『燃やす埋める』と『ProjectSelectionProblem』 - とこはるのまとめ
(UPD 11/15) 下の記事を書くにあたってやらかしたこととか、 返ってきた辛辣な反応を見て、いろいろ言いたくなったんですが、 自分の過ちがどんどん浮き彫りになった気がします。それはまた今度書きます。 個人的にPSP経由の解法はカットが苦手な人にはオススメだと思うので、 そういう人はぜひ試してほしいです。 次記事とか次々記事あたりは面白いんじゃないでしょうか。 - こういうツイートをした。 『昨日のARCに関してなんですが、個人的には、『燃やす埋める』という概念はそろそろ消え去るべきだと思っています。なぜかというとProjectSelectionの形そのものを覚えれば瞬殺だからです。だからみんな http://tokoharu.github.io/tokoharupage/docs/formularization.pdf のp7とかwikipediaのページを読んでほしい』 珍しく腹が
差分検出アルゴリズム三種盛り - Object.create(null)
こんばんは. 気がつけばもうずいぶんと涼しくなってきました. 勢い余って凍ってしまったりせぬよう, くれぐれも普段の言動にはお気をつけください. はじめに さて, 我々人類にはどうしても二つの文字列 (あるいは行ごとに区切られたテキスト) 間の差分を求めなければいけない瞬間が発生します. 先人たちはそういった時のために diff のようなツールを開発し, それを利用することで文明はめざましい発展を遂げてきました. しかしながら, 使用するアルゴリズムを比較検討したい場合, 「差分」の定義を変えるなどして既存のアルゴリズムに変更を加えたい場合, diff のない異世界に飛ばされて自分で実装しなければいけない時などにおいては, 差分検出アルゴリズムについての理解が必要不可欠です. というわけで, この記事では文字列間の差分検出とは何かということと, 差分を求める三種類のアルゴリズムの紹介・解説
初期化配列の実装 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは、最近ハマっている初期化配列について紹介したいと思います。 はじめに 皆さんプログラミングをする時に配列を使ってますか？使ってない人はほとんどいないのではないでしょうか？ 長さNの固定長配列AはN個の要素を格納でき、かつ任意の位置に保存された要素A[i]を最悪定数時間（以下、定数時間）で読み書き可能な最も基本的なデータ構造の一つです。配列の様々な操作の中で読み書きについで頻出する重要な操作が、配列の全ての要素を指定した値に書き換える初期化操作です。配列の初期化は配列長に対して線形な時間がかかるため、配列長が長い場合や、初期化が
Text Editor: Data Structures – averylaird.com
The first step in building my text editor is to implement the core API. If you’re wondering why I want to do this, the original article is here. I researched several data types, and I tried to be language agnostic. I wanted my decision to not be influenced by any particular language, and first see if there was a “best way” out there, solely based on operations. Of course, a “best way” rarely exist
Mo's algorithm - ei1333の日記
うしのアルゴリズムです. もーもー. (なんかアルゴリズムの概要というよりは, Moを使う問題のソースコードをたくさん貼る場所になってます...) 間違っている可能性があるので, ゆるして>< 2020/08/03 新しいジャッジ環境でバグるコードだったので修正 2022/03/06 新しいジャッジ環境ではなくてもバグるコードだった また計算量の記述も間違っていたので全体的に書き直しました 本当に申し訳ありません Mo's algorithm (Query Square Root Decomposition) 概要 以下の つの条件を満たしていれば Mo を適用できる可能性がある. 配列の要素が不変. クエリを先読みできる(オフライン). 区間 の結果から区間 , , , の結果を容易に計算できる. アルゴリズムの流れとしては以下の通り. 非常にシンプル. 区間を 個のブロックに分割する.
