OPTICS algorithm - Wikipedia
Ordering points to identify the clustering structure (OPTICS) is an algorithm for finding density-based[1] clusters in spatial data. It was presented by Mihael Ankerst, Markus M. Breunig, Hans-Peter Kriegel and Jörg Sander.[2] Its basic idea is similar to DBSCAN,[3] but it addresses one of DBSCAN's major weaknesses: the problem of detecting meaningful clusters in data of varying density. To do so,
遅いソート - 鍋あり谷あり
http://bugrammer.hateblo.jp/entry/2014/08/16/014212 ( バブルソートよりも非効率なソートアルゴリズムを探して ―― ストゥージソートとスローソート ) を読んで。 ちゃんと終わるけどもっと遅いソートがあるので書いてみた。 たぶん名前がついていると思うんだけど、調べてないので名称不明。 こういう奴。 def try_all_sort(s) s.permutation(s.size){ |x| return x if x.each_cons(2).all?{ |a,b| a<=b } } end typical case では bogo sort と同じオーダー。 bogo sort と違って、worst case は有限。O((N+1)!)だと思う。 で。ベンチマーク。 100要素を1000回なんて宇宙が消滅するまでに終わらないので、試した
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https://github.com/fragglet/c-algorithms/tree/master/src