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algorithmに関するasa_ca3のブックマーク (8)

  • 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

  • 目から鱗が落ちるように分かるプログラミング講座 詳細解説 Acroquest Technology 株式会社

    プログラミングとは? 1. 入力・処理・出力 次の問題を考えて見てください。 「5人の男性の年齢がそれぞれ21、18、22、19、20才のとき、その平均年齢を求めてください。」 この問題を解くのに皆さんは、全員の年齢の合計を求めて5で割ると答えるでしょう。これをもう少し詳しくいうと、 (1) 全員の年齢の合計を求める (2) 合計を5で割る この二つの手順で行います。 このように問題を解くときの手順をアルゴリズムといいます。皆さんがコンピュータに問題を解かせようと思ったとき、このアルゴリズムをプログラム言語で書いてあげなければなりません。このプログラム言語で書かれたアルゴリズムのことをプログラムといいます。 ところで、これが次のような問題だったらどうでしょう。 「5人の男性の平均年齢を求めてください。」 これでは一人ひとりの年齢が解りませんので平均の求め方は知っていても計算できません。アル

    目から鱗が落ちるように分かるプログラミング講座 詳細解説 Acroquest Technology 株式会社
  • OpenDataStructures.jp

    オープンソース版 Open Data Structures 日語訳の 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 書の読み方 訳者謝辞 なぜこのを書いたのか 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

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  • アルゴリズムビジュアル大事典

    このサポートページでは、マイナビ出版発行の書籍「アルゴリズムビジュアル大事典」にて作成しましたシンボル、アニメーション、疑似コードを掲載いたします。また、内容のアップデートを行ってまいります。詳しい解説は、書をご参考にしてください。 アニメーションコントローラの使い方はクイックマニュアルでご確認頂けます。 補足情報が表示されているトピックにつきましては、ご注意ください。その他の訂正等は正誤表をご覧ください。ご質問、不具合等のご報告は、ご遠慮なくy.watanobe@gmail.com(渡部)までお送りください。

  • クラスタリング (クラスター分析) - Toshihiro Kamishima

    クラスタリング (clustering) とは,分類対象の集合を,内的結合 (internal cohesion) と外的分離 (external isolation) が達成されるような部分集合に分割すること [Everitt 93, 大橋 85] です.統計解析や多変量解析の分野ではクラスター分析 (cluster analysis) とも呼ばれ,基的なデータ解析手法としてデータマイニングでも頻繁に利用されています. 分割後の各部分集合はクラスタと呼ばれます.分割の方法にも幾つかの種類があり,全ての分類対象がちょうど一つだけのクラスタの要素となる場合(ハードなもしくは,クリスプなクラスタといいます)や,逆に一つのクラスタが複数のクラスタに同時に部分的に所属する場合(ソフト,または,ファジィなクラスタといいます)があります.ここでは前者のハードな場合のクラスタリングについて述べます.

    クラスタリング (クラスター分析) - Toshihiro Kamishima
  • 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、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
  • UUID(v4) がぶつかる可能性を考えなくていい理由 - Qiita

    お手軽にランダムなIDを取得したい時にUUIDはとても重宝します。 でもたまに、 「このID(UUID)ってぶつかることない?対策しなくて大丈夫?」 と聞かれることがあります。 それに対して、 「ウィキペディア先生がぶつからねえって言ってたから大丈夫だよ!(#゚Д゚)」 で切り抜けるのもそろそろ限界のような気がするのでちゃんと調べました。 (もちろんウィキペディア先生を頼りました!) 2つの理論 UUIDの衝突確率について考える上で次の2つの理論が重要になります。 鳩の巣原理 誕生日のパラドクス 鳩の巣原理 鳩の巣原理とは、 m個の入れ物にn個のものを入れるとき、n > m ならば少なくとも1個の箱には2個以上のものが入る 9個の巣箱に10羽の鳩が入る場合、必ずどれかの巣箱には2羽以上入ることになるということです!(ウィキペディア先生) 考えれば当たり前のことですが同様にして考えれば、 「

    UUID(v4) がぶつかる可能性を考えなくていい理由 - Qiita
  • アルゴリズムとデータ構造

    書はコンピュータ サイエンスにおけるアルゴリズムとデータ構造を解説します。「プログラム書けるよ」と言う人達でも意外とアルゴリズムやデータ構造に関する知識を持っていません。 自身のプログラミング スキルを向上させたり隣のプログラマとちょっと差をつけるために是非とも身に着けておきたい知識です。 アルゴリズムとデータ構造は世の中にたくさんあります。書では適当な書籍で学べる基的なものを紹介します。データ構造の章では主に線形のデータ構造とグラフデータ構造を解説します。アルゴリズムの章では主に探索アルゴリズムと整列アルゴリズムを解説します。

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