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();
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朝4時台起きセルフメソッド 自分のため(セルフ)の朝４時台起きメソッド。 これはそういうことなんだ。。。 朝が暖かくなる５月半ばから 朝４時台に起きることを目標に試行錯誤していく。 まずは２日間だけ試した記録。 時間設定 ＋朝４時台とは 午前４時～午前４時４０分ならOK ＋寝る時間 午後９…
Redis の SortedSets 同点問題について - blog.nekokak.org
WEB+DBのRedis特集をひろせまさあきさんと共同で執筆しました。 WEB+DB PRESS Vol.73posted with amazlet at 13.03.05設樂 洋爾 白土 慧 奥野 幹也 佐藤 鉄平 後藤 秀宣 mala 中島 聡 堤 智代 森田 創 A-Listers はまちや2 大和田 純 松田 明 後藤 大輔 ひろせ まさあき 小林 篤 近藤 宇智朗 まかまか般若波羅蜜 Mr. O 技術評論社 売り上げランキング: 335 Amazon.co.jpで詳細を見る 買ってください。 このRedis特集の第五章では、Redisを使ったリアルタイムランキングについて取り上げたのですが、 記事中にある同点問題について、執筆時から状況が変わりましたのでupdateします。 記事中では、RedisのSortedSetsはスキップリストというアルゴリズムを使っている特性上、 同じス
Google アプリ - Android や iPhone でアプリをダウンロード
あなたに関係のある情報を常にチェック フィード機能はあなたが興味を持ちそうなトピックの情報をお知らせします。お気に入りのスポーツチームや、アーティスト、映画、セレブ、趣味、その他のアップデートやニュースが、すべて一つにまとまっています。自分が興味のあるものや大切なものをフォローすることで、よりあなた好みにカスタマイズできます。 必要なものを必要な時に 外出先でも、必要な情報やアイデア、インスピレーションを。Google アプリを使えば、完璧なレストラン、最適な映画や、その他の情報で、夜の外出や、もちろん家の中でも楽しめます。深く広く、楽しみましょう。 深く、広く、楽しみましょう ダイニング、エンタメ、スポーツなど、あなたの興味のあるカテゴリーにどっぷりつかりましょう。何か探しているものがあるときも、いろんなところを見て回ったり、ほかに何を探したいか考えるときにも、様々な情報があなたを待って
A/Bテストを超え、学習しながらウェブを最適化させる手法 (Bandit Algorithms for Website Optimization)
ふと気になったので読んでみたら、当たりをひいた。 強化学習をウェブサイトの最適化に利用する方法に関しての本で、A/Bテストの何が問題かを説明してそれを克服するためのアルゴリズムを3つ紹介している Epsilon-greedy SoftMax UCB1 コードはPythonで書かれているので読みやすい。 実際のビジネスでは、A/Bテストで等確率でAB振り分けるために劣っている方のテストの分だけ収益が減ってしまうし、かといってテストをしないと、よりよいサイトを見出す機会がなくなってしまう。つまりexploreを最大化するか、exploitを最大化するかというようなジレンマを抱えることになる。 求められているのは、劣っているサイトデザインに対するテスト（損失）を最小にしつつベストなサイトデザインに収斂していく手法である。そういう問題をMultiarmed Bandit Probremと呼ぶらしく
言語判定のモデルパラメータを自己組織化マップで可視化 - 木曜不足
サイボウズでも巷の流行りに乗っかって、アドベントカレンダーなるものをやってて、担当した記事が今日公開された。 言語判定の仕組み - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ 通常のアドベントカレンダーと違って、テーマは「技術ならなんでも」って広すぎるやろー。というわけで言語処理な人には当たり前で、それ以外の人にはおそらく興味がないという、なかなかニッチな記事に（よく言えば）。 本当は「なるほど、わからん」と言ってもらえるような記事が書きたくて、いくつかネタ候補を用意したんだけど、ことごとく自らボツに。実は先週の Kneser-Ney perplexity 記事もそんなボツネタの１つ。あの記事を一般技術者向けの Cybozu Inside Out に書いてみるという誘惑もあったんだけどねｗ 他にも ldig のパラメータを可視化して遊んでみるというネタもあって、こ
