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。
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 ～ - Qiita
今の場合は A さんが 31 歳の場合のストーリーでしたが、A さんが 20 歳～ 35 歳のうちのどの年齢であったとしても、似たようなストーリーで必ず 4 回の質問で当てることができます！(他の例も是非考えてみてください。) ちなみに、このような「真ん中で切ってどちらかに絞って行く」タイプのアルゴリズムには二分探索法という名前がついています。応用情報技術者試験でも頻出のテーマですので馴染みのある方も多いと思います。 1-2. つまり、アルゴリズムとは 上の年齢当てゲームという問題では、相手の年齢を当てる「方法・手順」を二分探索法に基づいて導きました。このようにアルゴリズムとは、 問題を解くための方法・手順 のことです。さて、アルゴリズムと聞くと「コンピュータ上で実装されたプログラム」のことを思い浮かべる方も多いと思いますが、必ずしもコンピュータと関係がある必要はなく、日常生活でも多々登場
If文から機械学習への道
機械学習とif文が地続きであることを解説しました。 ver.2 質問への回答を追加し、顧客価値の小問に図を追加してわかりやすくかみ砕きました。Read less
初心者でもOK！レベル別・アルゴリズムをすぐに学べる書籍とサイト12選 - paiza times
Photo by Tim Samoff 秋山です。 皆さんはアルゴリズムについてどれくらい知っていますか？というか勉強したことありますか？ 私はもともと情報系だったので学校でも習いましたが、paizaのプログラミングスキルチェック問題を作るときなどはいまだにいろいろ調べることもあります。 アルゴリズムについて勉強したことがない人の中には「ずっと気になってはいるものの、各プログラミング言語の書き方やフレームワークの使い方などを学ぶことに手一杯で、アルゴリズムはつい後回しになっている…」という方も多いと思います。 ただ、アルゴリズムを知らないままプログラミングを続けていると、少し複雑な処理を考えなければならなくなったときなどに、力技のやり方しか考えつかなくて「すごい人だったらもっとスマートな書き方ができるんだろうな……」と悶々としてしまうことがあるはずです。 今回はそんな方に向けて、アルゴリズ
文字列アルゴリズムの学びかた - Hatena Developer Blog
こんにちは！はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。 みなさんは、このような疑問をもったことはありませんか？ grep はどのように文字列を検索しているのか？ MeCab はどうやって辞書を高速にルックアップしているのか？ パーサやコンパイラを作りたいけど、何から始めればいいのか？ 本稿では、「文字列アルゴリズムとはどんなものなのか？」「なぜ重要なのか？」「何を知っておくべきか？」「どうやって勉強すればいいのか？」といった疑問にお答えしていこうと思います。 文字列アルゴリズムの意外な応用や、モチベーションを保ちやすい勉強のしかた、文字列アルゴリズムを勉強するために行った社内での取り組み、実装するときのコツといったトピックについても触れています。 このエントリは、はてなエンジニアアドベントカレンダー2016の22日目の記事です。昨日は id:syou6162 さんに
30のプログラミング言語でFast inverse square rootを実装してみました！ - プログラムモグモグ
あなたの好きな言語は何ですか。そして、あなたの好きなアルゴリズムは何ですか。 好きな言語があると、その言語でどんな問題でも解決しようとなりがちになります。その言語を極めるのは素晴らしいことですが、その言語や似たような言語でしかコードが書けなくなったり、他の言語に対して見向きもしなくなってしまう可能性があります。 勇気を出して新しい言語にチャレンジしてみませんか？色々な言語に挑戦してみませんか？ 何から始めればいいか分からない。次にどの言語を学べばいいか分からない。いま特に何も困っていない。何でも得意な言語で書けてしまう。そういう人が多いのではないでしょうか。 新しい言語にチャレンジするきっかけを作る一つの方法は、ある特定のアルゴリズムを一つ決めて、あらゆる言語で実装してみることです。解く問題が大きすぎると力尽きてしまうので、せいぜい20〜30行程度で書ける簡単なものが良いでしょう。大事なこ
KDDI研究所、世界で誰にも解読されていない60次元LWE暗号の解読に成功
