Billion-scale similarity search with GPUs - Speaker Deck近似近傍探索ライブラリ Faiss の元論文、"Billion-scale similarity search with GPUs" https://arxiv.org/abs/1702.08734 の紹介です。
Ask HN: What's your favorite “elegant”/“beautiful” algorithm? | Hacker News
I always push my devs to really study the Bittorrent protocol. The elements of the protocol are all fairly easy to understand, but it's gorgeous to see how elegantly it solved a social problem rather than a computational problem. The tit-for-tat and fast-finish protocols are incredibly graceful ways to create virtuous cycles in a social/technical hybrid, and replaced very real vicious cycles in pr
Meow Hash
This is a temporary landing page for Meow Hash. I have a number of updates I need to post, and haven’t had time. At the moment, Meow Hash is the fastest bulk hash that passes quality testing, as you can see from the smhasher3 suite results: There is still a lot of work that could be done on Meow Hash, but, it is one of those things that only gets updated when time permits.
簡潔ビットベクトルでRubyをlog N倍速くした - クックパッド開発者ブログ
技術部のフルタイムRubyコミッタの遠藤（@mametter）です。昨日の Hackarade #04 の開催報告に続き、2日連続で記事を投稿します。 今回は、ある条件下でのRubyの実行速度を高速化した話を紹介します。この改善はすでにMRIの先端にコミットされていて*1、年末リリース予定のRuby 2.6に含まれる予定です。 ひとことで言うと、「簡潔ビットベクトルを索引に使うことで、プログラムカウンタから行番号を計算するアルゴリズムをO(log N)からO(1)に改善した。これにより、TracePoint有効時やコードカバレッジ測定下で、長さ N のメソッドの実行が O(N log N) から O(N) に高速化される」ということです。順に説明します。 背景：Rubyのバイトコードの構造 この最適化を理解するにはまず、Rubyのバイトコードのある特徴を知る必要があります。 たとえば x
確率的データ構造を使って巨大な集合を定数メモリで近似しよう
巨大な集合に対して、定数メモリ&定数時間で近似値を計算できる、確率的データ構造の紹介スライドです。 本スライドは、株式会社エフ・コードの社内勉強会(2018/08/30)にて使用されたものです。
On the Worst-Case Complexity of TimSort
Nicolas Auger, Vincent Jugé, Cyril Nicaud, and Carine Pivoteau. On the Worst-Case Complexity of TimSort. In 26th Annual European Symposium on Algorithms (ESA 2018). Leibniz International Proceedings in Informatics (LIPIcs), Volume 112, pp. 4:1-4:13, Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik (2018) https://doi.org/10.4230/LIPIcs.ESA.2018.4 @InProceedings{auger_et_al:LIPIcs.ESA.2018.4, autho
Dijkstra's in Disguise
You can find a PDF version of this blog post here. A weighted graph is a data structure consisting of some vertices and edges, and each edge has an associated cost of traversal. Let's suppose we want to compute the shortest distance from vertex $u$ to every other vertex $v$ in the graph, and we express this cost function as $\mathcal{L}_u(v)$. For example, if each edge in this graph has cost $1$,
HAMTs from Scratch - Vaibhav Sagar
This blog post is also an IHaskell notebook and the source is available separately. I also did a talk at NYHUG based on this material. I wanted an explanation for HAMTs (Hash Array Mapped Tries) that was more detailed than Marek Majkowski’s introduction and more approachable than Ideal Hash Trees by Phil Bagwell, the paper that introduced them. If you haven’t heard of them before, HAMTs are a way
『みんなのデータ構造』発売および予約開始のお知らせ – 技術書出版と販売のラムダノート
ご来店ありがとうございます。 本日より、新刊『みんなのデータ構造』の発売を開始しました。紙書籍の発送は7月25日前後を予定しています。電子書籍は購入後すぐにお読みいただけます。 『みんなのデータ構造』は、Pat Morin氏による “Open Data Structures” を翻訳して書籍として出版するものです。Pat Morin氏による原文は、クリエイティブコモンズ継承ライセンス（CC BY）で公開されており、誰でも自由に教材として活用できるだけでなく、内容に手を入れて別のライセンスで再配布したり、販売したりできるようにされています。堀江氏、陣内氏、田中氏による翻訳と、ラムダノート株式会社による編集も、すべてCC BYで公開しており、同様に自由に利用していただくことが可能です。 書籍版『みんなのデータ構造』（紙書籍および電子書籍）につきましては、クリエイティブコモンズライセンスではなく
よくやる二項係数 (nCk mod. p)、逆元 (a^-1 mod. p) の求め方 - けんちょんの競プロ精進記録
1. 典型的な二項係数の求め方 競プロをしていると、「 mod 」を計算する場面にしばしば出くわします。最近では、 であることが多いですね。 mod の計算方法は、時と場合によって色んな方法が考えられますが、すぐ下で紹介する方法が最も頻繁に使用されています。多くの AtCoder のトッププレイヤーたちも使用している形式で、高速です。 使い方としては、最初に一度前処理として COMinit() を呼び出します。その後は、毎回 COM(n, k) 関数を呼べばよいです。 前処理 COMinit()：計算量 クエリ処理 COM(n, k)：計算量 1-1. mod の実装 この実装では、ACL (AtCoder Library) の modint を用いています。さらに下に、modint を使わない実装も載せています。 #include <iostream> using namespace s
二項係数 mod 素数を高速に計算する方法 [累積和, フェルマーの小定理, 繰り返し二乗法, コンビネーション, 10^9+7] - はまやんはまやんはまやん
要望 nCk mod 10^9+7を高速に計算したい n,k≦10^5 追記：llはlong longのことです 使ってるテンプレートはこんな感じです。 #include<bits/stdc++.h> #define rep(i,a,b) for(int i=a;i<b;i++) using namespace std; typedef long long ll; 高校で習うやり方でやると… ll mod = 1000000007; //--------------------------------------------------------------------------------------------------- ll C(int n, int k) { ll res = 1; rep(i, 0, k) res = (res * (n - i)) % mod; rep(
![二項係数 mod 素数を高速に計算する方法 [累積和, フェルマーの小定理, 繰り返し二乗法, コンビネーション, 10^9+7] - はまやんはまやんはまやん](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e5b388d4aa8524d7a1ac008f05bde9a2dccdd7a8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F10328537792368951407%2F17391345971651666693%2F1582545411)
Algorithms Behind Modern Storage Systems - ACM Queue
May 14, 2018 Volume 16, issue 2 PDF Algorithms Behind Modern Storage Systems Different uses for read-optimized B-trees and write-optimized LSM-trees Alex Petrov The amounts of data processed by applications are constantly growing. With this growth, scaling storage becomes more challenging. Every database system has its own tradeoffs. Understanding them is crucial, as it helps in selecting the righ
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Pickler combinators (part 1) - Papers We Love / FP Essentials - YouTube
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Ben Linsay on HyperLogLog [PWL NYC]
Dynamic Programming: 7 Steps to Solve any DP Interview Problem
サンタコンペで二度全完した話
