GitHub - scandum/wolfsort: Wolfsort is a stable adaptive hybrid radix / merge sort.You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
Implementing cosine in C from scratch
Austin Z. Henley Associate Teaching Professor Carnegie Mellon University Implementing cosine in C from scratch 7/19/2020 Update 7/20: See the discussion of this post on Reddit. Update 3/22: See more discussion of this post on Hacker News and Reddit. Update 6/23: See even more discussion of this post on Hacker News. TL;DR: I explored how to implement cosine using a few different approaches. One of
Eytzinger Binary Search - Algorithmica
I'm writing a book. It's free and available online. You can find an updated version of this and many more of my old articles there. — Sergey Slotin Eytzinger Binary Search This tutorial is loosely based on a 46-page paper by Paul-Virak Khuong and Pat Morin “Array layouts for comparison-based searching” and describes one particular way of performing efficient binary search by rearranging elements o
高速な詰将棋アルゴリズムを完全に理解したい（完成版） - コンピュータ将棋 Qhapaq
Qhapaq アドベント将棋記事10日目 今の詰将棋アルゴリズムで最強と言われているハッシュテーブル+df-pn探索(depth first - proof number)による詰将棋アルゴリズムの完全理解を目指していきます。 参考文献： memo.sugyan.com 【proof numberとは】 proof numberとは平たく言えば詰将棋専用の盤面評価値みたいなものです。通常の盤面評価値と違って、詰み証明のための評価値(pn)と不詰証明のための評価値(dn)があります。pn、dnは「この局面の詰み(proof number)/不詰(disproof number)を証明する為に調べなければならない局面の数」であり、値が小さいほど詰み/不詰に近いという扱いになります。そして、詰み /不詰が証明された局面についてはpn、dnは0になります。局面のpn、dn（厳密には非0のpn、dn
『みんなのデータ構造』を読んで Rust で実装した - Qiita
「みんなのデータ構造」を Rust で実装してみました。 この記事では、すすめ方、気になったところや躓いたところなどについて書きたいと思います。 実装したもの 実装したものは以下になります。効率などを考えるとunsafeが必須なのかもとも思いましたが、今回は Rust の勉強を兼ねているので、Safe Rust のみで実装してみました。 一応簡単なテストコードも付属しています。(cargo testで試せます)。 Open Data Structures (in Rust) 時々見直したり書き直したりもしていますが、前半の章よりも後半のほうがより Rust らしくかけているのではないかなと思います。 ちなみに一番うまく実装できたと思うお気に入りのデータ構造は RedBlackTree です。 きっかけ "データ構造とアルゴリズム" の分野に苦手意識があった。 そして、そろそろこれではいけな
ルービックキューブを解くプログラムを書いてみよう(中編:IDA*探索) - Qiita
はじめに この記事はSpeedcubing Advent Calendar 2019の17日目の記事です。 [連載]ルービックキューブを解くプログラムを書いてみよう(前編) の続きをやっていきます。 前編では、ルービックキューブの状態/操作を表現するクラスを作り、状態を操作するメソッドを書きました。 これで、キューブをプログラム的に自由に回せる状態になったので、探索を進めていきましょう。 中編では単純な総当りで探索するので、計算量的な問題でまだ任意の状態のルービックキューブの解を見つけられるようにはなりませんが、ピラミンクスや2x2x2キューブなどの小さいパズルならこの方法でも解くことができます。 追記: 後編を書きました ルービックキューブを解くプログラムを書いてみよう(後編:状態のindex化, Two-Phase-Algorithm) 環境 環境については、前編と同様Python3.