ソート、オーダー、ランク - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki です2009-10-30 R の画像処理 RとJava 2009-10-29 Ｑ＆Ａ (初級者コース)/11 GoogleEarthとR Rを使った学術論文 okinawa R running on mobile gadgets 2009-10-28 トップ頁へのコメント 2009-10-27 ＲでＧＩＳ R史 2009-10-26 配列Tips大全 行列Tips大全 2009-10-25 リンク集 2009-10-24 パッケージ 'Matrix' の情報 パッケージ 'methods' の情報 spatstat(空間ポイント・パターン分析)パッケージ中のオブジェクト一覧 2009-10-23 Rの関数定義の基本 エディタでR パッケージ 'codetools' の情報 パッケージ 'tool
大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズム
最適輸送問題（Wasserstein 距離）を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中！ https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
fast sqrt
高速根号計算 (fast sqrt algorithm) 概要: C言語のsqrt(float)より精度は若干劣るものの，2倍以上速いsqrtのalgorithm． ググって見つけた物が，非常に面白かったのでまとめておく．精度より速度が求められる場面で活躍する． 参考文献 [1] David Eberly, Fast Inverse Square Root (Revisited), http://www.geometrictools.com/Documentation/ FastInverseSqrt.pdf, 1/2002-. 実装 //---Algorithm float(IEEE754)用------ inline float t_sqrtF( const float& x ) { float xHalf = 0.5f * x; int tmp = 0x5F3759DF
オシャレアルゴリズム - jsdo.it - Share JavaScript, HTML5 and CSS
@fladdict さんの分析した iTunes11 のアルバム情報表示アルゴリズムをとりあえず実装してみました。 詳細は http://fladdict.net/blog/2012/11/itunes11_colorpicker.html で公開されています。 - 減色の色数は 512 色 - 減色アルゴリズムは 32 で割って小数部を切り捨て32を掛けて16を加算するだけの単純なもの - 文字色は背景色と色相の差が 120 以上のもの、かつ明度の差が96以上のもので出現回数の一番大きいもの - 動作確認は Google Chrome のみ 実物を見ないで実装したので大きく異なっている可能性があります。全然違ったらゴメンナサイ。 window.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { var style = document.cr
NAG数値計算ライブラリ - サンプルソースコード
NAG数値計算ライブラリ : サンプルソースコード集 ホーム > 製品 > NAG数値計算ライブラリ > サンプルソースコード集 サンプル一覧 指数平滑化による予測 非対称スパースソルバー k-meansクラスタ分析 主成分分析 マン・ホイットニー(Mann Whitney)のU検定 符号検定 メディアン検定 フリードマン検定 クラスカル・ウォリス検定 ウィルコクソン検定 １標本コルモゴロフ・スミルノフ検定 ２標本コルモゴロフ・スミルノフ検定 カイ二乗適合度検定 連検定 ペア検定 ３点比較法 ギャップ検定 順位を使った回帰 順位を使った回帰（右打ち切りデータ） 乱塊法／完全無作為化法の分散分析 一般的な行と列配置の分散分析 完全要因計画の分散分析 分散分析で計算した処理平均の差の信頼区間の計算 一変量時系列の標本自己相関関数 一変量時系列の偏自己相関係数 階層的クラスター分析 単線形回帰
メトロポリス・ヘイスティングス法 - Wikipedia