KDDI研究所は7月19日、世界でいまだ誰にも解読されておらず、スーパーコンピューターでも1万年かかるという暗号の解読に成功したと発表した。 KDDI研究所と九州大学によるもので、ドイツのダルムシュタッド工科大学で開催される暗号解読コンテスト「TU Darmstadt Learning with Errors Challenge 」において、これで誰も解読に成功していなかった60次元LWE（Learning with Errors）問題の解読に成功したというもの。 LWE問題は、故意に誤差を負荷した多元連立1次方程式を解くもので、次元（未知変数の個数）が大きくなると計算時間が膨大となり、誤差が大きいと解読できなくなる可能性があることから、暗号として用いる際には次元と誤差の量をどの程度にするのかがポイントとなる。LWE問題は60次元の計算ともなると、スーパーコンピューターを用いた総当り計算で
「クイックソート」「バブルソート」などのソート・アルゴリズムをフォークダンスで説明する恐るべきムービー集「AlgoRythmics」
たくさんのデータを大小関係に従って、小さい順(昇順)や大きい順(降順)に並び替える作業はソート(整列)と呼ばれ、ソフトウェア・プログラムではよく使われています。このようなソート作業を行うために並び替えの方法を手順化したのが「ソート・アルゴリズム」で、アイデアを理解すると「ほほー、なるほど」と思えるのですが、複雑すぎて理解しづらいものもあります。そんなソート・アルゴリズムの中でも有名で、仕組みを理解しておきたいものばかりを題材に、なんとフォークダンスに合わせてアルゴリズムを表現するムービー集「AlgoRythmics」が公開されており、学習効果があるかどうかは脇に置いて、思わず見入ってしまう魅惑のムービーとなっています。 最も有名なソート・アルゴリズムの一つである「バブルソート」をハンガリーのフォークダンスにのせて表現するのが「Bubble-sort with Hungarian ("Csá
オブジェクト指向の問題点 - ビスケットのあれこれ
オブジェクト指向プログラミングを神格化するような記事が流れてきたので，僕が知っている問題点について書いてみたいと思います．僕がまだ学生だったころは，オブジェクト指向の評価もまだそれほど定まっていなくて，オブジェクト指向の次はどんなパラダイムが出てくるかとか普通に学生レベルで議論していたものですが，ここまで強大になってしまうとそれを打ち負かそうなんて気にはならないのでしょうか．僕にはオブジェクト指向が普遍的な真理という感じは全然しなくて，ここまで使われてる理由は，現実的なテクノロジーで大きなシステムを作らなければならない必要性のほうを優先した結果であると認識しています．オブジェクト指向がその後の25年ほどもずっと安定してその地位を保てるほど素晴らしいものとは思えないのです． 以下で上げる問題点は，個別に解決している研究はあったりしますし，僕も論文を書いたりしましたけど，実際の言語に導入されて
１秒間に１千回…株の超高速取引規制へ 金融庁：朝日新聞デジタル
金融庁は、１秒間に１千回前後の頻度で株を取引する「超高速取引（ＨＦＴ）」の規制に乗り出す。先行する欧州や米国を参考に、今月から有識者会議の金融審議会で規制のあり方を話し合う。株価の乱高下を防ぐ狙いだが、市場関係者から反発も出そうだ。 麻生太郎財務・金融相は８日の閣議後会見で「相場急変動の要因の一つになっているのではないか」と述べた。審議会ではＨＦＴ業者を登録制にすることなどが検討されるとみられる。 ＨＦＴは「アルゴリズム」と呼ばれるプログラムで自動的に行われる取引で、東京証券取引所で成立する取引の４割を占めるとされる。大量の売買を繰り返して利ざやを稼ぎ、その過程で株価が急変動することがある。 ２０１０年５月には、米ダウ工業株平均が数分間で前日比約１千ドル下落し、すぐに元の水準まで戻る「フラッシュ・クラッシュ」と呼ばれる現象が起きた。ＨＦＴが原因かははっきりしないが、海外でＨＦＴを規制する議
Googleがランキング要素のTOP3を公式に発表 - SEO Japan｜アイオイクスのSEO・CV改善・Webサイト集客情報ブログ
無料で資料をダウンロード SEOサービスのご案内 専門のコンサルタントが貴社サイトのご要望・課題整理から施策の立案を行い、検索エンジンからの流入数向上を支援いたします。 無料ダウンロードする ＞＞ 昨年、GoogleがRankBrainを発表した際は大きな話題となりましたが、”3番目に重要なランキングシグナルである”、という発言もその理由の1つであったと思います。当時は上位2つの要素を明らかにはしていませんでしたが、Googleのアンドレ・リパッセ氏（発音が間違っているかもしれません）がハングアウト内で言及しました。1つはコンテンツ、もう1つはリンクだということです。ダニー・サリバン氏はリンクと言葉と予想していましたね。ダニー・サリバン氏ではなくとも、”まあ、そうだよね”、といった感想が大半だとは思いますが、Googleの方の発言は、確かに初めてのことだと思います。– SEO Japan
