The Most Important Algorithms (Survey)
After a long discussion with some of my RISC colleagues about what the 5 most important algorithms on the world are, we couldn't reach a consensus on this question. So I suggested to perform a little survey. The criterion for suggestions was that these algorithms should be widely used. Further we restrict ourselves to the fields of computer science and mathematics. As I expected the number of diff
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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Cloud9: A MapReduce Library for Hadoop
This page describes the code used to run experiments in the following paper: Jimmy Lin and Michael Schatz. Design Patterns for Efficient Graph Algorithms in MapReduce. Proceedings of the 2010 Workshop on Mining and Learning with Graphs Workshop (MLG-2010), July 2010, Washington, D.C. There's code in Cloud9 that illustrates three different design patterns for graph algorithms in MapReduce using Pag
Using your laptop to compute PageRank for millions of webpages – Michael Nielsen
The PageRank algorithm is a great way of using collective intelligence to determine the importance of a webpage. There’s a big problem, though, which is that PageRank is difficult to apply to the web as a whole, simply because the web contains so many webpages. While just a few lines of code can be used to implement PageRank on collections of a few thousand webpages, it’s trickier to compute PageR
K-means法によるクラスタリングのスマートな初期値選択を行うK-means++ - kaisehのブログ
K-means法は、入力データからK個のランダムな個体を初期クラスタの中心として選択し、以降、クラスタの重心を移動させるステップを繰り返すことでクラスタリングを行う非階層的手法です。K-means法はシンプルで高速ですが、初期値依存が大きいのが弱点で、不適切な初期値選択をすると間違った解に収束してしまいます。 以下は、Introduction to Information Retrievalの16章に出てくる例です。 {d1, d2, ..., d6}をK=2でクラスタリングする場合、{{d1, d2, d4, d5}, {d3, d6}}が大域最適解ですが、初期クラスタの中心をd2, d5で与えると、{{d1, d2, d3}, {d4, d5, d6}}という誤った解に収束してしまいます。 この問題を改善するK-means++という手法を見つけたので、試してみました。 K-means+
SimString - A fast and simple algorithm for approximate string matching/retrieval
A fast and simple algorithm for approximate string matching/retrieval SimString is a simple library for fast approximate string retrieval. Approximate string retrieval finds strings in a database whose similarity with a query string is no smaller than a threshold. Finding not only identical but similar strings, approximate string retrieval has various applications including spelling correction, fl
転置インデックスを実装しよう - mixi engineer blog
相対性理論のボーカルが頭から離れないmikioです。熱いわっふるの声に応えて今回はTokyo Cabinetのテーブルデータベースにおける検索機能の実装について語ってみたいと思います。とても長いのですが、最後まで読んだあかつきには、自分でも全文検索エンジンを作れると思っていただければ嬉しいです。 デモ モチベーションをあげていただくために、100行のソースコードで検索UIのデモを作ってみました。Java 6の日本語文書を対象としているので、「stringbuffer」とか「コンパイル」とか「倍精度浮動小数」とかそれっぽい用語で検索してみてください。 インデックスがちゃんとできていれば、たった100行で某検索エンジン風味の検索機能をあなたのデータを対象にして動かすことができます。ソースコードはこちら（テンプレートはこちら）です。 でも、今回はUIの話ではないのです。ものすごく地味に、全文検索
