実践・最強最速のアルゴリズム勉強会 第四回講義資料(ワークスアプリケーションズ & AtCoder)Similar to 実践・最強最速のアルゴリズム勉強会 第四回講義資料(ワークスアプリケーションズ & AtCoder) (13)
文法圧縮を使った完備辞書(簡潔ビットベクトル)を作った - EchizenBlog-Zwei
@marugorithmさんの文法圧縮の解説資料(http://research.preferred.jp/2014/03/nlp2014_grammar/)があまりにも有益すぎて感動したので、文法圧縮を使った完備辞書(簡潔ビットベクトル)を作った。 文法圧縮の部分は実装の簡単さからRe-Pairアルゴリズムを使った。 https://github.com/echizentm/GCFID 作ってみて感じたメリット・デメリットをメモしておく。 簡単に言うと、rank、selectがO(1)でないという欠点があるものの理解のしやすさ、実装のしやすさを考えると利点が大きいように感じた。 文法圧縮を用いて完備辞書を作るメリット ビット列が変換規則(X1 => X2, X3みたいなの)の集合で表現できるのでpopcountとかのややこしいビット演算が不要 ビット演算が不要なのでperl,python
Havel-Hakimi
Home Havel-Hakimi A sequence of integers \(d_1,\dots,d_n\) is called graphical if there exists a graph \(G\) with it as its degree sequence. A theorem by Erdős and Gallai characterizes which sequences are graphical, but gives no algorithm to explicitly construct such a graph. Can you construct the graph given its degree sequence? Click and drag from a node to another to build a link, select a link
冗長性が低く重要度の高いパターンの抽出(1) - sfchaos's blog
パターンマイニングはデータマイニングを代表する手法の一つで，特にアソシエーションルールを適用した「ビールとおむつ」などの例が有名です． 最近は，Rなどのデータ分析ツールでもAprioriやEclat(頻出パターンマイニング), CSPADE(系列パターンマイニング)等のアルゴリズムを実行するライブラリが提供されており，パターンマイニングを実行することの障壁は比較的低くなっています． パターンマイニングでは，一般的に膨大な数のパターンが抽出されます．この事象はアイテムの組み合わせや順列の数が膨大になることに起因しており，少量のトランザクションから大量のパターンが抽出されることも決して珍しくありません*1．このような背景の下，パターンマイニングで抽出されたパターンから重要なパターンを抽出することは，大きな技術的課題の一つだと言えるでしょう． 抽出したパターンは膨大な数に 以上で説明したことを実
What is the optimal algorithm for the game 2048?
I have recently stumbled upon the game 2048. You merge similar tiles by moving them in any of the four directions to make "bigger" tiles. After each move, a new tile appears at random empty position with a value of either 2 or 4. The game terminates when all the boxes are filled and there are no moves that can merge tiles, or you create a tile with a value of 2048. One, I need to follow a well-def
BLAKE2: “Harder, Better, Faster, Stronger” Than MD5 - Least Authority
Blog » BLAKE2: “Harder, Better, Faster, Stronger” Than MD5 Best read while listening to Daft Punk: Harder, Better, Faster, Stronger Why use BLAKE2 instead of Skein, Keccak (SHA-3), MD5, or SHA-1 as a secure hash function? BLAKE was the best-rated hash function in the SHA-3 competition NIST, in the final report of the SHA-3 competition, said this about the finalists (which included BLAKE, Keccak, S
Gamasutra: Amir Fassihi's Blog - "0 – 60 fps in 14 days!" What we learned trying to optimize our game using Unity3D.
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文法圧縮入門：超高速テキスト処理のためのデータ圧縮（NLP2014チュートリアル）
言語処理学会第２０回年次大会（2014/3）のチュートリアル講義資料です。 - 要旨 - 文法圧縮とは，入力テキストをよりコンパクトな文脈自由文法（CFG）に変換する圧縮法の総称である． 文法圧縮の強みは圧縮テキストを展開すること無く，検索等のテキスト処理を効率よく行える点にある． 驚くべきことにその処理速度は，元テキスト上での同じ処理を理論的に，時には実際にも凌駕する． また近年，ウェブアーカイブやログ，ゲノム配列等の大規模実データを高効率に圧縮できることで注目を集めている． しかしながら，文法圧縮についての初学者向けの解説資料はまだまだ少ない． そこで本チュートリアルでは，文法圧縮の歴史的背景から最新動向までを幅広く紹介する． 具体的には文法変換アルゴリズム，圧縮テキスト上での文字列パターン検索，文法圧縮に基づく省メモリデータ構造等の解説を行う．
GitHub - BonzaiThePenguin/WikiSort: Fast and stable sort algorithm that uses O(1) memory. Public domain.
WikiSort is an implementation of "block merge sort", which is a stable merge sort based on the work described in "Ratio based stable in-place merging", by Pok-Son Kim and Arne Kutzner [PDF]. It's generally as fast as a standard merge sort while using O(1) memory, and can be modified to use additional memory optionally provided to it which can further improve its speed. C, C++, and Java versions ar
スパコンで約2時間36分かかったという、5×5の魔方陣の全解列挙を、パソコンで試す（C ） | 配電盤
魔方陣の解の列挙は並列化しやすそうな問題ですが、ここでの方針では、探索効率を上げるためには条件分岐が不可欠なので、（「数」を求めるだけだとしても）GPGPUでうまくやる方法がわかりません。そこで、CPUに載っているコアのみで並列化します（Xeon Phiなら簡単なのでしょうか→追記参照）。 一番外側の、0から(1<<25)-1まで変化する変数iのループをOpenMPで並列化します（schedule(guided)では遅くなります。schedule(auto)はVisual C++でサポートされたら試します）。変数iは上の図の緑の部分（カンで5個にしました）を各数5ビットで表現し、つなげたものです。マスに入りうる数は1から25までなので、5ビットというのはちょっと冗長ですが、とりあえずはよしとしましょう。 出力はバイナリ形式で、1つの解に25バイト使います（1つのマスに入る数を1バイトで表現
東方紅魔郷AI
講演動画：https://youtu.be/P1U7XkhB6VM 2019年10月6日に行われた「UNREAL FEST EAST 2019」における「UE4とBlenderでランニングコストを抑えるモダンなワークフロー」の登壇資料です。 ●公式サイト https://unrealengine.jp/unrealfest/ === このセッションでは小規模でモダンなゲーム開発に興味があり、ツールの導入コストやランニングコストを抑えたい方を対象に、UE4とBlenderを実戦に投入した開発フローについてご紹介します。現場で問題になりがちなテクニカルな問題への対処や、UE4とBlenderを駆使した高速なイテレーションについても解説いたします。UE4やBlenderを現場で導入したい！という方にぜひ聞いていただきたい内容です。
実践・最強最速のアルゴリズム勉強会 第一回 講義資料(ワークスアプリケーションズ & AtCoder)
Competitive Programming Advent Calendar 2012の12/01担当分の記事です。
How to shuffle songs? - Spotify Engineering
At Spotify we take user feedback seriously. We noticed some users complaining about our shuffling algorithm playing a few songs from the same artist right after each other. The users were asking \”Why isn\’t your shuffling random?\”. We responded \”Hey! Our shuffling is random!\” So who was right? As it turns out, both we and the users were right but it\’s a bit more complicated than that. It also
Motion Strategy Lab
Redirecting to Steven M. LaValle's web page.
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Btrees are the new black - Me
Spatial Data Structures for Better Map Interactions - ChairNerd
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Grids and Graphs