Java Algorithms and Clients
Java Algorithms and Clients Java programming environment. Here are instructions for setting up an IntelliJ-based Java programming environment for macOS, Windows, and Linux. Design goals. Our original goal for this book was to cover the 50 algorithms that every programmer should know. We use the word programmer to refer to anyone engaged in trying to accomplish something with the help of a computer
GitHub - lemire/externalsortinginjava: External-Memory Sorting in Java
import com.google.code.externalsorting.CsvExternalSort; import com.google.code.externalsorting.CsvSortOptions; // provide a comparator Comparator<CSVRecord> comparator = (op1, op2) -> op1.get(0).compareTo(op2.get(0)); //... inputfile: input file name //... outputfile: output file name //...provide sort options CsvSortOptions sortOptions = new CsvSortOptions .Builder(comparator, CsvExternalSort.DEF
要素の挿入、削除、ランダムアクセスが全部高速なリストを作った - kaisehのブログ
スキップリスト（Skip List）は1990年に発表された比較的新しいアルゴリズムで、要素の挿入や削除、検索を平衡木と同等のパフォーマンスで実行可能なリスト構造です。 Skip Listは連結リストの多層構成になっています。路線に例えると、最下層のリンクは各駅停車のように、全要素を結んでいます。一方、上層のリンクは急行や特急のように、途中の要素をスキップするようになっています。この路線を特急→急行→…→各駅と乗り継ぐことで、目的の要素に高速に到達できる仕組みです。もっと詳しい解説はこちらやこちらにあります。 で、ここからが本題です。Skip Listの実装はいくつも出ているんですが、Sorted Listとしての実装ばかりで、要素を任意順序で格納できてランダムアクセス（indexを指定してのアクセス）可能なSkip Listが見つからなかったので、自分で作ってみました。 通常のSkip
Fast Intersection of Sorted Lists Using SSE Instructions
Intersection of sorted lists is a cornerstone operation in many applications including search engines and databases because indexes are often implemented using different types of sorted structures. At GridDynamics, we recently worked on a custom database for realtime web analytics where fast intersection of very large lists of IDs was a must for good performance. From a functional point of view, w
【コラム】攻略! ツール・ド・プログラミング (44) 高速な文字列検索を実現するJavaライブラリ「StringSearch」 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
各種文字列検索アルゴリズムを実装したStringSearch Johann Burkard氏が公開しているStringSearchは、高速な文字列検索アルゴリズムを実装したJava用ライブラリである。BNDM法や、BMH法とその派生、Bit-parallel手法といった複数のアルゴリズムをサポートしている点が特徴。いずれのアルゴリズムを利用する場合でも基本的な使い方は共通しているため、用途によって簡単に使い分けることができる。 Burkard氏によれば、StringSearchを利用すればjava.lang.Stringクラスによる文字列検索に比べて5倍から10倍程度の高速化が可能とのことである。ただし、この主張には異論も出ている。また、String.indexOf()メソッドなどで採用されているというnaiveアルゴリズム(シンプルだが低速)にしても、短い文字列を対象とした検索であれば十
JavaでTrieデータ構造を実装する
WEB+DB PRESS vol.42の特集「アルゴリズム＆データ構造」でもとりあげられていたTrie(とらい; p34-37)について調べてみたので、忘れないようにメモです。 Trie(s)というのは単語を辞書のなかから見つけ出すときに人がふつうに行っている探し方のアルゴリズムです。例えば、poolならまず、pのところに行って、次にoのところに行って、、、つまり、p -> o -> o -> lと探していきます。続いてprizeを見つけるとしたら、p -> r -> i -> z -> eですが、先頭の文字が同じpなので、pの付近からはずれたところから始めたりはしません。この二つの単語の場合pをprefixと見なすのがTrieです。poolとpoleだったらprefixはpoにのびていきます。prefixがのびていけばいくほど候補は減っていきます。ちょうどIDEのメソッド補完機能のように
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
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robert-bor/aho-corasick · GitHub - Java implementation of the Aho-Corasick algorithm for efficient string matching
Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.
GitHub - rkapsi/simple-patricia-trie: A simple PATRICIA Trie implementation that's more "hackable".