Rust(ラスト)とはC/C++言語のように実行速度や実行効率に優れていながら安全なプログラムが作れることで人気のプログラミング言語です。最近では、Linuxカーネルの開発言語に加わるとのことで話題になっています。そんなRustで有名アルゴリズムを解くことで、Rustについて理解を深めましょう。
この記事は「データ構造とアルゴリズム Advent Calendar 2020」16日目の記事です。 15日目の記事はyurahunaさんの「木分解上の動的計画法」で、 17日目の記事はtsukasa__diaryさんの「Lawler の K-Best 列挙アルゴリズム」です。 この記事内で使用しているプログラムやそのテストプログラムは全て以下のGitHubリポジトリで閲覧可能です。プログラムの詳細に興味がある方はこちらをご覧ください（ついでにStarを押していってくれると喜びます🙂）。 Github: ashiba/Imprementation_of_IKERUKANA: Momotaro Dentetsu is a game. 変更履歴 2020/12/21に「最終的に貧乏神が付かない移動方法 ～貧乏神持ちの場合～」, 「最終的に貧乏神が付かない移動方法 ～貧乏神がついていない場合～
はてなアプリケーションエンジニアの id:shiba_yu36 です。 最近自分が基礎的でずっと廃れなさそうな分野であるアルゴリズムを少しずつ学びたいと考えていました。しかし、アルゴリズムはあまりにも基礎分野のため、モチベーションをずっと保ち続けられるかという不安もありました。そこで周りの人も巻き込むことでモチベーションを保ち続けたいと思い、社内で勉強会を開催したいと考えました。 勉強会の教材を選定していたところ、Courseraで「Algorithms, Part I」という非常に高評価な教材を見つけることが出来たので、最近はこの教材をみんなで集まって見ながら議論をするという体裁で社内勉強会を開催しています。実際にやってみると、社内勉強会という形式を取ったのも良く、さらにこの教材を利用したことも良かったと感じています。 少しずつ社内勉強会で講義を進めていき、ようやく半分のWeek3まで終
あなたは円周率を何桁言えますか。3.14159…という、あの数字です。 円周率の小数部分は無限に続き、循環することもありません。 古来より、数学者は円周率の値を様々な幾何学的な近似や公式を用いて計算してきました。 その桁数は計算機の発明により飛躍的に伸び、収束の速い公式の発見や効率の良いアルゴリズムの発明などによって加速してきました *1。 5年前、私がまだ学生だった頃、円周率1億桁の計算に挑んだことがありました。 私にとって高精度計算の初めての挑戦で、様々な試行錯誤で苦労したのをよく覚えています。 itchyny.hatenablog.com 2017年現在、円周率計算の世界記録は22兆桁です。 円周率計算の歴史をご覧いただくとよく分かると思いますが、近年の円周率計算の世界記録からは次のような特徴が読み取れます。 2002年に1兆を超え、最新の記録 (2016年) は22兆桁 (10進数
‐‐ ‐‐ Yin Jun‐Feng (Tongji University) 5 . 6 . 2008 House Open NII • • • • ⎩ ⎨ ⎧ = − = + ) 2 ( 2 3 ) 1 ( 5 3 2 L L y x y x ⎩ ⎨ ⎧ = − = + ) 2 ( 2 3 ) 1 ( 5 3 2 L L y x y x 1 , 1 ) 2 ( 2 3 ) 1 ( 5 3 2 = = ⎩ ⎨ ⎧ = − = + y x y x y x L L 1 , 1 ) 2 ( 2 3 ) 1 ( 5 3 2 = = ⎩ ⎨ ⎧ = − = + y x y x y x L L x y 5 3 2 = + y x 2 3 = − y x ) 1 , 1 ( 0 ⎪ ⎩ ⎪ ⎨ ⎧ = + − = − = + ) 3 ( 1 ) 2 ( 2 3 ) 1 ( 5 3 2 L L L y x
【概要】 21世紀を迎えてから、ロボット技術は我々の日常生活に浸透してきており、人間そっくりの案内ロボットが登場したり、癒し系のペットロボットやロボット工作キットが販売されていたりします。見た目や体つきはかなり発展したように見えますが、ロボット研究において大きな課題として残されているのが、いかにして「賢さ」を実現するか、という事です。一方で、脳科学の発展とともに、ロボットを人間のように賢くするためには人間の脳を見習わなければならない、という考え方も浸透して来るようになり、ロボット研究者と脳科学研究者が議論を交わす事も多くなってきました。 そのような背景から、本講座では、ロボットの頭脳がどのように実現されているか、また脳科学の観点からどのようにすれば人間のような考え方のできるロボットが実現できるのか、というトピックについて解説します。