出典は列挙するだけでなく、脚注などを用いてどの記述の情報源であるかを明記してください。記事の信頼性向上にご協力をお願いいたします。（2018年12月） 提案分布 Q はランダムウォークの粒子が次に移動する候補点を提案する。 数学や物理において、メトロポリス・ヘイスティングス法(もしくは M-H アルゴリズム)(メトロポリス・ヘイスティングスほう、Metropolis-Hastings algorithm) はマルコフ連鎖モンテカルロ法の一つで、直接的に乱数の生成が難しい確率分布に対し、その確率分布に収束するマルコフ連鎖を生成する手法である。生成されたマルコフ連鎖は、確率分布の近似（ヒストグラム）などの期待値、すなわち積分の近似計算に用いられる。 歴史[編集] このアルゴリズムは1953年にボルツマン分布のための特殊形で発表したニコラス・メトロポリスらによって提案され.[1] 、1970年に
マルコフ連鎖モンテカルロ法 - Wikipedia
出典は列挙するだけでなく、脚注などを用いてどの記述の情報源であるかを明記してください。記事の信頼性向上にご協力をお願いいたします。（2016年3月） マルコフ連鎖モンテカルロ法（マルコフれんさモンテカルロほう、英: Markov chain Monte Carlo methods、通称MCMC）とは、求める確率分布を均衡分布として持つマルコフ連鎖を作成することによって確率分布のサンプリングを行う種々のアルゴリズムの総称である。具体的には、同時事後分布に従う乱数を継時的に生成する。代表的なMCMCとしてメトロポリス・ヘイスティングス法やギブスサンプリングがある。 MCMCで充分に多くの回数の試行を行った後のマルコフ連鎖の状態は求める目標分布の標本として用いられる。試行の回数を増やすとともにサンプルの品質も向上する。 求められる特性を持つマルコフ連鎖を作成することは通常難しくない。問題は許容で
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数学・アルゴリズム研究室
当コーナーでは、ゲーム制作や一般アプリケーション開発といったプログラミングの「土台」となる各種アルゴリズムや初級レベル数学の基本的概念を確かめるプログラムを作って試してみます。コードの中で何をしたいのか、具体的な「手順」や数学的な背景を考え、それをプログラミング言語の変数やデータ構造、制御構造などで実現していきましょう。 ただ、私自身が数学に関しては素人なので、たいしたことはできません。内容も無保証ですので、ご注意ください。 本コーナーでは、Javaアプレットを使用しているページがあります。Javaアプレットが埋め込まれているページでは、プラグインがないとプログラムが実行されません。 数式処理への第一歩＞足し算（1999/10/ 6） 連結リスト（1999/10/ 6） 参照（ポインタ）の繋ぎあわせでデータを保持。 １６進文字列と数値の変換（2000/ 6/20） 文字列の検索(1999/
『世界でもっとも強力な9のアルゴリズム』で頭を鍛える - HONZ
著者の定義によると、アルゴリズムとは「問題を解決するために必要な手順を正確に規定したレシピ」である。コンピュータ・サイエンスを専門とする大学教授の手による本書は、現在当たり前のように使われている偉大なコンピュータ・アルゴリズムがなぜ必要とされたのか、どのように考え出されたか、そして、それが実際にどのような仕組みで動いているのかを教えてくれる。 このように紹介すると、コンピュータやプログラミングが苦手な人は手が遠のいてしまうかもしれないが、どうかご安心を。本書を楽しむのに、コンピュータプログラミングやコンピュータ科学の知識は必要ない。必要なのはじっくりと考えることだけだ。 一口にサイエンス本といっても面白いポイントはそれぞれに異なるが、本書の面白みは間違いなく、過去の偉人たちの難問への挑戦を疑似体験できるところにある。その面白みを満喫するためにも、頭から煙を出しながらじっくりと考えながら読む
プログラミング言語論教材
List of Examples 1. Esoteric languages 2. Various syntax for iteration 3. An example of tokens 4. Simple grammar 5. Simple arithmetic expression 6. Parse tree of A*(B+C) 7. An example of ambiguous grammar 8. Dangling else 9. Fortran has no reserved word 10. Namespace in C++ 11. Importing a module in Python 12. TinyBASIC 13. Variable declaration in Java 14. Anonymous function in JavaScript 15. Anon
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あなたの知らないハッシュテーブルの世界
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