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。
GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki（ウィキ）
GCアルゴリズム詳細解説 日本語の資料がすくないGCアルゴリズムについて詳細に解説します トップページページ一覧メンバー編集 × GC 最終更新： author_nari 2010年03月14日(日) 20:47:11履歴 Tweet このWikiが目指す所 GCとは？ GCを学ぶ前に知っておく事 実行時メモリ構造 基本アルゴリズム編 Reference Counter Mark&Sweep Copying 応用アルゴリズム編 IncrementalGC 世代別GC スナップショット型GC LazySweep TwoFinger Lisp2 Partial Mark and Sweep -Cycle Collection- Mostly Parallel GC train gc MostlyCopyingGC(Bartlett 1989) TreadmillGC(Barker 1992)
「解読不能は数学的に証明済み」、RSAを超える新暗号方式とは ― ＠IT
2008/04/11 すべての暗号はいずれ破られる。2000年前のシーザー暗号の時代から高度な暗号技術が一般化したデジタル通信の現代に至るまで、それが暗号通信の歴史が証明し続けた事実であると同時に、もっとも人口に膾炙したクリシェでもあった。例えば、鳴り物入りでリリースされたDVDのコンテンツ暗号技術「CSS」（Content Scramble System）が、リリースからわずか数年で10代のノルウェー人ハッカーに破られたことは記憶に新しい。 【追記】（2008年4月15日） この記事は取材に基づいて執筆したものですが、一部専門家らから「CAB方式暗号は解読不能」というのは誇大表現ではないかとの疑義が呈されています。アルゴリズムの公開や第三者による検証がない現在、この記事に登場するCAB方式が発案者・実装者の主張通り画期的な暗号方式で、本当に解読が不可能であるかどうか分かりません。現在、専
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)
データ圧縮法概説 目次
最終更新日：2001年7月2日 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)
辞書不要の形態素解析エンジン「マリモ」とは − ＠IT
2007/08/15 検索サービスを提供するベンチャー企業のムーターは8月1日、辞書を必要としない形態素解析エンジン「マリモ」の提供を開始した。従来、形態素解析では品詞情報を含む日本語辞書を用意するのが常識だったが、マリモでは、そうした辞書を不要とした。新技術のアプローチと特性について、開発元のムーターに話を聞いた。 統計処理で単語部分を推定 形態素解析とは、与えられた文を、文法上意味のある最小の単位（形態素）に区切る処理。「今日は晴れています」なら、「今日（名詞）／は（助詞）／晴れ（動詞）／て（助詞）／い（助詞）／ます（助動詞）」と分ける。検索エンジンをはじめ、さまざまな自然言語処理の場面で必要となる基礎技術だ。 形態素解析を行うには、あらかじめ品詞情報が付加された数十万語からなる辞書を用意する必要がある。また、新語や造語、専門用語に対応するには、個別に人力で単語を登録する必要がある。
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
高度プログラミング演習（九州大学全学共通教育科目）の説明資料
実践プログラミング ＣとＣ＋＋プログラミングに関するいくつかの例題と解説． 単なるプログラミングテクニックや文法の解説ではなく， 背後にある考え方の習得（アルゴリズム，データ構造，数学など）を重視して いる． プログラムをじっくり眺めそこから技法を学び取る． 最大値 [HTML] 曜日の計算 [HTML] 平均値，分散 [HTML] 2次方程式の解 [HTML] 最小自乗法 [PPT], [HTML] 待ち行列シミュレーション [PPT], [HTML] アーランの即時式モデル [PPT], [HTML] 行列のＬＵ分解 [PPT], [HTML] ニュートン法による非線型方程式の解 [PPT], [HTML] 数値積分 [PPT], [HTML] ２分探索木 [PPT], [HTML] ヒープソート [PPT], [HTML] クイックソート [PPT], [HTML]
Zopeジャンキー日記 :なぜネットではディレクトリが敗れ、サーチとタグが勝利するのか
「なまえとタイトル」の最後のほう、「対象が多すぎると、タイトル的な名前は機能しない」という項で、私は次のように書いた。 ＜「ファイル名はなくてもいいかもしれない」という話が出てくるのも、まさにこの状況だ。ファイルが多すぎて、どこにあるかわからなくなるような状況では、ファイル名の「説明」機能がそもそも果たせない。 そしてこれこそが、インターネットにおいてサーチやタグが浮上してきた理由なのだ。 これは重要なトピックなので、あらためて別エントリで書きたい＞。 このエントリは、この話の続きだ。 ■インターネットという、「対象が多すぎる」世界 「対象が多すぎる」とは、この場合、「全部のタイトルをざっと眺める」ことすらできないくらい、対象が多い状況を指す。 インターネットが、この「対象が多すぎる」世界であることに疑問の余地はないだろう。 仮に、ネット上にある全ページのタイトルがどこかに列挙されていると
質の高いコンピュテーションアートを堪能できる「Complexification」
コンピュテーションアートとは、いわゆるアルゴリズムや数式などによってグラフィックイメージを自動で創り出すというもの。マンデルブロ集合などがその例です。中でもこの「Complexification」にて公開されているものはどれもコレもクオリティが尋常ではないくらいに高い。 また、このグラフィック生成に利用されているJavaAppletも公開されており、オリジナルの画像を作成できる。それどころかソースコードまで提供されている。 Complexification | Gallery of Computation http://www.complexification.net/gallery/ 例えばこれは上から見下ろした街並みのようなイメージを生成するアプレット。放置しておけばどんどん細かく美麗になっていく。なんとなくシムシティの超高速版みたいな印象も受ける。 Substrate（900×900
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
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