Engadget | Technology News & Reviews
How to watch Polaris Dawn astronauts attempt the first commercial spacewalk
ITエンジニアなら知っておきたい、今更聞けないアルゴリズムの種類一覧 - paiza times
Photo by Oferico 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について勉強したことはありますか？そして、基本的なアルゴリズムについて、どのようなものがあって、どのようなときに使うとよいかといったことを説明することができますか？ 仕事をしていると、プログラミング言語等の勉強や業務に忙しくて、正直アルゴリズムどころではないという場合がほとんどでしょう。しかし、いつか勉強しようと思っていたけど、基本的なアルゴリズムにどんなものがあるのかなんて今更聞けないな……ということもあるかと思います。 今回はそんな方に向けて、基本的なアルゴリズムの一部の概要に加え、アルゴリズムの勉強に役立つサイト、書籍をご紹介したいと思います。 ■アルゴリズムを学ぶ意味 例えば、ソート等については、通常はすでにソート関数があるので、自分で作らなくても済む＝アルゴリズムも勉強しなくていいと思ってしまうかもしれません。しか
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
ゲームAI -基礎編- 『知識表現と影響マップ』
みなさん、こんにちは! 突然ですが…皆さんには、ひいきにしている ゲームのキャラクターはいらっしゃいますでしょうか。 手ごわいボス敵や頼れるパートナー、愛嬌のある動きをするモンスター達は 一体どのような仕組みで動いているのでしょう？ 今回の記事ではそんなゲームの中のキャラクター達を 魅力的に動かす仕組み、AIについて御紹介したいと思います。 改めまして本記事を担当させて頂きます、Cygamesエンジニアの佐藤です。 これまでコンシューマ機でのゲームAI開発に携わり、 ゲームならではのキャラクター表現の楽しさを追いかけてきました。 このブログを通じて、皆さんのゲームのキャラクターを より表情豊かに魅力的なものにする方法について、皆さんと一緒に考えていければ幸いです。 今回はゲームのAIをデザインするにあたって重要となる、 「知識表現を定義する」というステップと、 知識表現の一つである影響マッ
RDB - 実例で学ぶ、JOIN (NLJ) が遅くなる理屈と対処法 - Qiita
"Nested Loop Joinしか取り上げて無いのにタイトルが大きすぎないか" と指摘を頂いたので、タイトルを修正しました。Merge JoinとHash Joinのことはまた今度書こうと思います。 「JOINは遅い」とよく言われます。特にRDBを使い始めて間がない内にそういう言説に触れた結果「JOIN=悪」という認識で固定化されてしまっている人も多いように感じています。 たしかに、JOINを含むようなSELECT文は、含まないものに比べて重たくなる傾向があることは事実です。また、本質的に問い合わせたい内容が複雑で、対処することが難しいものも存在します。しかし、RDBの中で一体どういうことが起きているのかを知り、それに基いて対処すれば高速化できることも少なくないと考えています。 本稿では、JOINの内部動作を解説した上で、Webサービスを作っているとよく出てくるJOIN SQLを例題に
【第四回】今、最も熱いディープラーニングを体験してみよう
1.ディープラーニングが今熱い！ ディープラーニングとは？ ディープラーニングとは機械学習の一種で、ニューラルネットを何層も重ねたものを用いてクラス分類や回帰を行うための手法です。私たちが人を識別する時の脳におけるパターン認識と酷似しています。人を認識する際、人間は視覚や聴覚などを総動員して人を識別します。つまり複数の入力値（視覚や聴覚）を元に、階層的に人の全体像（身長や体格）を見て細部（目つきや声）を認識し、細部を見てはまた全体を認識しなおすというような、階層的で深いパターン認識のアプローチを採用している点が、従来の直列的解析手法と極めて異なるといえるでしょう。 これにはビックデータの3V(Volume:量, Velocity：速度, Variety：種類)も大きく関係があると言えるでしょう。つまりセンサーデータの多様化やストレージの廉価化が、小規模単一データにおける旧来型の直接的な解析
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プログラム同士の「超高速取引」で、株式市場がクラッシュする日がやってくる
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