定番アルゴリズムを徹底理解！ - 今からでも遅くない！アルゴリズム入門：selfup
このパートでは，プログラミングを勉強するうえで欠かせないアルゴリズムの中でも定番中の定番を紹介します。ソート（並べ替え）やサーチ（検索）などの機能は今では標準のライブラリとして提供されています。実用的なプログラムを作るときにそのものずばりをいちいち書く機会は少ないかもしれません。しかし定番のアルゴリズムは，様々に形を変えて普段のプログラミングに登場します。 解説を読んで仕組みがわかったら，ぜひそれをプログラムにしてみてください。読んだだけではプログラムを書けるようにはなりませんし，プログラムを書いてみて初めて，実は十分に理解できていなかったと気付くことがよくあります。しかもアルゴリズムは特定のプログラミング言語に依存しないので，一度身に付ければ，後でどんな言語を学ぶ場合でも役に立ちます。 1番目から6番目まではソートのアルゴリズム，7番目から9番目まではサーチのアルゴリズムです。一つひとつ
あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。 - 人力検索はてな
あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。
初代Googleのアルゴリズム解説 - GIGAZINE
いまやネットの世界を左右する強力な検索エンジンとなったGoogle。日本ではまだYahoo！の方がはるかに利用者が多いのでさほどではないですが、アルゴリズムの基本的な考えが似ているため、同じような結果が出てきます。つまり、既存の検索エンジンのその基礎となった一番最初のGoogleの検索アルゴリズムを理解すれば、検索エンジン対策にも役立つはず。 ということで、初代Googleのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解説してみます。既存の他サイトの解説とは違い、きちんとした最初のGoogleの数式に基づいています。 詳細は以下から。The Anatomy of a Search Engine http://www-db.stanford.edu/~backrub/google.html Googleの画期的なランク付けの方法が数式による全自動のページランクというのは聞いたことがあると思いますが、
アルゴリズムとデータ構造演習
本演習の目的は、プログラミング言語C及びSchemeの基礎を習得し、 それらの言語を通じて、講義「アルゴリズムとデータ構造」の理解を深めることにあります。 重要なお知らせ 特に重要な連絡事項はここに掲載されます。 課題について 課題には、A課題とB課題があります。（課題番号の末尾が種類を表します。） B課題が基礎的な課題で、A課題が発展的な課題となっています。 B課題を全問解くことが、単位取得の目安です。 C入門第1回（10月10日） C入門第2回（10月17日） C入門第3回（10月24日） C入門第4回（10月31日） C第1回（11月7日） C第2回（11月14日） C第3回（11月21日） C第4回（11月28日） C第5回（12月5日） Scheme第1回（12月12日） Scheme第2回（12月19日） Scheme第3回（1月9日） Scheme第4回（1月16日） C補講
スペル修正プログラムはどう書くか
Peter Norvig / 青木靖 訳 先週、2人の友人(ディーンとビル)がそれぞれ別個にGoogleが極めて早く正確にスペル修正できるのには驚くばかりだと私に言った。たとえば speling のような語でGoogleを検索すると、0.1秒くらいで答えが返ってきて、もしかして: spelling じゃないかと言ってくる(YahooやMicrosoftのものにも同様の機能がある)。ディーンとビルが高い実績を持ったエンジニアであり数学者であることを思えば、スペル修正のような統計的言語処理についてもっと知っていて良さそうなものなのにと私は驚いた。しかし彼らは知らなかった。よく考えてみれば、 別に彼らが知っているべき理由はないのだった。 間違っていたのは彼らの知識ではなく、私の仮定の方だ。 このことについてちゃんとした説明を書いておけば、彼らばかりでなく多くの人に有益かもしれない。Googleの
はてなのCAPTCHAは簡単に破れる
CAPTCHAをご存知でしょうか。 スパム防止のために歪んだ文字とかを入力させる、アレのことなのですが、 はてなのCAPTCHAの強度が妙に低く思えたので検証してみました。 CAPTCHAというのはいわゆる逆チューリングテストという奴で、 人間には可能だが機械には処理しにくいことをさせることで、 ロボットによる操作を弾こうというものです。 たとえば、Gmailのユーザ登録には以下のような画像が表示され、 表示されている文字を入力することが求められます。 CAPTCHAの強度 例えばスパムを送るために大量のGmailアカウントを得ようとしてる人がいたとします。 手作業でGmailを登録するのは骨が折れる。 そこでプログラムによる機械化を試みることになるわけです。 その際、障壁となるのがこのCAPTCHAなのです。 この画像から正解である文字列"vittac"を得ることは機械には難しい。 プロ
