Dictionary of Algorithms and Data Structures
absolute performance guarantee abstract data type (a,b)-tree accepting state Ackermann's function active data structure acyclic directed graph: see directed acyclic graph acyclic graph adaptive heap sort adaptive Huffman coding adaptive k-d tree adaptive sort address-calculation sort adjacency-list representation adjacency-matrix representation adjacent admissible vertex ADT: see abstract data typ
Three Beautiful Quicksorts
Have you heard about a book called Beautiful Code? This book is composed of 33 essays by well-known computer scientists and software engineers on the same question - "What is the most beautiful piece of code you know?" Chapter 3 of this book is written by Jon Bentley. The chapter is curiously titled "The Most Beautiful Code I Never Wrote" and it talks about a beautiful implementation and experimen
Reservoir Sampling - Sampling from a stream of elements
Oct 8, 2007 If you don't find programming algorithms interesting, this post is not for you. Problem Statement Reservoir Sampling is an algorithm for sampling elements from a stream of data. Imagine you are given a really large stream of data elements, for example: Queries on google searches in May Products bought at Walmart during the Christmas season Names in a phone book Your goal is to efficien
秋元@サイボウズラボ・プログラマー・ブログ: 各ソート技法をアニメーションで表示するAnimated Sorting Algorithm Demo
ソートアルゴリズムのアニメーションデモでは、様々なソート手法(挿入、選択、バブル、シェル、マージ、ヒープ、クイック、三分割クイック)について、ソート対象のデータが完全ランダムの場合、ほぼソートされている状態、逆順にソート […] ソートアルゴリズムのアニメーションデモでは、様々なソート手法(挿入、選択、バブル、シェル、マージ、ヒープ、クイック、三分割クイック)について、ソート対象のデータが完全ランダムの場合、ほぼソートされている状態、逆順にソートされている場合、同じ値のものが多数ある場合のデータをソートする様子を、Javascriptを使ったアニメーションで見せてくれる。 それぞれのソートアルゴリズムがどのようなものか見せるというだけでなく、ソートのアルゴリズムに「常にこれが最適」というものはない、というのを示すのも目的、ということだ。 各アルゴリズムのリンクからは、そのアルゴリズムのコー
Heapsort, Quicksort, and Entropy
Numerous web-pages compare heapsort and quicksort. Most of them say something along the lines of `both take an average time scaling as N log N, but A good implementation of QUICKSORT usually beats HEAPSORT in practice.' Some take this folklore a bit further, giving quantitative details: `On average the number of comparisons done in HEAPSORT is about twice as much as in QUICKSORT, but HEAPSORT avoi
Algorithms in Lisp | Hacker News
Are there any books / links available on algorithms in lisp ? or scheme.Update : Sorry, Its not the book, Looks like the authors thesis submission. Chris Okasaki's "Purely Functional Data Structures" covers exactly that which is lacking in a standard reference such as CLRS "Introduction to Algorithms". Read / work through both and you're well on your way to being great at algorithmic problem solvi
