競技プログラミングことはじめ第1章 競技プログラミングとは？（p.7～） 第2章 AtCoderの始め方（p.43～） 第3章 競プロで必要な「アルゴリズムと思考力」（p.86～） スライドのまとめ（p.154～）
書籍「競技プログラミングの鉄則」を書きました - E869120's Blog
1. はじめに こんにちは、東京大学 2 年生の米田優峻（E869120）と申します。私は競技プログラミングが趣味で、AtCoder や国際情報オリンピックなどに出場しています1。また、2021 年 12 月には、初の著書となる『「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本』を出版しました（2 万部突破）。 さて、このたびはマイナビ出版から、2 冊目の本を出版させていただくことになりました。競技プログラミングで必要となる「アルゴリズム」や「思考テクニック」を学ぶことができる、全く新しい教科書です。 競技プログラミングの鉄則 - honto 発売日は 2022/9/16 です。電子書籍版も同じ日（9 月 16 日）に出る予定です。この記事では、本書の内容と想定読者について説明させていただきます。 2. 本書の構成 本書は、競技プログラミングの全く新しい教科書です。序章「競技プログラミン
リアルタイム共同編集のアルゴリズム (Operational Transformation; OT) を理解する試み – RORO
Google Docsのように文書を複数人でリアルタイムに共同編集できるアプリケーションがあります。あのような機能は、多かれ少なかれ、Operational Transformation (OT; 操作変換) という考え方を使って実現されているようです。興味があったので、このOTについて調べてみました。 (追記: これからは OT でなく CRDT だという話 → I was wrong. CRDTs are the future) なおGoogle Docsではいわゆる「リッチテキスト」を共同編集できますが、ここでは話を簡単にするために「プレーンテキスト」を共同編集することを想定します。 リアルタイム共同編集の流れ 共同編集システムの登場人物は次の通りです： サーバ x 1（各クライアントから届く編集操作をもとに、最新の文書を保持します） クライアント x N（文書を編集する側です） そ
大学に行かずにコンピュータサイエンスを学ぶときに優れている教科書や講義映像はどんなものがあるのか？
急速なIT化の進行によってエンジニアが不足しており、情報系の学位を取得せずに独学やプログラミングスクールを通してエンジニアになる人も増えています。そうした人たちがコンピュータサイエンスを学ぼうとしたときにおすすめの分野や本・オンライン講義などが「teachyourselfcs.com」というサイトにまとめられています。 Teach Yourself Computer Science https://teachyourselfcs.com/ ◆コンピュータ・アーキテクチャ コンピュータが実際にどのように機能しているのかをしっかりとイメージできなければ、安定した抽象化を行うことはできません。この分野を学ぶのにおすすめなのは「コンピュータ・システム ～プログラマの視点から～」という本で、タイトルに「プログラマの視点から」とついている通り、高速で効率的で信頼性の高いソフトウェアを作成するという目的
プログラマの実力は経験だけであがらないことがレベル格差につながる - きしだのはてな
プログラマというのは、道具に慣れることが、実力があがることにならないのですよね。だから、勉強せず業務経験だけだとレベルが低いままということになってしまう。 Javaを10年さわり続けて、Strutsを5年さわり続けても、それだけでは、与えられた画面を手際よく作成できるようになるだけで、たとえばStrutsすらよりよく使えるようになるわけではなかったりする。 Javaにしても、「volatileってなんですか？」という問いに、まあ知らないのはしかたないとしても、解説を見ながらですら答えられない可能性がある。 プログラムの反復生産は、プログラミング能力の向上にあまりつながらない。設定や記述に慣れるだけだ。そして、この「慣れ」というのには「難しいからそもそも実装を回避する」というようなものも含まれる。実力の向上は、作業ができるレベルで止まってしまう。 プログラマとしての実力をあげるための勉強が自
競技プログラミングで使う有名グラフアルゴリズムまとめ