おとうさん、ぼくにもYコンビネータがわかりましたよ！ - 2009-04-09 - きしだのはてな
やっと、Yコンビネータが何を意味するものなのか、どういう意義があるのかがわかりました。 名前を使わず再帰ができますよ！というだけのものじゃなかったのですね。 まずλありき 関数の話をしたいのです。 そのとき、いちいち hoge(x) = x * 2 としてhogeを・・・、とか名前をつけて話を進めるのがめんどうなので、関数を値としてあらわすと便利ということで、λという値を定義するのです。 そうすると、上のhoge関数なんかはλ(x)(x*2)などとあらわせますが、引数をあらわすのに()を使うといろいろまぎらわしいので、 λx.x*2 のように表記します。 というのがλ。 このとき、λになにかわたされたら、引数としてあらわされる部分を単純におきかえます。 (λx.x*2)y とあったら、xの部分をyでおきかえて (λx.x*2)y → y * 2 となります。λの引数部分を与えられた引数で置
第11回 Kansai.pm / スペルミス修正プログラムを作ろう - naoyaのはてなダイアリー
昨日は第11回 Kansai.pm でした。 今回は無理を言って自分がホストを担当させていただきましたが、面白い発表が多く開催した自分も非常に満足でした。 PFI の吉田さんによる Cell Challenge での計算機に合わせたアルゴリズムのチューニング手法の発表 (発表資料) は圧巻でした。伊奈さんの本文抽出の話 (発表資料)、はこべさんのコルーチンの話 (発表資料)、いずれも難解になりがちなところを凄く分かりやすく解説されていて、さすがだなと思いました。各々ショートトークも、いずれも良かったです。 スペルミス修正プログラムを作ろう 自分も 20 分ほど時間をいただいて、スペルミス修正プログラムの作り方について発表しました。 スペルミス修正プログラムを作ろうView more presentations from Naoya Ito. スペルミス修正プログラムについてはずばり スペル
正規表現エンジンを作ろう （1）
はじめに こんにちは。hirataraです。 私が初めて正規表現を使ったのは、PerlによるCGIでの文字列処理でした。それから私はPerlを使い続け、今では正規表現なしのコーディングは考えられないほど、正規表現を当たり前の機能として日常的に使っています。昔は標準では正規表現をサポートしていなかったJavaも、今では正規表現をサポートするようになりました。Javaだけではなく、今日ではほとんどの高級言語にとって、正規表現はなくてはならない機能であると言っても過言ではないほどメジャーな機能となっています。 本記事では、この正規表現の舞台裏に光を当てます。一見すると作ることが難しそうな正規表現エンジンですが、その根底には数学的な概念があり、その概念さえ知っていれば基礎となる機能の実装はそんなに難しくありません。この連載ではその数学的な概念をPythonを使って表現しながら、実際に動作する正規表
Ikke's Blog - Post details: Seam Carving: Content-aware image resizing
Seam Carving: Content-aware image resizing Most people most likely saw the YouTube movie on content-aware image resizing which got blogged quite a lot lately. I read the corresponding paper, and wrote an implementation (not finished/perfect at all, but well) in Python. If it would ever become "production quality" a Gimp and/or GEGL plugin would be nice. Here's a sample: Original image Resized usin
mixi Engineers’ Blog » 圧縮データベースを使おう
チャリンコ通勤による滝のような汗で、朝からTシャツがシースルーになってしまうmikioです。さて今回は、Tokyo Cabinet（TC）のデータベースを各種のアルゴリズムで圧縮して利用する方法についてご紹介します。 圧縮B+木 B+木とは、比較関数の値による順序が近いレコード群を単一のページにまとめ、各ページにB木（multiway balanced treeの略であり、二分木（binary tree）とは違います）の索引を張ったものです。理論的にはレコードの探索も更新も O(log n) の時間計算量で行え、内部ノード（B木）の操作をキャッシュすると実質的には O(1) の時間計算量で探索や更新が行えるという、かなり安定した性能を備えるデータ構造です。その上、レコードが一定の順序に基づいて並べられているので、数値の範囲検索や文字列の前方一致検索が高速に行えたり、カーソルによって順序に基
1日で作る全文検索エンジン - Building a full-text search engine in "ONE" day - - とあるはてな社員の日記
