計算量を具体的に見てみる 2009-01-06 - きしだのはてな
アルゴリズムの話では、計算量の解析がかかせません。 計算量はオーダー記法で表されますが、これは、データの入力量に対してどのくらい時間がかかるかをあらわしたものです。 こういった話はどのアルゴリズムの本にも載ってるはずですが、具体的にどのようなプログラムを書くとそのオーダーになるかという記述はあまりありません。 ということで、やってみました。 計算時間表示のための共通処理を行うクラスは、一番最後に書いてます。 O(1) 計算時間がO(1)のアルゴリズムは、処理が入力の量によらない場合です。 配列の要素のアクセスや、ハッシュテーブルによるデータ検索、連結リストへの追加削除などがこれにあたります。 コードには入力量でのループが含まれません。 public class O1 extends ViewCompFrame{ @Override void compute(int n) { proc();
ボイヤー-ムーア文字列検索アルゴリズム - Wikipedia
一致サフィックス規則は概念上も実装上も不一致文字規則より格段に複雑である。ボイヤー-ムーア法が最後尾から照合を始めるのはこの規則のためである。形式的には次のように説明される[3]。 T に対して P がある位置に置かれ、T の部分文字列 t が P のサフィックスと一致しているが、その左隣の文字で不一致になったとする。そこで、t の左端からの部分文字列 t' が P のサフィックス以外の部分にないかを捜す。このとき、P のサフィックスの t の左隣の文字と P 内の t' の左隣の文字が違うものでなければならない。そして、P 内の部分文字列 t' が T の部分文字列 t と一致する位置に P をシフトする。t' が存在しなければ、P の左端が T における t の左端を過ぎた位置になるようシフトし、T 内の t のサフィックスとパターンのプレフィックスが一致するように配置する。そのような
知れば天国、知らねば地獄――「探索」虎の巻
いよいよ今回から、具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきます。今回は、プログラミングにおける重要な概念である「探索」について考えます。グラフに変換し、探索する、という流れを知るとともに、そのグラフを効率よく探索する方法について紹介します。 今後紹介していくアルゴリズムについて お待たせしました！ 「最強最速アルゴリズマー養成講座」という連載タイトルのとおり、今回の連載からいよいよ具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきたいと思います。 しかし、それを読んでいただく前に、1つ注意してもらいたいことがあります。連載第3回でもお伝えしたように、「問題を、既存の適当なアルゴリズムに当てはめる」という考え方は、非常に危険である、ということです。 筆者の経験上、TopCoderでRedCoder以上を目指すのであれば、回答時間短縮のために、いままでのパターンを利用するのも方法の1つなのですが、本連載では
レーベンシュタイン距離とN-gramモデルのアルゴリズム。それは擬似Google Suggestっぽい何か。 - Bug Catharsis
きっかけは レーベンシュタイン距離 - shin5papaの日記 http://d.hatena.ne.jp/shin5papa/20090311/1236745197 レーベンシュタイン距離とN-gramモデルで、擬似的なGoogle Suggestレーベンシュタイン距離を使うことによって、擬似的にGoogle先生の「もしかして」とか、 Google Suggestっぽいことができそうかなーと思って、面白そうなのでお勉強してみた。 PHPでは標準で関数があるのかー。んー、面白いですねコレ。ということで、さっそくC#で書いてみることにしました。 ただ、このレーベンシュタイン距離のみの判定だけでは、距離が等しい結果が複数あるような場合の結果が、 イマイチ納得のゆくものにはならなかったので、更に N-gram *1による共起頻度での判定も併用することにしました。 Wikipedia - レーベ
1
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
処理を実行中です
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