ルービックキューブを解くプログラムを書いてみよう(前編:キューブを操る実装) - Qiita
はじめに この記事はルービックキューブ Advent Calendar 2018 の14日目の記事です。 昨日の記事は望月さんの「ラノベで覚えよう！目隠しキューブ。「恋するイヤーマフ」」でした。 本連載では、ルービックキューブを解くプログラムをPythonで実装しながら、その仕組みを勉強します。 ルービックキューブを解くプログラムと言っても、どれくらい頑張って高速化・効率化するかなどあると思うので、今回の記事では、大体1秒位 & 20手強くらいで解くプログラムを書くのを目標に、コードのわかりやすさ重視でやっていきましょう。 ルービックキューブを効率よく解くアルゴリズムとしてTwo-Phase-Algorithmというものが広く使われています。 本連載でも、Two-Phase-Algorithmを実装します。 まだ、前編しか書けていないので、内容は変わるかもしれませんが、 前編と中編では、実
超高速！多倍長整数の計算手法【後編：N! の計算から円周率 100 万桁の挑戦まで】 - Qiita
4-1. N! の高速な計算 $N! = 1 \times 2 \times 3 \times 4 \times \cdots \times N$ を計算してみましょう。 $N!$ は場合の数を求める問題でよく出てきて、こんな感じのものが求まります。 $1, 2, ..., N$ が書かれたトランプのカードが 1 枚ずつあるとき、これを一列に並べる順番は何通りあるか？ 例えば、$N = 13$ の場合 $13! = 6,227,020,800$ 通り、のように計算できます。 また、$N!$ は二項係数 $_NC_K$ を求めるのにも使われます。 $N!$ が求まれば、$_NC_K = N! \div K! \div (N-K)!$ で掛け算・割り算するだけで計算できますね。 $N$ 個の区別できるボールから $K$ 個を選ぶ方法は何通りか？ これが $_NC_K$ になります。例えば、$N
超高速！多倍長整数の計算手法【前編：大きな数の四則計算を圧倒的な速度で！】 - Qiita
1. はじめに ～メインを読むための準備～ まず、大きな数の計算の話をする前に、少しコンピューターと計算回数について話しましょうか。 コンピューターは、現代ではソフトウェアやアプリケーションの開発に使われていますが、これには重要な背景があります。これは「計算がめっちゃ速いこと」です！人間なんかと比べたら、圧倒的な計算スピードを誇ります。 1-1. 人間の計算速度はどのくらい？ まず人間はどのくらいの速度で計算できるでしょうか？速い人も遅い人もいると思います。 例えば、$628 \times 463$ の計算を、今やってみましょう。10 秒以内で計算できたらかなり速い方でしょう。この計算では、次のように「単純計算」を合計 28 回もしていることになります。 9 回の 1 桁 × 1 桁の掛け算 6 回の 1 桁 × 1 桁の足し算 13 回の繰り上がり計算 もし $628 × 463$ が
Hoare’s Rebuttal and Bubble Sort’s Comeback
Editor’s note: For this blog entry I welcome my friend and colleague Gerben Stavenga as a guest author. Recently Andrei Alexandrescu published an interesting post about optimizing QuickSort using the Lomuto partition scheme. The essence of that post is that for many situations the performance of QuickSort is completely dominated by branch mispredicts and that a big speed up can be achieved by writ
競プロでよくある「バランスのとれた括弧列」の定義が壊れがちな話 - notブログ
「空文字列でない」を入れることにしたみたいです（今日のABC-Fもそうでした）。 PAST中めちゃくちゃ考えましたが、確かにこれで一意になりそうです。https://t.co/Aykgtguv14— きり (@kiri8128) May 10, 2020 なるほどなぁと思ったし周知しておくべきだと思ったので記事にしました。 よくある間違った定義 - 1 バランスのとれた括弧列は以下のいずれかの条件を満たす。 空文字列 バランスのとれた括弧列が存在し、'(',,')'をこの順に結合した文字列 バランスのとれた括弧列,が存在し、,をこの順に結合した文字列 E - Parentheses C - 部分文字列と括弧 よくある間違った定義 - 2 バランスのとれた括弧列は以下のいずれかの条件を満たす。 '()' バランスのとれた括弧列が存在し、'(',,')'をこの順に結合した文字列 バランスのとれ
recursion-algorithms
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よくやる再帰関数の書き方 〜 n 重 for 文を機械的に 〜 - けんちょんの競プロ精進記録
時は 2020 年 5 月 3 日。 ここ最近、AtCoder では、「再帰関数を用いた DFS な全探索」というタイプの問題が激増しています！！！ AtCoder ABC 165 C - Many Requirements (昨日のやつ) AtCoder ABC 114 C - 755 AtCoder ABC 119 C - Synthetic Kadomatsu AtCoder ABC 161 D - Lunlun Number パナソニックプログラミングコンテスト D - String Equivalence これらの多くは緑後半から水色前半の difficulty を叩き出す、とても恐れられている問題たちです。しかし実のところ、「ちょっと複雑だけど、単純に全探索するだけ」という側面もあります。 これらの出題が最近急増しているのは、おそらくは AtCoder 社側に 最近の AtCo
競技プログラミングで解法を思いつくための典型的な考え方 | アルゴリズムロジック
競技プログラミングの問題を解くためには２つのステップがあります。 問題で要求されていることを言い換える知っているアルゴリズムやデータ構造を組み合わせて解く 必要な（知っておくべき）アルゴリズムやデータ構造は色々なところで学ぶことができます。 しかし、「問題の言い換え」や「アルゴリズムを思いつく」というのは、非常に様々なバリエーションがあり、問題をたくさん解かないとなかなか身につきません。 そこで、この記事は以下のことを言語化し、練習のための例題を提示することを目標とします。 問われていることを、計算しやすい同値なことに置き換える方法アルゴリズムを思いつくための考え方競技プログラミングで「典型的」と思われる考え方 ※一部問題のネタバレを含むので注意 ※良く用いられるアルゴリズムやデータ構造については競技プログラミングでの典型アルゴリズムとデータ構造 を参考にして下さい。 入力の大きさ(制約)
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Kosaraju's Algorithm for finding Strongly Connected Components — Hassam Uddin
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Faster than radix sort: Kirkpatrick-Reisch sorting
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Leanpub: Publish Early, Publish Often