30 分でわかる！アルゴリズムの基本
このスライドは、2022/4/14 に実施されたイベント『問題解決のための「アルゴリズム × 数学」- Forkwell Library #1』の基調講演を加筆修正したものです。実際の講演（35 分）を見たい方は、以下の URL をご覧ください。 https://www.youtube.com/watch?v=2OrsR37_GdM 【目次】 第一章 アルゴリズムとは（pp. 1～19） 第二章 アルゴリズムの例 A：迷路の探索（pp. 20～79） 第三章 アルゴリズムの例 B：プログラムのデバッグ（pp. 80～126） 第四章 アルゴリズムの例 C：映画鑑賞の最適化（pp. 127～154） 第五章 講演のまとめ（pp. 155～162）
8時間を0.01秒に短縮 「アルゴリズムの素晴らしさが2分で分かる動画」が今すぐ勉強したくなる分かりやすさ
※本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ています アルゴリズムの素晴らしさを2分で解説した動画が、とても分かりやすくためになると人気です。なるほど、これがアルゴリズムと仕組みかぁ。 最短経路をアルゴリズムで算出しよう この動画では、迷路を最短手数で解くアルゴリズムについて解説。迷路はマス目状になっており、全部で8900億個の手順が存在するものとなっています。全ての経路を試せば最短手順を導き出せますが、普通のコンピュータでは約8時間かかってしまう計算になります。 全パターンの網羅は非常に時間がかかります そこで計算の手順を変更。スタートに0を書き、その隣1を、また隣に2……と繰り返していきます。こうして進めていくと最終的にゴールは34となり、この34が最短手数となることが分かります。今度はゴールから34，33，32とたどっていけば、最終手数で進む経路の1つが導き出せました。 数字を振
プログラミング初心者の40代おじさんが1年かけてAtCoder緑になった話（色変記事） - Qiita
コーディング面接対策のために解きたいLeetCode 60問
Log Structured Merge Trees - ben stopford
It’s nearly a decade since Google released its ‘Big Table’ paper. One of the many cool aspects of that paper was the file organisation it uses. The approach is more generally known as the Log Structured Merge Tree, after this 1996 paper, although the algorithm described there differs quite significantly from most real-world implementations. LSM is now used in a number of products as the main file
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アルゴリズムとプログラミングをビジュアルで一挙に理解できる「VisuAlgo」
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A/Bテストよりすごい？バンディットアルゴリズムとは一体何者か - Qiita
オバマ大統領の再選に大きく寄与したことで大きな注目を集めているA/Bテスト。A/Bテストを導入した、することを検討している、という開発現場も多いのではないだろうか。 そんな中、Web上で次のような議論を見つけた。 20 lines of code that will beat A/B testing every time Why multi-armed bandit algorithm is not “better” than A/B testing 一言でまとめると「A/Bテストよりバンディットアルゴリズムの方がすごいよ」「いやいやA/Bテストの方がすごいし」ということだ。 で、バンディットアルゴリズムとは一体何者なのか？ そこでBandit Algorithms for Website Optimization (O'REILLY)を読んでみた。その結果分かったことを踏まえてざっくりと
Ramer–Douglas–Peucker Algorithm
RedisLiveのソースコードを読んでいると、時系列データのプロットに Ramer–Douglas–Peucker アルゴリズムというのが使われていた。 大量のデータがあるとき、それらをすべてつなげて曲線をひくのではなく、うまく間引いて元の曲線に近似させるアルゴリズム。“iterative end-point fit algorithm” や “split-and-merge algorithm” などとも呼ばれる。 Algorithm アルゴリズムそのものは以下のようにものすごくシンプル。 先頭と最後の点をプロット対象にする。 この2点で線をひく。 線から近似精度(ε)以上離れた点を探し、その中で最も遠い点をプロット対象にする。 プロット対象の各点を線でつなげる。 再帰的に ステップ3とステップ4を繰り返す。 この流れをまとめると下図のようになる。(wikipedia より) Smoo
The 21st IOCCC: PiE in the sky award のエントリ - まめめも
ref: http://www.ioccc.org/2012/endoh2/endoh2.c ref: http://www.ioccc.org/2012/endoh2/hint.html #include<stdio.h> /******** SpigotQuine -- usage: ./spigot [pi or e] ********/ char*s="G1%%xJ{;Q7wunmuGuu%%uu#include<stdio.h>/*Spigot_Quine*/#include<stdli" "b.h>/*_IOCCC2012_*/int*e," "i,j,k,n" ";char*q" ",*a,*d,*z,*p=%s%c;" "int" "%cmain(){a=calloc(" "1,1e4+n*2);;for(*" "a=\0@3,z=d=a+n+1,j=n*8-7;" "k=
Hadoop MapReduce デザインパターンの3章まで読んでみた。 - wyukawa's diary
モバイルゲームの歴史を年代別にご紹介します。モバイルゲームの成長と今後について詳しく解説していきます。
Google の秘密 - PageRank 徹底解説
経路探索アルゴリズムの「ダイクストラ法」と「A*」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
as詳解 ActionScript 3.0アニメーション ―衝突判定・AI・3DからピクセルシェーダまでFlash上級テクニック を読んでいて、経路探索のアルゴリズムで A* が取り上げられていました。A* については、いろいろ検索して調べたりもしたのですが、やっぱり本に書いてあると理解しやすいですね。せっかくなので自分流に実装してビジュアライズしてみました。ダイクストラ法まずは A* の特別なケースでもあるダイクストラ法から見ていきます。クリックすると探索のシミュレーションが開始します。スタート地点(S)からゴール(G)への探索が始まります。色がついたところが「最短経路が決定した場所」です。スタート地点から少しずつ探索が完了していきます。半分ぐらい完了しました。まだまだ進みます。最後まで終わりました。最短経路を黒色矢印で表示しています。ダイクストラ法は、スタート地点から近いノード(=マス
高速な安定ソートアルゴリズム "TimSort" の解説 - Preferred Networks Research & Development
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プログラミングコンテストでの乱択アルゴリズム