0. はじめに AtCoderなどでは、グラフを扱った問題が多く出るが、その度に一から実装していると時間が掛かりすぎてしまうため、有名なものをあらかじめ持っておく必要がありそう。そこで、Pythonを用いて、ダイクストラ法、ベルマンフォード法、プリム法、クラスカル法、ワーシャルフロイド法を実装した。 コメント、意見等ある方は是非! お待ちしてます! 1. ダイクストラ法 1.1. ダイクストラ法(defaultdictで実装) defaultdictで実装すると、リストで実装するよりも、ノード数$N$が大きい際には高速に動作する。ただし、経路復元の関数は、うまく書けなかった......。 (2019/7/6 追記)結局できました。1.1.1. を参照してください。 import collections import heapq class Dijkstra: def __init__(se
AtCoder（競技プログラミング）の色・ランクと実力評価、問題例 - chokudaiのブログ
最新の情報はAtCoder公式情報サイトAtCoderInfoに記載されています info.atcoder.jp 以下、古い記事の内容となります。 近頃「AtCoderの色を就活等でアピールしたい時に上手く出来ない！」と言われるので、「どれくらいのレベルの人なの？」という説明と、エンジニアさん向けに「実際どういう問題が解けるの？」というまとめを書いておきたいと思います。解き方のヒントが書いちゃってあるので、自分で解きたい人は、ヒントを読む前に解いてください。 Update履歴 2020/6/22 茶色・緑色に関する評価を書き足しました。参加人数を更新しました。 2022/10/02 アップデート要求が多くありますが、現状でも大きな変化はありません。（この文章を追記しました） 2023/12/09 公式サイトへのリンクを冒頭に追加しました。この記事は昔のものになります。 大前提：AtCod
プログラマの採用面接で聞かれる、データ構造とアルゴリズムに関する50以上の質問 | POSTD
情報科学科の卒業生やプログラマの中には、UberやNetflixのような新興企業や、 Amazon 、 Microsoft 、 Google のような大企業や、InfosysやLuxsoftのようなサービスを基本とする企業で、プログラミング、コーディング、ソフトウェア開発の仕事に就きたいと考える人が大勢います。しかし、実際にそういった企業で面接を受ける場合、大半の人が プログラミングに関してどのような質問をされるか 見当もつきません。 この記事では、 新卒生からプログラマになって1〜2年までの 経験値が異なる人たち向けに、それぞれの プログラミングの面接でよく聞かれる質問 をいくつか紹介していきます。 コーディングの面接では、主に データ構造とアルゴリズムに基づいた質問 がされますが、 一時変数を使わずにどのように2つの整数をスワップするのか 、というような論理的な質問もされるでしょう。
リレーショナルデータベースの仕組み (1/3) | POSTD
リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを
情報系修士にもわかるダブル配列 - アスペ日記
最近話題の「日本語入力を支える技術」を途中まで読んだ。 3章がものすごく気合いが入っている。 trie（トライ）というデータ構造の2つの実装、「ダブル配列」と「LOUDS」について詳しく説明がされている。 ダブル配列については、ぼくは以前論文を読んで勉強しようとしたのだが、その時は難しくてあきらめた覚えがある。しかし、この本の説明を読むことで理解ができた。 ありがたい。 感銘を受けたので、この本を教材に友達と2人勉強会をした。 この2人勉強会というのは、ぼくが復習を兼ねて友達に教えるというのがだいたいのスタイル。 しかし、いざやってみるといろいろと難しい。 次のようなところでひっかかるようだ。 例のサイズが小さく、イメージを喚起するのが難しい。 最初の図のノード番号と、最終的なダブル配列上の位置が異なるため、混乱する。 単語終端について言及がないので、どのノードが単語を表しているかがわから
Spaghetti Source - 各種アルゴリズムの C++ による実装
ACM/ICPC（プログラミングコンテスト）系列の問題を解くことを目標にして，各種アルゴリズムを C++ で実装してみた．極めて意地が悪い類の問題には対応していないし，特定の入力に対して高速に動くということもない．計算量も最良とは限らない． これらを参考にする方への注意とお願い： これらの記述は正確とは限りません．参考文献を参照することを強く推奨します．間違っている場合は是非教えてください． これらのプログラムは間違っているかもしれません．各人で検証することを強く推奨します．バグがあれば是非教えてください． 分類が怪しいので，これはこっちだろう，ということがあればコメントを下さると助かります． 注意！ 現在書き換え中 TODO 分類を正しく行う． 全体的に説明と使い方を詳しく． Verify していないものを Verify． ボロノイ図（いつになることやら……） 基本 テンプレート グラフ
B木 - naoyaのはてなダイアリー
