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Photo by Oferico 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について勉強したことはありますか？そして、基本的なアルゴリズムについて、どのようなものがあって、どのようなときに使うとよいかといったことを説明することができますか？ 仕事をしていると、プログラミング言語等の勉強や業務に忙しくて、正直アルゴリズムどころではないという場合がほとんどでしょう。しかし、いつか勉強しようと思っていたけど、基本的なアルゴリズムにどんなものがあるのかなんて今更聞けないな……ということもあるかと思います。 今回はそんな方に向けて、基本的なアルゴリズムの一部の概要に加え、アルゴリズムの勉強に役立つサイト、書籍をご紹介したいと思います。 ■アルゴリズムを学ぶ意味 例えば、ソート等については、通常はすでにソート関数があるので、自分で作らなくても済む＝アルゴリズムも勉強しなくていいと思ってしまうかもしれません。しか
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
クレジットカード番号ってどうやって決まるの？2013.07.26 12:0012,982 福田ミホ ああしてこうすると、必ず10の倍数に。 クレジットカード番号って適当に新しい数字の羅列があてがわれる、って思われてるなら、それは間違いです。良質な数字列がえてしてそうであるように、そこには一定のアルゴリズムが使われているんです。 といっても、カード番号の最初の数字はカード会社によって決まっていて、VISAなら4、マスターカードなら5、アメックスなら34か37という具合です。でも、最初じゃなくて最後の1ケタがミソなんです。Data Geneticsによれば、これがあることでカード番号を書き込んだりコンピューターで入力したりしたとき、その番号が正しい番号かどうかすぐ検知されるんだそうです。 一般的な16ケタのクレジットカード番号では、最初の15ケタはそれを発行する銀行が決めている。が、最後の1ケ
Luhnアルゴリズム（Luhn algorithm, ルーン・アルゴリズム）は、様々な識別番号の認証に使われている単純なチェックサム方式。MOD-10アルゴリズムとも。クレジットカード番号、IMEI番号、en:National Provider Identifier（アメリカでの医療機関の識別番号）、カナダ社会保険番号（Social Insurance Number）などで使われている。IBMの科学者 ハンス・ピーター・ルーン（英語版） が1954年1月6日に特許を申請し、1960年8月23日に発効した[1]。 アルゴリズムはパブリックドメインになっており、今日では広く利用されている。ISO/IEC 7812-1[2] に詳細に記されている。暗号学的ハッシュ関数としては使えない。 記入ミスやタイプミスを検出するためのもので、クレジットマスターによる悪意ある攻撃を防ぐものではない。多くのクレ
「機械学習」というワードになんとなく惹かれつつも、具体的にやりたいことがあるわけでもないので、手を動かすことなくただひたすら「いつかやる」ために解説記事やチュートリアル記事を集める日々を過ごしていたのですが、このままじゃイカン！と Machine Learning Advent Calendar 2014 - Qiita に参加登録してみました。 が、やはり何もしないまま当日を迎えてしまったので、お茶濁しではありますが、せめて「機械学習ってどんな手法やライブラリがあって、どんな応用先があるのか？」というあたりをざっくり把握して最初に何をやるのか方向付けをするためにも、たまりにたまった機械学習系の記事をいったん整理してみようと思います。 機械学習の概要 特定のライブラリや手法の話ではなく、機械学習全般に関する解説。 機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks 機械学習チ
English Version News: MTToolBox をGitHubで公開しました。(2013/10/04) TinyMTをリリースしました。 (2011/06/20) MTGPをリリースしました。(2009/11/17) SIMD-oriented Fast Mersenne Twister (SFMT) をリリースしました。 SFMTはオリジナルのMersenne Twisterより約二倍速く、 よりよい均等分布特性を持ち、零超過初期状態からの回復も高速です。 SFMTのページを見てください。 (2007/1/31) お願い：使う時にemailを一通下されば、 今後の改良のはげみになります。 どんなささいな問題点でも、見つけ次第御連絡下さい。 m-mat ＠ math.sci.hiroshima-u.ac.jp (このメールアドレスは スペースを抜いて手で打ち直してください)
メルセンヌ・ツイスタ (Mersenne twister、通称MT) は擬似乱数列生成器 (PRNG) の1つである。従来の疑似乱数列生成手法にある多くの欠点を克服し、高品質の疑似乱数列を高速に生成できるものとして、1996年に松本眞と西村拓士によって国際会議で発表された（1998年1月に論文掲載）。考案者らによる実装が修正BSDライセンスで公開されている。 「メルセンヌ・ツイスタ」は厳密にはある手法に基づいた乱数列生成式（あるいは生成法）の族を指し、内部状態の大きさや周期は設定可能である。以下の長所と短所では、メルセンヌ・ツイスタ自体、よく使われている生成法のMT19937、さらにその実装について、区別することなく述べている。 219937-1 (≒4.315×106001) という長い周期が証明されている。 この周期は、名前の由来にもなっているように（24番目の）メルセンヌ素数であり、
