00:26 12/12/18 BookLive! 7月に出会ってからずっと電子書籍ストアとして BookLive! をひいきにしているのですが、一体どこが好きなのか語りたくなりました。 ITMedia の これでもう迷わない、電子書店完全ガイド という一連の記事の、 電子書籍の端末の話よりストアの話をしましょうよというコンセプトに思いっきり影響されています。 といっても、第一印象が「普通のことが普通にできるので感激した！！」というもので、 つまり今年の前半に使っていた幾つかの電子書籍ストア/専用アプリが残念だっただけかもしれません。 買った本がどこをクリックすれば読めるのか理解するのに10分かかった、とか、 6冊以上買うと本棚アプリから画面外に本がはみ出るので手でいちいち棚を変えて整理しないと読めない、とか。 本当に普通に使えるという以上に特筆することもないんですが、 あ、でも、今年になる
Using an idea grabbed from a mailing list post, I implemented the diff algorithm discussed in the following paper (free registration required): P. Heckel, A technique for isolating differences between files Comm. ACM, 21, (4), 264–268 (1978). The implementation, itself, has two functions, one of which is recommended for use: diffString( String oldFile, String newFile ) This method takes two string
JavaScript でソートアルゴリズムを可視化 JavaScript でソートアルゴリズムを可視化するプログラムを書いてみました。元ネタは Jon Bentley による ソートアルゴリズムを可視化する Java アプレットです。 アルゴリズム 要素数 動作確認は Firefox 2, IE 7, Opera 9 で行いました。要素数は最大で200まで選べますが、かなり重くなるので遅いマシンで実行すると危険です。 English version is also available. ソースコード: sort-animation.js 解説 X軸が配列の添え字、Y軸が配列の要素の値を示しています。最初に要素がランダムに並んでいる配列 (値に重複なし) を作って、それを各種のソートアルゴリズムでソートする様子をアニメーションで表示します。 ただし、要素のあらゆる変更に対して毎回表示を更新し
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
さて試験問題です。 内容は、壁とスペースで構成された迷路が与えられたとき、スタート地点からゴール地点に至る最短経路を求めよ、というものです。 たとえば、S:スタート G:ゴール *:壁 $:解答の経路 としたとき、 ************************** *S* * * * * * * ************* * * * * ************ * * * * ************** *********** * * ** *********************** * * G * * * *********** * * * * ******* * * * * * ************************** という入力に対し、 ************************** *S* * $$$ * *$* *$$*$ ************
適当な単語群を含む辞書があったとします。「京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある」*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に「京都」「高倉二条」「つけ麺」「店」という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで「共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)」などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと
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