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データ構造に関するindicationのブックマーク (7)

  • コーディングインタビューの対策とその意義 (1/2) - 16bitのメモランダム


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    コーディングインタビューの対策とその意義 (1/2) - 16bitのメモランダム
  • 興味深いデータ構造:BK木 | POSTD

    BK木とは、 距離空間 内のデータをインデックス化する目的に特化した、木構造を指します。距離空間は基的に、要素の組 $ (a,b) $ 全てについて距離関数 $ d(a,b) $ を持つオブジェクトの集合です。この距離関数は正しく動作することを保証するために、一連の公理を満たしていなければなりません。これが必要になる理由は、後述の「検索」のセクションできちんと説明します。 BK木のデータ構造は、一連のキーを検索し、与えられた検索キーの値に最も近いキーを見つける問題の解決策として、 1973年にBurkhardとKellerが提案したもの です。この問題を解決する素朴な方法は、要素の組に含まれる各要素と検索キーの値を単純に比較することです。一定の時間内に比較が完了した場合、この検索の解は $ O(n) $ となります。一方、BK木を採用すると、この時実行する比較の回数を減らせる可能性が高く

    興味深いデータ構造:BK木 | POSTD
  • ハクビシンにもわかる全文検索 - Qiita

    高速な全文検索アルゴリズムであるFM-indexについて解説する。理解しがたい点や間違っている点があれば是非コメントで指摘してほしい。 概要 FM-indexはリニアな文字列に対して検索をするアルゴリズムで、主に簡潔データ構造とBWT(およびLF mapping)という二つのアイデアから成り立っている。BWTはBurrows-Wheeler変換のことで、文字列を特殊な並び順に変換するという可逆関数である。BWTされた文字列を簡潔データ構造固有の操作をすることで、クエリ文字列の長さに比例した短い時間で文字列を探し出すのがFM-indexだ。 簡潔データ構造 簡潔データ構造に関してはFM-indexで必要となる二つの関数だけ説明して、詳細は次の機会に譲るとする。さて、二つの関数はともに文字列のある位置より前の部分に含まれている文字の数を数え上げるというものでrank()とrankLessTha

    ハクビシンにもわかる全文検索 - Qiita
  • 後悔しないもんごもんごの使い方 〜サーバ編〜

    UnityとPhoton Cloudを組み合わせてゲームを作った話 https://peatix.com/event/323261

    後悔しないもんごもんごの使い方 〜サーバ編〜
  • Algorithm - 連想配列の実装としてのハッシュはオワコン? : 404 Blog Not Found


    2012011711:45 Tips Algorithm - ? Jon Bentley /    : WebDoS(hashdos) () ?(Associative array)(Collection)
    Algorithm - 連想配列の実装としてのハッシュはオワコン? : 404 Blog Not Found
    indication
    indication 2012/01/17
    適材適所を大切に。
  • 2011-02-18 - ITは芸術だ レガシープログラマかどうかを判断する10項目


    2011.3.3011 ...  = 使 C C#C#Java使*1 1011  使
    2011-02-18 - ITは芸術だ レガシープログラマかどうかを判断する10項目
    indication
    indication 2011/02/18
    最新を知っておいたほうがよい
  • SQLで木と階層構造のデータを扱う――入れ子集合モデル


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