Photo by VFS Digital Design 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について知っているでしょうか。情報系の学部出身の人は学校の授業でやったかもしれません。一方で学校で情報系の勉強をせずにITエンジニアになったという方は、アルゴリズムやデータ構造について一度は「勉強したほうが良いんだろうな」と思いつつも、実際の業務であんまり必要なさそうだし、難しそうだし、DevOpsやオブジェクト指向やフレームワークについて学ぶので手一杯で未着手、という人も多いのではないでしょうか。 今回はそんな方に向けて、アルゴリズム、データ構造を学ぶ意義と、それらを学ぶときに役立つ本とサイトについてまとめました。 ■アルゴリズム、データ構造を学ぶ意味 アルゴリズムやデータ構造について語られるときに、非常に良く言われる事として「そんなものは実務に役立たたないので必要ない」という意見があります。本当にア
Visualization and "audibilization" of 15 Sorting Algorithms in 6 Minutes. Sorts random shuffles of integers, with both speed and the number of items adapted to each algorithm's complexity. The algorithms are: selection sort, insertion sort, quick sort, merge sort, heap sort, radix sort (LSD), radix sort (MSD), std::sort (intro sort), std::stable_sort (adaptive merge sort), shell sort, bubble sort,
アルゴリズムを理解するのにビジュアル化することは非常に有効で、プログラムをビジュアル化することで理解が進むのもまた同じ。そこで、アルゴリズム・プログラミングの理解が進むようにと、アルゴリズムを記述したプログラムコードを一挙にビジュアル化することで、アルゴリズム＆プログラミングを同時に学習できる一挙両得なサービス「VisuAlgo」が公開されています。 VisuAlgo - visualising data structures and algorithms through animation https://visualgo.net/en 上記のVisuAlgoサイトで試しにソートアルゴリズムの基本プログラム「バブルソート」をビジュアル化してみます。「Sorting」の「bubble」をクリック。 検索窓の下に「bubble」と表示されたのを確認したら「Sorting」の画像をクリック。
B木（びーき、英:B-tree）は、計算機科学におけるデータ構造、特に木構造の一つ。ブロック単位のランダムアクセスが可能な補助記憶装置（ハードディスクドライブなど）上に木構造を実装するのに適した構造として知られる。 実システムでも多用されており、データベース管理システムの多くはB木による索引を実装している（B木の改良型または亜種であるB+木やB*木を使うことが多い）。 B木の例 多分岐の平衡木(バランス木)である。1 ノードから最大 m 個の枝が出るとき、これをオーダー m のB木という。後述する手順に従って操作すると、根と葉を除く「内部ノード」は最低でも m /2 の枝を持つことを保証できる[2]。 各ノードは、枝の数 - 1 のキーを持つ。枝1 ～ 枝m と キー1 ～ キーm -1 を持つとき、枝i には キーi -1 より大きく キーi より小さいキーだけを保持する（キーの重複を許
第5回 RDBMSで使われるB木を学ぼう はやしつとむ アナハイムテクノロジー株式会社 2009/6/22 オブジェクト指向によって、アルゴリズムは隠ぺいされていることが多くなった。しかし、「用意されていない処理」が求められたときに対応できるだろうか（編集部） 第3回「AVL木で木構造を学ぼう」、第4回「もっとAVL木で木構造を学ぼう」と2回連続でAVL木について解説しました。 今回はAの後だからBというわけではありませんが、B木（B-Tree）を取り上げます。 B木の変種であるB+木やB*木は、OracleやPostgreSQL、Firebirdなどのリレーショナルデータベースでインデックスとして利用されている、メジャーな木構造です。 筆者はDelphi 2009でサンプルプログラムを作成していますが、Delphiをお持ちでない方は下記のURLからTurboDelphiをダウンロードして
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
開発したいプログラム ECサイト内の2つの異なる商品（値段は同じでも構わない）を購入し、その合計価格が指定の価格以内で最大になる組み合せを探してください。 →問題詳細 新人女子プログラマの野田さんが途中まで書いたプログラム Item_a_b = 4500 // a+bの価格 Item_a_c = 500 // a+cの価格 Item_a_d = 2300 // a+dの価格 Item_b_a = 1240 // b+aの価格 Item_b_c = 5020 // b+cの価格 (中略) if Item_a_b == campaign_price print “AとBの組み合わせが最大！” if Item_a_b == campaign_price -10 print “AとBの組み合わせは-10円差でおしい！” if Item_a_c == campaign_price (以下略)
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
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Amazon.co.jp: 超高速グラフ列挙アルゴリズム:〈フカシギの数え方〉が拓く,組合せ問題への新アプローチ: ERATO 湊離散構造処理系プロジェクト (著), 湊真一 (編集): 本