アルゴリズムとデータ構造演習
本演習の目的は、プログラミング言語C及びSchemeの基礎を習得し、 それらの言語を通じて、講義「アルゴリズムとデータ構造」の理解を深めることにあります。 重要なお知らせ 特に重要な連絡事項はここに掲載されます。 課題について 課題には、A課題とB課題があります。（課題番号の末尾が種類を表します。） B課題が基礎的な課題で、A課題が発展的な課題となっています。 B課題を全問解くことが、単位取得の目安です。 C入門第1回（10月10日） C入門第2回（10月17日） C入門第3回（10月24日） C入門第4回（10月31日） C第1回（11月7日） C第2回（11月14日） C第3回（11月21日） C第4回（11月28日） C第5回（12月5日） Scheme第1回（12月12日） Scheme第2回（12月19日） Scheme第3回（1月9日） Scheme第4回（1月16日） C補講
ウノウラボ Unoh Labs: 圧縮アルゴリズム
尾藤正人(a.k.a BTO)です コンピュータを使ってる方ならいつもお世話になってるデータ圧縮。 gzipのようなツールで意識して圧縮していることもあれば、フォーマット自体に圧縮機能が備わっていて、意識しないで使っているケースもあるかと思います。 毎日のようにお世話になってるデータ圧縮ですが、その原理を知らない方も多いのではないでしょうか。 かくいう僕自身も、つい最近までは全く知りませんでした。 そこで、先日の社内勉強会で圧縮アルゴリズムについて一通りやってみました。 その資料を公開します。 僕も専門家ほど詳しいわけでもなく、単に勉強してみただけのくちなので、いろいろおかしな点もあるかもしれません。 何かありましたら、いろいろご指摘いただければと思います。 プレゼン資料の作成にはデータ圧縮法概説を大いに参考させていただきました。 参考っていうか、ほとんどそのまんまです。 ぶっちゃけデータ
GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki（ウィキ）
GC¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥à¾ÜºÙ²òÀâ ÆüËܸì¤Î»ñÎÁ¤¬¤¹¤¯¤Ê¤¤GC¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥à¤Ë¤Ä¤¤¤Æ¾ÜºÙ¤Ë²òÀ⤷¤Þ¤¹ ¥È¥Ã¥×¥Ú¡¼¥¸¥Ú¡¼¥¸°ìÍ÷¥á¥ó¥Ð¡¼ÊÔ½¸ GC ºÇ½ª¹¹¿·¡§ author_nari 2010ǯ03·î14Æü(Æü) 20:47:11ÍúÎò Tweet ¤³¤ÎWiki¤¬Ìܻؤ¹½ê GC¤È¤Ï¡© GC¤ò³Ø¤ÖÁ°¤ËÃΤäƤª¤¯»ö ¼Â¹Ô»þ¥á¥â¥ê¹½Â¤ ´ðËÜ¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥àÊÔ Reference Counter Mark&Sweep Copying ±þÍÑ¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥àÊÔ IncrementalGC À¤ÂåÊÌGC ¥¹¥Ê¥Ã¥×¥·¥ç¥Ã¥È·¿GC LazySweep TwoFinger Lisp2 Pa
アルゴリズム百選 - 迷ったらbenchmark : 404 Blog Not Found
2007年12月09日03:30 カテゴリアルゴリズム百選 アルゴリズム百選 - 迷ったらbenchmark この話題、以下の答えとしても適度なのでそのまま。 アルゴリズム百選 - フィボナッチ数列にO()を学ぶ - www.textfile.org 「O()が小さいからといって速いとは限らない」が抜けている。ベキ乗アルゴリズム再考 ベキ乗のやり方として、すぐに思いつくのは以下の方法です。 function power(b, n){ var result = 1; while(n--) result *= b; // b を n 回掛け算 return result; } これがO(n)であることは、直感的にわかります。 ところが、これをO(log n)でやる方法も比較的すぐに思いつきます。 例えばbを21乗したいとします。21=16+4+1なので、b21はb(16 + 4 + 1)とも書
アルゴリズム百選 - ベキ乗はO(1)でOK? : 404 Blog Not Found
2007年12月04日23:00 カテゴリアルゴリズム百選Math アルゴリズム百選 - ベキ乗はO(1)でOK? これ、Hyukiさんをはじめ多くの方が疑問に思っていらっしゃるようなので、いまのうちに答えておきましょう。blogで書く以上、書く順番は順不同で構わないのですし。 アルゴリズム百選 - フィボナッチ数列にO()を学ぶ - www.textfile.org フィボナッチ数列の一般項を求める式を使ったときってO(1)って言えるのだろうか？まずは、論より証拠、というわけで実測値をご覧下さい。Cでフィボナッチ数をO(n)アルゴリズムと公式を使ってそれぞれ100万回計算した時にかかった時間をプロットしたものです。最適化をかけていないものと-O3で最適化をかけたものと双方を計測しています。fib(73)まで計算したのは、doubleで整数で保っておける限界がそこまでだったので。ソースは本
アルゴリズム百選 - 値と参照 : 404 Blog Not Found