第10回 麻雀の役を判定する：ITpro
図1に示す(1)から(3)までの麻雀（マージャン）の手牌があります。「あがり牌」はすべて山からツモったものとし，リーチはかけていません。またドラやハイテイ＊1なども関係ないものとします。これらの役を判定して，親の場合の点数を計算するプログラムを作ってください。 「ややこしや～ややこしや～」というのは野村萬斎ですが，思わずそううなってしまうことがプログラミングをしているとよくあります。今回の麻雀の役判定は，考えれば考えていくほどややこしく，そうしたものの代表と言えるでしょう。排他処理や優先順位が複雑にからんでいて一筋縄ではいきません。 今回はややこしい組み合わせを解決する方法を考えてみます。麻雀になじみのない方も，ちょっとしたパズル気分で試してみてください。 麻雀の役を考える 麻雀を知らない方のためにルールをおおざっぱに説明しておきましょう＊2。麻雀の牌には，大きく分けて「萬子（マンズ）」「
CGファイル概説 目次
最終更新日：2001年5月1日 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)
JavaScript Tips & Technique
操作方法 → キー: 次のページへ ← キー: 前のページへ ↑ キー: 目次ページへ ↓ キー: 目次ページから戻る 目次ページでは ← → キーで一覧を移動し、クリックで選択します 10 年。 世界が JavaScript の真の実力を発見するのに要した時間である。 1995 年、Netscape 社の Brendan Eich により開発・設計された JavaScript は、「世界で最も誤解されたプログラミング言語」などと呼ばれもした、 ともすれば不遇とすらいい得る歳月を経て、あたりのそこここに満ち充ちていた「Web の旧来的なインタラクションの窮屈さを革命したい」という思いによって、ふたたび表舞台に招来された。 JavaScript は、Web の「あちら側」と「こちら側」とを取り結ぶ、もっとも古くてもっとも新しい、そして、もっとも重要な技術だ。次の 10 年を自らの手で創り出す
文書比較（diff）アルゴリズム
文書比較（diff）アルゴリズム 前のドキュメント 次のドキュメント ＶｉＶｉの文書比較（diff）機能で使用しているアルゴリズムについて解説する。 これらのアルゴリズムは Myers 氏らの論文によるもので、氏は筆者のためにわざわざ論文をＷｅｂサイトで入手可能な形式にしてくださった。この場を借りてお礼申し上げる。 オリジナル論文は以下のＷｅｂサイトから入手可能である。 http://www.cs.arizona.edu/people/gene [1] E.W.Myers, "An O(ND) Difference Algorithm and Its Variations", Algorithmica, 1 (1986), pp.251-266 [2] S. Wu, U. Manber, G. Myers and W. Miller, "An O(NP) Sequence Comparis
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
「Googleを支える技術」に載っていない日本語検索エンジンの技術 - nokunoの日記
Web検索エンジンは、大きく分けて次の2つからなります。利用者からのクエリーを直接受ける検索サーバ検索サーバから利用されるインデックス世界中のWebサイトを集めてきて解析し、インデックスに登録するクローラインデックスというのは、利用者から検索される単語をあらかじめ列挙しておいて、単語からWebサイトのURLを引くのに必要なデータ構造のことです。検索エンジンはGoogleを支える技術にあるように、「下準備があればこその高性能」なわけです。 インデックスを作成するためには、あらかじめWebページの内容を単語に分割する必要があります。英語では単語と単語の間をスペースで区切るため、この作業はさほど難しくありません。しかし日本語では、単語の境界はそれほど自明ではないため、日本語特有の処理をする必要があります。 日本語の文から単語に分解するには、形態素解析を使う場合と、N-gramを使う場合があり、そ
Perlで入門テキストマイニング » SlideShare (share powerpoint...