2015年12月17日、Google Chrome の JavaScript エンジン（処理系）である V8 の公式ブログにて、 JavaScript の標準的な乱数生成APIである Math.random() の背後で使われているアルゴリズムの変更がアナウンスされました。 Math.random() 関数は JavaScript を利用する際には比較的よく使われる関数ですので、親しみのある方も多いのではないかと思います。 新たなバグの発見や、従来より優秀なアルゴリズムの発見によってアルゴリズムが変更されること自体はそれほど珍しくはないものの、 技術的には枯れていると思われる Math.random() のような基本的な処理の背後のアルゴリズムが変更されたことに驚きを感じる方も少なくないかと思いますが、 それ以上に注目すべきはその変更後のアルゴリズムです。 実際に採用されたアルゴリズムの原
RubyからGoの関数をつかう → はやい - Qiita 約20倍はやい！！！！！！すごい！！！！！！！！！！！！！！ Go単体での実行に毛が生えた程度になりました！！！！！！！！！！！！！！！！！！ もう「Rubyより、ずっとはやい」なんて言わせないぞ！！！！！！！！ http://qiita.com/grj_achm/items/679b3f3af2cf377f0f02 def fib(n) return n if n <= 1 fib(n - 1) + fib(n - 2) end puts fib(40) 巷で良く見る fib のコードですね。 $ time ruby fib1.rb 102334155 real 12.692 system 0.031 user 12.651 これを再帰を使わない様に修正すると以下の様になります。 def fib(n) f0, f1
圧縮されたソート済の整数列ってのは汎用的なデータ構造で、たとえば検索エンジンの転置インデックスとか、いろんなところで使うわけです。で、検索エンジンの場合は速度重要なので、PForDeltaとか様々なデータ構造が研究されてる。 一方、H2O には、ブラウザキャッシュに載ってない js や css をサーバプッシュする仕組み「cache-aware server push」があって、何がキャッシュされているか判定するためにブルームフィルタを全ての HTTP リクエストに含める必要がある。 で、ブルームフィルタを圧縮しようと思うと、ブルームフィルタってのはソート済の整数列として表現できるので、これを圧縮しようって話になる。 検索エンジン等で使う場合は速度重要だけど、HTTPリクエストに載せる場合は空間効率のほうが重要になる。ってことで、空間効率が理論限界に近いゴロム符号（の特殊系であるライス符号
コンテンツメディア事業本部の新卒エンジニア坂本がお送りいたします。 突然ですが、皆さんの好きなソートアルゴリズムはなんですか？ 私は基数ソートのスマートでストイックな雰囲気に惹かれます。 とはいえ、普段の開発では「どのソートアルゴリズムを使うか」を意識することは少ないのではないでしょうか。 むしろ現実世界で「トランプが全部揃ってるか」を手作業で確認するときとかのほうが、実はソートアルゴリズムが必要なのかもしれません。 ということで（？）、そのような現実的な場面で、本当に実用的なソートアルゴリズムを決める戦いが始まりました。 選手紹介 今回試したソートアルゴリズムは、独断と偏見で選んだ以下の5種類。 1 挿入ソート シンプル・イズ・ベスト！正直言ってベンチマークの噛ませ犬！ 2 クイックソート 「クイック」の名前はダテじゃない！王者の貫禄を見せてやれ！ 3 マージソート 安定感のある隠れた実
A Gentle Introduction to Algorithm Complexity Analysis Dionysis "dionyziz" Zindros <dionyziz@gmail.com> EnglishΕλληνικάмакедонскиEspañolNederlandsעבריתPortuguêssrpskohrvatskiУкраїнськаРусскийHelp translate Introduction A lot of programmers that make some of the coolest and most useful software today, such as many of the stuff we see on the Internet or use daily, don't have a theoretical computer s
オンラインアルゴリズムとは、データが逐次的に入ってきた時にも計算できるアルゴリズムのことである。 データを全て見た上で計算するバッチ(オフライン)アルゴリズムと対比してこう呼ばれる。 オンラインアルゴリズムは、すべてのデータをメモリ上に保持しておくのが厳しいような大規模データを扱う場合などによく使われる。機械学習の文脈でよく見かけるかもしれない。機械学習の文脈だと割と理論的に難しい物が多いが、平均、分散、サンプリングなどは簡単なシステムを作るときにも割とよく使うので、データが逐次的に来ても処理が書けるようになっておくと幸せになれることもあるはず。 今回は、平均値の逐次計算についてだけやり方を書いておく。 平均値の逐次計算 averageを求めたい平均値、totalを今までに処理したデータの個数として、 以下の形で記述できるようにすることを目標とする。
