コーディングインタビューの対策とその意義 (1/2) - 16bitのメモランダム
１．コーディングインタビューとは何か コーディングインタビュー（Coding Interview、またはProgramming Interview）とは、1時間ほどの制限時間内に小さなプログラミング問題を解かせる面接形式のことをいう。プログラマー、またはデータサイエンティストなどの採用試験として、米国を含むいくつかの国で用いられている。「物理的なホワイトボード上にプログラムを書く」という形式で実施されることが多い。「オンライン上の共有エディタで書く」といった形式のこともある。Googleなどは自社のYoutubeチャンネル動画でも説明している。 出題される問題としては、例えば、「複数の数字numbersと整数kが与えられたとき、合計がkとなる数字の組を1つ出力せよ」といったものがある。この問題は有名なので通称が付いており、Two Sumと呼ばれる。 Two Sumの一例。与えられた数値の並
約3年かけてプログラマ向けニュース推薦アプリを作り直した話 - Qiita
概要 『もっとより良いニュースアプリはできないだろうか』 そう考えてMenthasというニュースアプリを開発し、プログラマ向けニュースキュレーションサービスを作ってみた話 という記事をQiitaに書き、自分の予想を超えた反響を受けてから約3年になります。 しばらく開発の更新は留まってしまいましたが、ニュース推薦に関しての探求が終わったわけではなく、むしろ見えてきた課題のために数多くの論文を読んだりプロトタイピングを繰り返していました。 そしてつい先日、これまで解けなかった問題に対してようやく答えを自分なりに導き出すことができたため、骨格となるアルゴリズムの刷新に始まり、ついで開発もインフラからサーバサイド、フロントエンド・デザインと、全面的なリニューアルを行うことに成功しました。 新しいMenthasは以下のリンクから使用することができます。 https://menthas.com 今回は
ソートアルゴリズムを極める！ 〜 なぜソートを学ぶのか 〜 - Qiita
NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 今回はソートについて記します。 0. はじめに データ構造とアルゴリズムを学ぶと一番最初に「線形探索」や「ソート」が出て来ます。これらのテーマは応用情報技術者試験などでも頻出のテーマであり、アルゴリズムの Hello World とも呼ぶべきものです。 特にソートは、 計算量の改善 ($O(n^2)$ から $O(n\log{n})$ へ) 分割統治法 ヒープ、バケットなどのデータ構造 乱択アルゴリズムの思想 といった様々なアルゴリズム技法を学ぶことができるため、大学の授業でも、アルゴリズム関連の入門書籍でも、何種類ものソートアルゴリズムが詳細に解説される傾向にあります。本記事でも、様々なソートアルゴリズムを一通り解説してみました。 しかしながら様々な種類のソートを勉強するのもよいが、「ソートの使い方」や
DocBaseの同時編集機能を実現しているアルゴリズム – KRAY Inc.
はじめに 皆さんはGoogleドキュメントやHackMDを使ったことはあるでしょうか。これらのツールは「ネット越しに同時に複数の人で1つのドキュメントを編集できる」という特徴を持っています。お互いの編集がリアルタイムに反映されるので、相手が何を書くのかを意識することなく、簡単にドキュメントを複数人で編集することができます。これを実現するためには、同時編集に参加しているユーザ全員の編集内容がネットワークの延滞に影響されることなく、それぞれの編集内容をうまい具合にマージして反映してくれるような賢いアルゴリズムが必要になります。今回はこのアルゴリズムに関して書きます。 編集内容のマージとは 編集内容をうまい具合にマージしなければいけないケースを考えてみます。 AさんとBさんが次のドキュメントを同時編集するとします。最初は、お互いブラウザ上では次のように見えています。当然、この状態ではお互いに見え
Guetzli／Butteraugliに関するあれこれ - Qiita
2017年3月にGoogleから発表された新しいJPEGエンコーダ「Guetzli」と、同エンコーダが用いる画品質評価アルゴリズム「Butteraugli」について思うところとか。 Announcing Guetzli: A New Open Source JPEG Encoder GitHub google/guetzli GitHub google/butteraugli 多くのニュースサイトで『Google、JPEGを35％小さくできるエンコーダー「Guetzli」をオープンソースで公開』のようにセンセーショナルに紹介され、またGoogle社の手によるネームバリューもあったのか、世間の強い興味を引いたように思います。OSS方式にてソースコード公開されており、実際にエンコーダを動してみた方による良い／悪い評価結果が出てきています。 この記事では、同エンコーダ作者 Jyrki Alaku
BONXを支える音声信号処理開発のウラガワ - bonx tech blog
皆様はじめまして、BONXで技術顧問をやっている粟飯原と言います。BONXでは、開発領域では音声信号処理アルゴリズム開発とVoIPシステムに関するソフトウェアレベルでの音声通話品質向上だったりが主ですが、他いろいろやってます。技術顧問という肩書を頂いては居ますが、VoIPサーバをgolangで書いたり、組み込み向けの音声処理ライブラリをC++で実際に書いてます。 BONXは、御存知の通りアウトドアにかぎらず複数人で行う様々なアクティビティをより楽しくするためのコミュニケーションツールとして、ウェアラブルトランシーバとそれに付随するアプリケーションの開発を行っています。今回は、その中でもBONXを支える技術の一つである、音声信号処理アルゴリズムの開発過程をまとめさせて頂きます。 BONXと音声信号処理 BONXは、アウトドアスポーツ等を行っている間に利用するトランシーバーであるので、通常のト
機械学習アルゴリズムの絵本
機械学習のアルゴリズムの中には�名前のついていない「素朴な方法」がある。 複数の方法を組み合わせて使っている場合に�素朴な方法を無視して混乱が生まれる。 そこで素朴な方法にライトを当てて、�各種アルゴリズムを図解することで�「あー、こういう組み合わせで動いてんだ」�とわかってもらう。
TLSの安全性は何で決まる？
答え：暗号の組み合わせで変わります TLSでは3種類の暗号技術を機能別に4つに分け、それぞれを切り替えて使えるようになっている。4つの分類は「鍵交換（鍵情報の共有）に使用する公開鍵暗号アルゴリズム」「署名の作成に使用する公開鍵暗号アルゴリズム」「通信データを暗号化する共通鍵暗号アルゴリズム」「署名の作成に使用するハッシュ関数」──である（図5-1）。
Bashを使うなら理解しておきたいアルゴリズム - 抽出・ソート・結合・集計 - いろいろ解析日記
Bashでのアルゴリズムの書き方の覚書です。 目次 説明に使用するデータ構造 抽出 ソート Bashでの配列のソート ソートの例(五十音順) ソートの例(数値順) 結合 集計 関連記事 説明に使用するデータ構造 アルゴリズムの説明のために、以下のようなパイプ区切り文字列の配列を使います。 COUNTRIES=("${COUNTRIES[@]}" "日本|JPY|127156000") COUNTRIES=("${COUNTRIES[@]}" "フランス|EUR|65073482") COUNTRIES=("${COUNTRIES[@]}" "スペイン|EUR|44904000") COUNTRIES=("${COUNTRIES[@]}" "ロシア|RUB|141903979") COUNTRIES=("${COUNTRIES[@]}" "ベトナム|VND|84238000") COUNTR
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ヒープソートのアルゴリズム