最近、「Introduction to Information Retrieval」というStanfordの大学院向け教科書のドラフトを読んでいます。id:naoyaあたりが勉強会で読んでいる教科書です。この教科書には、効率のいい全文検索システムを作るにはどうすればいいか、という(まさに)教科書的手法が網羅的に書いてあり、そのあたりに興味がある人には、非常に興味深く読めるお勧めの本です。 ただ、面白い面白いと言っているだけでは、エンジニアとしては価値半減ですので、GW中にrubyで一日かけて実装してみました。 さすがに実装は、一日で作ったものですから、非常に素朴です。マルチバイト文字はbi-gramで、シングルバイトはスペースなどの区切り記号で認識しています。インデックスは、rubyの処理系のHashやArrayで保持しており、外部にMarshallで書き出す、というものです。検索エンジン
CPS（継続渡し方式）変換をJavaScriptで説明してみるべ、ナーニ、たいしたことねーべよ - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
久々にThe n-Category Cafeを見たら、Mike Stayによる"The Continuation Passing Transform and the Yoneda Embedding"なんて記事がありました。 米田埋め込みは圏論ではお馴染み。継続渡しへの変換はコンピュータ・プログラミングではお馴染み。 この2つは、実は同じものなんだよ。なんで、誰もこのことを言わないんだろうね？ The Yoneda embedding is familiar in category theory. The continuation passing transform is familiar in computer programming. They're the same thing! Why doesn't anyone ever say so? Mike Stayのこの記事、面白いのだ
いまさらながらだけど、オブジェクトとクラスの関係を究めてみようよ - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
オブジェクトとクラスの関係について、次のような説明を見かけました（文言の引用ではなくて、檜山による要約）。 オブジェクトとクラスは全体としてツリー構造をしていて、ツリーの末端をオブジェクト、末端以外のノードをクラスという。末端であるオブジェクトは、その親ノードであるクラスのインスタンスと呼び、クラスどおしの親子関係を継承関係と呼ぶ。 うーむ、この説明、ある意味「簡潔でわかりやすい」とも言えるのだけど、ちょっと単純化し過ぎでしょ。 オブジェクトやクラスの概念て、そんなに美しくもなきゃ、整合的でもありません。実用性やら実装上の都合やらでゴチャゴチャですがね。しかし、そのゴチャゴチャが悪いともいえません。ゴチャゴチャを無理に単純化することなく、必然性を持った（幾分は偶発的だけど(苦笑)）複雑さとして理解すべきかと思います。 というわけで、メタクラスやレイフィケーション（reification）な
アルゴリズム百選 - フィボナッチ数列にO()を学ぶ : 404 Blog Not Found
2007年11月28日18:00 カテゴリアルゴリズム百選Math アルゴリズム百選 - フィボナッチ数列にO()を学ぶ 404 Blog Not Found:プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10、これほどの反響になるとは。200ブクマぐらいは予想していたが、もいくとは。 とりあえず、本の仮題を「アルゴリズム百選」として、「アマグラマーのすすめ」と同じように本blogに草稿を書いていくことにする。「メインページ」の「アルゴリズム大募集! C&R研究所 - トップページ」の方も適宜更新していくが、「その場で動かせるコードサンプル」はここでないと書けないので。 ただし、「アマグラマーのすすめ」よりは書き方は順不同になるはず。それでも序文相当のことは「チラ見」ならぬ「チラ書き」しておいた方がいいだろう。というわけで、序文に変えて紹介するのが、本Entry。 ヒントとな
404 Blog Not Found:プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10
2007年11月26日18:15 カテゴリMathLightweight Languages プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10 ぎくっ 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 なぜぎくってしているかというと、実はすでにアルゴリズム本の発注を受けているからなのだ。いつまでも伏せておくのもなんなので、ここにえいやっとdiscloseしてしまうことにする。 アルゴリズム大募集! C&R研究所 - トップページ その下書きもかねて、そこでも紹介しないわけに行かないメジャーなアルゴリズムをとりあえず10個紹介しておくことにする。 ユークリッドの互除法(Euclidean algorithm) その昔(数百年ほど前)は「アルゴリズム」といえば、「手順一般」を指すのではなく、この「互除法
経路探索アルゴリズムA* - gan2 の Ruby 勉強日記
RTSや防衛ゲームでよく見るキャラが障害物を避けて通る移動方法って どういうアルゴリズムなんだろう？と気になったのでちょっと調べてみた。 そしたら、たぶんこれだっていうのが見つかったのでメモしておきます。 その名もA*(エースターって読むらしい)。 自分でFlash使って実装してみたい。 以下は参考ページ。 A*（A-star：エースター）探索アルゴリズム 概要の説明はここがすごく分かりやすい。WikipediaのA*の項を見たときは( ゜д゜)ポカーンって感じだったけど、ここの説明を読んだらすっきりした。 A*アルゴリズム、ActionScriptで。 Flashでの実装。ソース(コメントつき)あり。これを読んで勉強かなぁ。 http://torus.jp/memo/x200606/shibuya-js.rd.htmlと合わせて読むのがいいかも。 2007-07-12 C++での実装。ソ
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