2. テキストマイニング（１） 評判情報。ポジティブ、ネガティブ • プロフィール。ブロガーの性別、年齢、地域 • そのページに関連した広告とか。 • 関連語。 • もしかして○○？ • クラスタリング。グルーピング。 •
力試しにナベアツのような判定をするプログラムを作ろうとしたところ、問題が発生しました。…
力試しにナベアツのような判定をするプログラムを作ろうとしたところ、問題が発生しました。 3の倍数や5の倍数は考えるまでもないんですが、3のつく数字をどう判定したらいいのかわかりません。 どのように判定させればよいのでしょうか？
JavaScript でソートアルゴリズムを可視化 - bkブログ
JavaScript でソートアルゴリズムを可視化 JavaScript でソートアルゴリズムを可視化するプログラムを書いてみました。元ネタは Jon Bentley による ソートアルゴリズムを可視化する Java アプレットです。 アルゴリズム 要素数 動作確認は Firefox 2, IE 7, Opera 9 で行いました。要素数は最大で200まで選べますが、かなり重くなるので遅いマシンで実行すると危険です。 English version is also available. ソースコード: sort-animation.js 解説 X軸が配列の添え字、Y軸が配列の要素の値を示しています。最初に要素がランダムに並んでいる配列 (値に重複なし) を作って、それを各種のソートアルゴリズムでソートする様子をアニメーションで表示します。 ただし、要素のあらゆる変更に対して毎回表示を更新し
Javascriptでdiffる ( with 形態素解析 ) (nakatani @ cybozu labs)
Javascript で diff というのはいくつか試された例はあるようですが、まだこれといった決定打は出ていない様子です。 実は diff は見た目ほど軽い処理ではないので、Javascript にやらせるのはこれが結構大変…… diff の計算量は、おおざっぱに言うと比較対象の要素数の二乗に比例し（実際にはそれより小さくすることができるのですが、まあ話のイメージとして）、かつメモリを大量に消費するので、バッチ的な処理に最適化されていない Javascript にはどうしても荷が重いものとなってしまいます。 比較対象の要素数を減らせば当然計算量は減りますが、行単位で比較してもあまり嬉しくない（わざわざ Javascript で処理するということは自然文が対象と思って良いでしょう）。最小の文字単位だとギブアップ。 ということは形態素解析で分かち書きして、単語単位で diff するのが J
イケてないプログラム（使えない成果物）に見られる３つの共通点
クイックソートの話で書いたとおり、相変わらず Excel - VBA と格闘する日々が続いております・・・orz 「大企業にありがちな問題。委託開発の甘い罠・・・」でも書いたとおり、今まで外注して作ったソフトウェアってほぼ 100% の確率でイケていないものが完成してます。年末に納品されたソフトウェアのできも酷いの何のって・・・ さて、いままで見てきたイケてないプログラムのダメソースに共通して言えることが３点ありまして、 DRY ( Don’t Repeat Yourself ) でない。同じもしくは似たソースのコピペが至る所に散在する。 ロジックに無駄が多すぎ。行き当たりばったりで作った感、満点。 アルゴリズム知らなさすぎ。馬鹿ループ処理で時間かかりすぎ。 のいずれか、もしくは全部が当てはまります。大抵は全部ですね。こういったソースが納品されると、センス無いなぁ〜と思っちゃうわけ。こうい
計算的な深さと脳
ニューロンが入力を受けてからスパイクを出すまでは早くとも数ミリ秒かかる。人間が反応するまでの時間は零点何秒かだから、入力と出力の間には最大に見積もっても数十段のニューロンが介在するだけである。（実際はもっと段数が低いだろう。） 一方コンピュータの方は現在のネズミ以下の判別能力しかないような画像認識をするにあたってさえ数千万サイクルの計算を行わなくてはならない。 だから、脳が物凄い並列計算をやっているに違い無い。ここまでは普通の話ね。 で、問題は「じゃ、物凄い並列な機械をつくったら脳の能力を再現できるのかよ」ということ。もちろん誰も答えをしらない。どんなアルゴリズムを使えば良いか分からないし。 人によっては絶望して「新しい物理法則を」とか「量子論的並列性」とか、「魂」とかに行っちゃう。 で、僕も答えは持って無いけど、この問題を考えるにあたって以下の「計算的大きさ」と「計算的深さ」の概念を
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