Designing a Tree Diff Algorithm Using Dynamic Programming and A* - Tristan Hume
During my internship at Jane Street1, one of my projects was a config editing tool that at first sounded straightforward but culminated in me designing a custom tree diffing algorithm using dynamic programming, relentlessly optimizing it and then transforming it into an A* accelerated path finding algorithm. This post is the story of the design and optimization of the algorithm, of interest to any
ビームサーチの基礎知識と機械学習への3つの活用事例
深さ優先探索と幅優先探索 深さ優先探索 幅優先探索 ビームサーチ 機械学習への応用 Google Alloの返答 学習時にビームサーチの幅を持たせて学習 3D形状の学習への応用 まとめ 参考文献 ビームサーチ（Beam Search）は、探索アルゴリズムの一種でメモリをそれほど必要としない最良優先探索です。 機械学習の分野でも、翻訳やチャットボットの返答などに応用されています。本記事では、ビームサーチのアルゴリズムを理解してどのように応用されているのかを解説します。 機械学習を活用したシステムを構築する際にも、探索空間が広い場合などには応用可能なので、使いこなせるようにしておくと役に立ちます。 深さ優先探索と幅優先探索 いきなりビームサーチの解説に入る前に、理解しやすいようにグラフ探索アルゴリズムを紹介します。 深さ優先探索 深さ優先探索は、その名の通り可能な限り突き進んで、行けなくなった
Myers Diff Algorithm - Code & Interactive Visualization
2017-06-07 - By Robert Elder Below you will find example source code and interactive visualizations that are intended to complement the paper 'An O(ND) Difference Algorithm and Its Variations' by Eugene W. Myers[1]. Multiple variants of the algorithms discussed in Myers' paper are presented in this article, along with working source code versions of the pseudo-code presented in the paper. Two ref
Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
Union-Find with deletions - 誤読
謎のデータ構造を見つけてしまった。実装したくなかったが、してしまった。後悔しかしていない。 UnionFindといえば競プロerであればほとんどの人が知ってると思われるが、あれはUniteとFindはあってもある要素をフリーにするという操作ができない。 UF木の葉以外を削除しようとすると計算量が増えてしまうのは想像がつくと思う。 そこでUnion-Find with Deletionsというのがあって、これを使うとUniteをO(A(n)),FindをO(A(n)),DeleteをO(1)でできるようになっておいしい。 （追記）論文でUniteがO(1)なのは集合をしていしてUniteする実装だからで、要素を指定してそれらの属するグループを併合するっていうのはFindを挟む必要があるのでO(A(n))になっているだけです。 主なアイデア 1.要素の部分と木構造の部分を切り離して木のノードが
A new algorithm for finding a visual center of a polygon
By Vladimir Agafonkin We came up with a neat little algorithm that may be useful for placing labels and tooltips on polygons, accompanied by a JavaScript library. It’s now going to be used in Mapbox GL and Mapbox Studio. Let’s see how it works. The problemThe best place to put a text label or a tooltip on a polygon is usually located somewhere in its “visual center,” a point inside a polygon with
Writing a damn fast hash table with tiny memory footprints - Carpe diem (Felix's blog)
Hash table is probably the most commonly used data structure in software industry. Most implementations focus on its speed instead of memory usage, yet small memory footprint has significant impact on large in-memory tables and database hash indexes. In this post, I”ll provide a step by step guide for writing a modern hash table that optimize for both speed and memory efficiency. I’ll also give so
Rustでグラフを表現するにはTyped Arenaが便利 - 簡潔なQ
概要: Rustでグラフのように相互参照を含むデータ構造を表現するには、Typed Arenaという方法が適している。これについて説明する 整数による表現 グラフの表現方法で、最も簡単なのは、ノードを整数で表し、グラフのデータを別に持つ方法である。 fn main() { let mut edges = vec![vec![]]; edges[0].push(0); edges.push(vec![]); edges[1].push(0); } これは大抵どんな言語でも同じように使えるし、場合によってはこちらで済ませてしまったほうが簡単かもしれない。特に競技プログラミングではノードに付与されている情報が少なかったり、ノードに明示的に整数が付番されていたりするため、ほとんどの場合整数で表現するほうが扱いやすい。 しかしこの方法では、整数とグラフデータとの対応関係を見失いやすいと考えられる。整
chokudaiサーチ(ビームサーチ亜種)の利点の話 - chokudaiのブログ
たまには技術ネタを。やたら要望が多いので。 最後の「多様性って何？」が本番です。ここの説明さえできればいいなって思ってました。実装の話まで行こうかと思ったけど、長くなるから要望があれば、って感じで。 貪欲法とは？ 多分分かる人しか読まないのでざっくり。 現在の状態から、１手先だけを探索し、もっとも評価が上がる１手を選んで状態を更新する、というアルゴリズムです。 ビームサーチとは？ ビームサーチでは、「１手先のみ」という条件は変わりません。変わるのは、保持する状態の数です。 ビーム幅Kのビームサーチは、現在持っているK個以下の状態から、１手先だけを探索し、評価値で上からK個の状態を、次の状態として保持する、という感じです。 当然、K＝１の時は、貪欲法と同じ結果になります。 貪欲法である程度良い解が出せるが、最適な解が出せない、というような問題に対し、手軽により良い解を見つけることが出来ます。
I Wrote The Fastest Hashtable
I had to get there eventually. I had a blog post called “I Wrote a Fast Hashtable” and another blog post called “I Wrote a Faster Hashtable.” Now I finally wrote the fastest hashtable. And by that I mean that I have the fastest lookups of any hashtable I could find, while my inserts and erases are also really fast. (but not the fastest) The trick is to use Robin Hood hashing with an upper limit on
The Algorithms Behind Probabilistic Programming
We recently introduced our report on probabilistic programming. The accompanying prototype allows you to explore the past and future of the New York residential real estate market. This post gives a feel for the content in our report by introducing the algorithms and technology that make probabilistic programming possible. We’ll dive even deeper into these algorithms in conversation with the Stan
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Gap Buffers: a data structure for editable text | James Routley
https://louisabraham.github.io/notebooks/suffix_arrays.html
GitHub - EbTech/rust-algorithms: Common data structures and algorithms in Rust
100 days of algorithms