2007年12月06日15:30 カテゴリアルゴリズム百選 アルゴリズム百選 - 値と参照 今回は値と参照について取り上げます。 突然ですが問題です。以下のJavaScriptプログラムを実行すると、何と表示されるでしょうか? プログラム: var a = [0, 1, 2, 3]; var b = a; b[0] = 'zero'; p(a); 出力: エラー: 答えは、"zero, 1, 2, 3"です。しかし、なぜaを直接変更していないのにaの中身が変わっているのでしょうか? ここで、二行目に注目してみます。ここでは変数bに変数aを代入しています。変数aは配列です。ここだけ見ると、内部で起こっているのは以下のようなことに見えなくもありません。 array b -+ array b -+ | 0 | | 0 | | 1 | = | 1 | | 2 | | 2 | | 3 | | 3 |
好きなアルゴリズム - なつたん
プアーなハードで作る貧乏くさいアルゴリズムが好き RS-232C 調歩同期のパリティ 初期値の設定と1bitの保持xorで作れる超簡単回路。この回路で、7bitだろうが、8bitだろうが、20bitだろうがどの長さにも対応できるのが凄すぎる。 CRCチェック これもFF並べて特定のbitのxorを取るだけ。エラー検出率と使用リソースのパフォーマンスが高すぎる。これもパケット長に依存しない。 線形補完のアルゴリズム y = 3/5 x のような直線を書くとき、順に3を足していって5を超えたところでyを1増やすと良い感じで直線が書ける。 足すのに使う変数をアキュムレータのaとして、5を超えるとオーバーフローして、超えた分だけの値を保持する。 x y a 0 0 0 aに3を足す 1 0 3 次にaに3を足すと6になってオーバーフローするので、yを1増やし、aは6-5で1になる。 2 1 1 a
アルゴリズム百選 - 用語の定義、またはその欠如 : 404 Blog Not Found
2007年12月05日03:00 カテゴリアルゴリズム百選Math アルゴリズム百選 - 用語の定義、またはその欠如 いい機会なのでお断りしておくと、 O(1)というのはご機嫌に速いということ？ by Inquisitor たとえばn桁の足し算は、2つの整数および結果が適当なレジスタに収まるうちは、1クロック（程度）でできるのでご機嫌に速いわけですが、O(1)というわけではもちろんなく、O(n)だと考えるのがふつうでしょう それが「ふつう」だという人向けの本にするつもりはありません。 本書はなるべく正確な知識を提供することを目指しますが、その正確さのためにページ数が倍になるのであればそれを恐れずに割愛するつもりでもあります。脚注や参考文献など、「より正確な知識のため」のポインターはその場合なるべく明示するつもりではありますが。 厳密に言えば、こういう言い方は許されないはずです。精度に限りが
404 Blog Not Found:アルゴリズム百選 - 二分探索(binary search)
2007年12月04日08:30 カテゴリアルゴリズム百選Math アルゴリズム百選 - 二分探索(binary search) 今回は二分探索を取り上げます。 検索:コンピューターの最もよくある利用法 「二分探索って何?」「ググレカス」と言われないためにこの記事は存在するのですが、Webの検索に限らず、「目的のデータを見つけて取り出す」というのは、およそコンピューターの利用法で最もポピュラーなものです。 配列:コンピューターがデータを扱う根本的な方法 そのデータはコンピューターのなかでどう置かれているかというと、非常に単純です。デジタル化されたデータ=数値が一定間隔で並んでいるだけです。こういうデータ構造を、配列(array)といい、この数値一個一個のことを要素(element)と言います。 現代のコンピューターでは、最小要素はバイト(byte)と呼ばれています。このバイトの中には0と1
404 Blog Not Found:アルゴリズム百選 - ハッシュを再発明する
2007年12月03日11:15 カテゴリアルゴリズム百選 アルゴリズム百選 - ハッシュを再発明する (実はハッシュを使って)配列を再発明したところで、今度は配列を使ってハッシュを再発明してみます。 現代におけるプログラミングでは、連想配列(associative array)というものを非常によく使います。通常の配列では、データを取り出すのに整数の番号を使いますが、連想配列ではその代わりに文字列を使います。これは非常に便利で、多くの言語ではオブジェクトの実装にこの連想配列を用いています。JavaScriptのオブジェクトも実は連想配列です。 しかし、これを実装するには、少し工夫が必要です。単なる配列であれば、ただ等間隔に並べておけば、「何番目を出してくれ」で事足りますが、連想配列で「'dankogai'番目」といっても人間にもコンピューターにもなんのことかさっぱりわかりません。 誰でも
404 Blog Not Found:私ごときがアルゴリズム本を書くことにした訳
2007年12月02日04:00 カテゴリアルゴリズム百選 私ごときがアルゴリズム本を書くことにした訳 アルゴリズムを評価するのは、プロにとっても難しい。 アルゴリズム - 186::Diary * あとメモ化のときの最初の呼び出し回数の評価も間違ってるよね. 1回目は関数をナイーブな実装で評価するから. ところが、この下りに関して間違いなのは私の元発言ではなく、この突っ込みの方なのである。 そのことは、以下を見れば一目瞭然である。 ナイーブ プログラム: var c = 0; function fib(n){ c++; if (n <= 2) return 1; return fib(n-1) + fib(n-2); } (function(n){ p('fib('+n+') = ' + fib(n) + ', count = ' + c) })(25) 出力: エラー: メモ化 プログ
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
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Damn Cool Algorithms, Part 3: Anagram Trees - Nick's blog
The long way to Matt's Home Page