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programmingとアルゴリズムに関するauientのブックマーク (15)

  • 半開区間の魅力 〜プログラミングでのスマートな区間の扱い方〜 - Qiita


    はじめに こんにちは、kenです。 今回は﹁プログラミングで区間を扱いたいときは半開区間が良いよ﹂という話をします。 もしかしたら有名な事実かもしれませんが、友達にこの話をしたら知らなかったという顔をされたので、自分の理解を深めるためにも記事にすることにしました。 数学で区間を扱う際は実数上で考えることが多いかと思いますが、この記事では区間を考える際、整数全体の集合上での区間を考えることにします。 また以下ではleft︵またはl︶とright︵またはr︶という文字式を使って説明しますが、このときleft $ \leq $ rightという関係性は常に満たされているものとします。 半開区間とは？ 半開区間の前に、開区間と閉区間についておさらいしておきます。 開区間は(left,right)のように表され、両端点を含まないleftからrightまでの区間を表します。 一方で閉区間は[left,
    半開区間の魅力 〜プログラミングでのスマートな区間の扱い方〜 - Qiita

  • アルゴリズム・AtCoder のための数学【前編：数学的知識編①】 - Qiita


    こんにちは、大学1年生になったばかりの E869120 です。 私は競技プログラミングが趣味で、AtCoder や日本情報オリンピックなどに出場しています。ちなみに、2021 年4月7日現在、AtCoder では赤︵レッドコーダー︶です。 本記事では、アルゴリズムの学習や競技プログラミングで使える数学的な部分を総整理し、それらについて解説したいと思います。前編・中編では数学的知識、後編︵2021/4/26 公開予定︶では数学的考察の側面から書いていきます。 ︻シリーズ︼ アルゴリズム・AtCoder のための数学︻前編‥数学的知識編①︼　←　本記事 アルゴリズム・AtCoder のための数学︻中編‥数学的知識編②︼ アルゴリズム・AtCoder のための数学︻後編‥数学的考察編︼ 1. はじめに21世紀も中盤に入り、情報化社会︵いわゆる﹁IT 化﹂︶が急激に進行していく中、
    アルゴリズム・AtCoder のための数学【前編：数学的知識編①】 - Qiita

  • Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100


    指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ‥ 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない︵予約はしているが， 保証はない︶． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要︵github, nbdev, poetry, gurobi); ペー

  • OpenDataStructures.jp


    オープンソース版 Open Data Structures 日本語訳の PDF ファイルを以下で公開しています。最新のソースコードは GitHub のリポジトリ https://github.com/spinute にあり、適宜こちらの PDF ファイルに反映しています。 以下のものは C++ 版です︵Java 版はこちら、疑似コード版はこちらにあります︶。 目次 訳者まえがき 本書の読み方 訳者謝辞 なぜこの本を書いたのか 謝辞 第1章 イントロダクション 効率の必要性 インターフェース 数学的背景 計算モデル 正しさ、時間計算量、空間計算量 コードサンプル データ構造の一覧 ディスカッションと練習問題 第2章 配列を使ったリスト ArrayStack‥配列を使った高速なスタック操作 FastArrayStack‥最適化された ArrayStack ArrayQueue‥配列を使ったキュ
    OpenDataStructures.jp

  • 様々なrate limitアルゴリズム - Carpe Diem

    概要 インターネットに晒されているWebサービスでは TV等で紹介されたことによる大量流入 悪意ある人物からの攻撃 クライアントのバグに依る大量リクエスト など、本来想定していた以上のトラフィックが来ることはよくあります。 単純にシステムを構築すると大規模トラフィックに対応できずシステムがスローダウンしてしまうため、何かしらrate limitをかけておいた方が良いです。 ただしrate limitと一口に入っても色々あるため、今回は主なrate limitアルゴリズムを紹介します。 Leaky bucket Leaky bucketはデータ転送レートを一定にする（＝上限を設定する）アルゴリズムです。 下の図のように、様々な流量の水流がそのバケツに流れ込んでも小さな穴からは一定の水流が流れ出す仕組みです。 ref: What is the difference between token

    様々なrate limitアルゴリズム - Carpe Diem

  • 簡潔データ構造 LOUDS の解説（全12回、練習問題付き）

    「日本語入力を支える技術」（通称「徳永本」）や「高速文字列解析の世界」（通称「岡野原本」）で紹介されている LOUDS というデータ構造を、12回に分けて解説しました。 友達に教える時に使ったもので、練習問題付きです。 実際に紙に書いてやってみるとわかりやすいと思います。 詳解 LOUDS (1) LOUDS とは 詳解 LOUDS (2) ビット列を作ってみる 詳解 LOUDS (3) 0番ノード 詳解 LOUDS (4) ビットの意味 詳解 LOUDS (5) 木構造の復元 詳解 LOUDS (6) インデックスでノードを表す 詳解 LOUDS (7) ノード番号からインデックスを得る 詳解 LOUDS (8) インデックスからノード番号を得る 詳解 LOUDS (9) 子ノードから親ノード 詳解 LOUDS (10) 親ノードから子ノード 詳解 LOUDS (11) 木の検索 詳解

    簡潔データ構造 LOUDS の解説（全12回、練習問題付き）

  • PageRankアルゴリズムを使った人事評価実験 | 株式会社サイバーエージェント


    2-2-1.一般的な360度評価による評価方法 問題点 一般的に評価プロセスが公開されていないため、最終評価までのプロセスが不透明である 全員が全員を評価するのは多数の社員がいる場合は不可能である ランダム抽出によるお互いの評価を行うと、まったく違う専門分野を評価したり、まったく関わりあいのない人を評価することになり精度が下がる 2-2-2.専門分野での評価者による評価方法 問題点 *評価者になる人材の不足 高い専門スキル、会社とのビジョンマッチ、メンバーからのその専門分野での高い信頼の全てを備えている人材が専門分野毎に必要。 さらに、評価の納得性を保つためにはメンバーからの信頼がある人材ではないと評価できない。 *評価者によって評価ポイントの違いがある 同じ分野の技術者でも、スキルの価値をどこに置いているかというスタンスの違いから評価ポイントにゆらぎが発生する。 さらに評価者自体