昨年から続いているアルゴリズムイントロダクション輪講も、早いもので次は18章です。18章のテーマはB木(B Tree, Bツリー) です。B木はマルチウェイ平衡木(多分木による平衡木)で、データベースやファイルシステムなどでも良く使われる重要なデータ構造です。B木は一つの木の頂点にぶら下がる枝の本数の下限と上限を設けた上、常に平衡木であることを制約としたデータ構造になります。 輪講の予習がてら、B木を Python で実装してみました。ソースコードを最後に掲載します。以下は B木に関する考察です。 B木がなぜ重要なのか B木が重要なのは、B木(の変種であるB+木*1など)が二次記憶装置上で効率良く操作できるように設計されたデータ構造だからです。データベースを利用するウェブアプリケーションなど、二次記憶(ハードディスク)上の大量のデータを扱うソフトウェアを運用した経験がある方なら、いかにディ
ラビン-カープ文字列検索アルゴリズム - Wikipedia
ラビン-カープ文字列検索アルゴリズム（英: Rabin-Karp string search algorithm）は、マイケル・ラビンとリチャード・カープが開発した、ハッシュ関数を利用してテキストからパターン（サブ文字列）を探す文字列検索アルゴリズムの一種[1][2]。1つのパターンの検索にはあまり用いられないが、理論的には重要であり、複数パターンの検索には効果的である。テキストの文字数が n、パターンの文字数が m とした場合、平均および最良の実行時間はO(n)だが、ごくまれに最悪性能として O(nm)となる（広く用いられないのはそのため）。しかし、k個の文字列のいずれかにマッチする部分を検索するのに要する時間は k によらず平均で O(n) となるという独特の利点を持つ。以下、単にラビン-カープまたはラビン-カープ法と略記することがある。 ラビン-カープの単純な応用例として、盗作の検出
ダイクストラ法, 貪欲アルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー
現実逃避をしながらウェブを眺めていたら ダイクストラ法（最短経路問題） にたどり着きました。単一始点最短路問題におけるダイクストラ法の解説です。 何を思ったのか、図を眺めていたところ動かしたい衝動に駆られて、気付いたらパワポでアニメーションができていました。 http://bloghackers.net/~naoya/ppt/090319dijkstra_algorithm.ppt 実装もしてみました。隣接ノードの表現は、ここではリストを使いました。 #!/usr/bin/env perl use strict; use warnings; package Node; use base qw/Class::Accessor::Lvalue::Fast/; __PACKAGE__->mk_accessors(qw/id done cost edges_to prev/); package Q
大規模データ処理のための行列の低ランク近似 -- SVD から用例ベースの行列分解まで -- - 武蔵野日記
id:naoya さんのLatent Semantic Indexing の記事に触発されて、ここ1週間ほどちょくちょく見ている行列の近似計算手法について書いてみる。ここでやりたいのは単語-文書行列(どの単語がどの文書に出てきたかの共起行列)や購入者-アイテム行列(どの人がどの本を買ったかとか、推薦エンジンで使う行列)、ページ-リンク行列(どのページからどのページにリンクが出ているか、もしくはリンクをもらっているか。PageRank などページのランキングの計算に使う)、といったような行列を計算するとき、大規模行列だと計算量・記憶スペースともに膨大なので、事前にある程度計算しておけるのであれば、できるだけ小さくしておきたい(そして可能ならば精度も上げたい)、という手法である。 行列の圧縮には元の行列を A (m行n列)とすると A = USV^T というように3つに分解することが多いが、も
Reteアルゴリズム - Wikipedia
Reteアルゴリズムとは、プロダクションシステム実装のための効率的なパターンマッチングアルゴリズムである。カーネギーメロン大学のチャールズ・フォーギーが設計したもので、1974年の論文で最初に公表し、1979年の学位論文や1982年の論文でさらに洗練された（参考文献参照）。数々のエキスパートシステムの基盤として使われており、JRules、OPS5、CLIPS、Jess、Drools、Soar、LISA、Microsoft BizTalk Server におけるビジネスルールエンジン、TIBCO BusinessEvents などがある。Rete とは、ラテン語の 'rete'（網、ネットワーク）が語源である。 素朴なエキスパートシステムの実装では、知識ベース内の既知の事実と規則（ルール）群を順次照合し、適合するルールを実行していく。ルール群や知識ベースがそれほど大きくなくても、この素朴な方
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