ハッシュテーブル 7. ハッシュテーブル(Hash Table) メモリー効率を犠牲にしてでも(たいていのケースで)O(1)でデータにアクセスすることを可能にするこの方法は、連想配列の実装に最適で、Perlで多用されたことから今では連想配列の代名詞にすらなってしまった。 現在のLLでは、いずれも組み込みでこれをサポートしているし、CやC++のライブラリーも充実していることもあって、自ら実装する機会はあまりないと思われるが、その特性は知っておいた方がよい。 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 ハッシュテーブルは以下のような利点を持っています。 ハッシュ関数に偏りがなく、十分なサイズの配列を取れるなら、ほぼ一定時間で要素の挿入・削除・検索ができます。 ただし、以下のような欠点もあります。 ハッシュ関数の作り方や、配列サイズに大
平方数とは、ある整数の平方（＝二乗）であるような整数のことを言います。つまり、0,1,4,9,16,...が平方数ということになります。 ところで、与えられた整数が平方数かどうかを判定するにはどうすれば良いでしょうか。与えられた整数の平方根の小数点以下を切り捨て、それを二乗して元の数になるかどうか、というのがすぐ思いつく実装です。 <?php function is_square($n) { $sqrt = floor(sqrt($n)); return ($sqrt*$sqrt == $n); } しかし、平方根の計算は比較的重い処理です。もっと高速化する方法は無いのでしょうか。 多倍長整数演算ライブラリGNU MPには平方数かどうかを判定するmpz_perfect_square_p関数が存在します（PHPでもgmp_perfect_square関数として利用できます）。本稿ではこの実装
[2024/12/07 15:58:35] New AtCoder Regular Contest 189 (Div. 2) Announcement [2024/12/06 19:53:32] New Daiwa Securities Co. Ltd. Programming Contest 2024（AtCoder Beginner Contest 383） Announcement [2024/11/29 19:20:14] AtCoder Beginner Contest 382 Announcement [2024/11/28 22:45:15] HACK TO THE FUTURE 2025 (AtCoder Heuristic Contest 040) Announcement [2024/11/23 23:27:12] AtCoder Grand Contest 069 A
2. はじめに！ • 本講義では、ソースコードを扱います。 • 前面の資料だけでは見えづらいかもしれないので、 手元で閲覧できるようにしましょう。 • URLはこちらから – http://www.slideshare.net/chokudai/wap-atcoder2 – URLが打ちづらい場合は、Twitter: @chokudaiの最新発言 から飛べるようにしておきます。 • フォローもしてね！！！ 2014/3/16 2 3. ©AtCoder Inc. All rights reserved. 3 目次 1. 勉強会の流れ 2. 競技プログラミングって？ 3. シミュレーション問題 4. 全探索問題 5. 本日のまとめ 2014/3/16 3
1. 2012/06/12 ディー・エヌ・エー 渋谷オフィス (TopCoder Meetup in Japan) プログラミングコンテストでの 乱択アルゴリズム 東京大学情報理工学系研究科 秋葉 拓哉 / [[iwi]] 1 2. 自己紹介 • 秋葉 拓哉 / [[iwi]] – Twitter: @iwiwi • 東京大学 情報理工学系研究科 コンピュータ科学専攻 • プログラミングコンテスト凄い好き – 世界大会の常連をやっています – ここ 1 年で 3 回，来月も行きます • プログラミングコンテストチャレンジブック共著 2 3. 今日の話 「乱択アルゴリズム」 • 既存の乱択アルゴリズムの紹介を延々とはしません – そういうアルゴリズム解説は一杯あります • コンテストに焦点を絞り，乱択アルゴリズムを設計 できるようにする，ということを目指す （簡単めの話になります，中上級者の
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