  • algorithm


    奥村晴彦さんの﹁C言語による最新アルゴリズム事典﹂技術評論社、1991年、のC言語プログラムの Ruby への翻訳に挑戦します。プログラムの説明は同書を読んでください。変換はできるだけ逐語的に行っています。プログラムの動作は原作のCプログラムのそれと比較してチェックしていますが、うまく動作しないときはCから Ruby への変換のさいに起きたものです。バグレポートは tnomura@mnet.ne.jp までお願いします。 この Ruby 翻訳版はできるだけレイアウトも含めて原作のCプログラムを変更しないようにしたため、必ずしもRuby らしいコーディングスタイルとは言えないかもしれませんが、プログラムがきちんと動作することを優先しました。Cから Ruby への翻訳の著作権に関しては Ruby のライセンスに準じます。配布、改変は自由です。ただし、プログラム本体には原作者の
    auient
    auient 2012/05/13
    「C言語による最新アルゴリズム辞典」のRuby翻訳版。
    リンク

  • 機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp

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  • P2Pの専門知識ゼロから独自DHTを実装評価するまでの学習方法と参考資料まとめ - 情報科学屋さんを目指す人のメモ（FC2ブログ版）


    何かのやり方や、問題の解決方法をどんどんメモするブログ。そんな大学院生の活動﹁キャッシュ﹂に誰かがヒットしてくれることを祈って。 P2P、特にDHTの前提知識が無い状態から、オリジナルDHTアルゴリズムを実装・評価できるようになるまでの学習方法と参考資料をまとめました。 基本的なアルゴリズムの仕組みから、実装評価に用いるツールキットの使い方までを短期間で学習することが出来ます。 ﹁P2Pに関する卒論を書こうと思っている人﹂や﹁P2Pアプリケーションの開発前に、アルゴリズムをテストしたい人﹂、﹁なんとなくP2Pアルゴリズムに興味が出た人﹂などにぴったりだと思います。また、研究室での後輩教育用資料にするのも良いと思います。実際に使いましたし。 ここで紹介する資料一覧は以下の通りです。 資料1‥﹁ChordアルゴリズムによるDHT入門﹂ 資料1ーオプション1‥﹁DHTアルゴリズムSymphony

  • データ構造やアルゴリズムを視覚的に確認できるData Structure Visualizationが面白い | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記


    みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 開発において言語の習得はいわば前段階。データ構造やアルゴリズムを理解して初めて作りたいと思ったプログラムを作れるようになります。データ構造やアルゴリズムは抽象的な概念なので，プログラミング言語やパラダイムが変化してもずっと使い続けることができる。いわば潰しの効く知識になりえるのが良いところ。 よく使われるデータ構造やアルゴリズムを勉強するためには，Data Structure Visualizationのようなサイトを使うといいかもしれない。Webブラウザ上で視覚的に確認できるのがよいところ。例えば，バブルソートやクイックソートのような主要なソートアルゴリズムはここで確認できる。どのよ

  • 「最強最速アルゴリズマー養成講座」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ - ITmedia Keywords


    最強最速アルゴリズマー養成講座‥ そのアルゴリズム、貪欲につき――貪欲法のススメ アルゴリズムの世界において、欲張りであることはときに有利に働くことがあります。今回は、貪欲法と呼ばれるアルゴリズムを紹介しながら、ハードな問題に挑戦してみましょう。このアルゴリズムが使えるかどうかの見極めができるようになれば、あなたの論理的思考力はかなりのレベルなのです。︵2010/9/4︶ 最強最速アルゴリズマー養成講座‥ 病みつきになる﹁動的計画法﹂、その深淵に迫る 数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。︵2010/5/15︶ 最強最速アルゴリズマー養成講座‥ アルゴリズマーの登

  • 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


    2007年11月26日18:15 カテゴリMathLightweight Languages 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 ぎくっ あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。 - 人力検索はてな なぜぎくってしているかというと、実はすでにアルゴリズム本の発注を受けているからなのだ。いつまでも伏せておくのもなんなので、ここにえいやっとdiscloseしてしまうことにする。 アルゴリズム大募集!　C&R研究所 - トップページ その下書きもかねて、そこでも紹介しないわけに行かないメジャーなアルゴリズムをとりあえず10個紹介しておくことにする。 ユークリッドの互除法(Euclidean algorithm) その昔(数百年ほど前)は﹁アルゴリズム﹂といえば、﹁手順一般﹂を指すのではなく、この﹁互除法
    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

  • アルゴリズムの紹介


    ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。﹁ライン・ルーチン﹂﹁円弧描画﹂﹁ペイント・ルーチン﹂﹁グラフィック・パターンの処理﹂﹁多角形の塗りつぶし﹂を一つにまとめた GraphicLibrary と、﹁確率・統計﹂より﹁一般化線形モデル﹂までを一つにまとめた Statistics を現在は用意していま

  • サービス終了のお知らせ


    サービス終了のお知らせ いつもYahoo! JAPANのサービスをご利用いただき誠にありがとうございます。 お客様がアクセスされたサービスは本日までにサービスを終了いたしました。 今後ともYahoo! JAPANのサービスをご愛顧くださいますよう、よろしくお願いいたします。
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