan to become a software engineer.
一週間で身につくアルゴリズムとデータ構造|第6日目：ソートアルゴリズム②バケットソート・基数ソート
一週間で身につくアルゴリズムとデータ構造|第6日目：ソートアルゴリズム②バケットソート・基数ソート
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