CS50 for Japanese: コンピュータサイエンスの入門 – 当ウェブサイトは、Creative Commons ライセンスに基づいて管理されています。
お知らせ: 2022/9/1 CS50 を活用した非営利／協賛企業による「コロナ学生支援」プロジェクトを実施中 ▼ 学生の方へ：CS50 の学習（履修証明書の取得）を一緒に取り組むプロジェクト CS50日本語版の翻訳コントリビューターである CODEGYM が主催する、非営利／無償のプロジェクト「CODEGYM Academy (外部リンク)」は、昨年に続き2022年度（春/秋）も、キャリア選択を控えた学生に対し、以下の企業の協賛により無償で17週間のプログラミング教育カリキュラムを提供します。 CODEGYM Academy 協賛企業（2022年） https://codegym.jp/academy/ 今年度のエントリーは締め切りました — ようこそ！ このページは、ハーバード大学 CS50 の日本語版翻訳プロジェクトのページです。当サイトのドメインに掲載されているコンテンツは、Cre
50分で学ぶアルゴリズム / Algorithms in 50 minutes
本スライドでは、有名なアルゴリズムを概観し、アルゴリズムに興味を持っていただくことを目標にします。 第 1 部：アルゴリズムとは 第 2 部：学年を当ててみよう 第 3 部：代表的なアルゴリズム問題 第 4 部：コンピュータとアルゴリズム
できるだけ嘘を書かずに計算量やオーダーの説明をしようとした記事 - えびちゃんの日記
計算量についてのお話です。対象は、プログラミング経験はあるが計算量のことを知らない初心者から、計算量のことを知っているつもりになっている中級者くらいです。 数式を見たくない人にとっては読むのが大変かもですが、深呼吸しつつ落ちついて読んでくれるとうれしいです。 それから、この記事が自分には合わないな〜と思ったときは、（別の記事を Qiita とかで検索するよりも）この記事の一番下の 参考文献 にある本を読むことをおすすめします。Amazon の試し読みで無料で読めます*1。 TL; DR 関数の増加度合いのことをオーダーと呼ぶよ 計算量は、入力サイズ（など）を受け取ってアルゴリズムの計算回数（など）を返す関数だよ その関数のオーダーについての議論がよく行われるよ オーダーを上から抑えるときは \(O\)、下から抑えるときは \(\Omega\) を使うよ オーダーを上下両方から抑えたいときは
競技プログラミングを終わらせる人々への指摘、頑張っている人々へのアドバイス - じじいのプログラミング
はじめに 競技プログラミングに関連する、以下の記事が話題にあがりました。 nuc氏1つ目の記事 nuc.hatenadiary.org chokudai氏の記事 chokudai.hatenablog.com nuc氏2つ目の記事 nuc.hatenadiary.org nuc氏は、元Googleのエンジニアで面接も担当されていました。現在は某医大の特別特命准教授の方で、2007年頃に東大で競技プログラミングをされていた方のようです（氏名も役職も上記の記事のリンク先で公表されています）。nuc氏の記事は、競技プログラミングに対して「我々の目的の一つは、我々が始めてしまった競技プログラミングを我々が終わらせることです。」といった強い主張が多く、これらの記事の反応をみたのですが、 競技プログラミングをしている方々が、nuc氏の主張で不安になり、特に若い世代で、競技プログラミングをやめようとして
LINEの新卒採用試験ズバリ問題解説～アルゴリズム問題編～
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog (2月5日 16:30追記) SNS等で多くのご指摘をいただき、再度掲載していたコードや表現について社内で議論いたしました。それを踏まえて以下の通り、補足および訂正させていただきます。 エラトステネスのふるいの実装方法については、高速化のための実装ではなく、アルゴリズムなどの勉強をしっかり行ってきたか、ということを示すための1例として紹介しましたが、あたかも高速化を目指したコードとしての例示となり、誤解を招く表現でした。上記の意図を明確にするために、本文中に高速化するための実装ではないことを明記しました。 また、"個性がない"という表現も、上記と同様に"アルゴリズムなどの勉強をしっかり行ってきたという実績や経験がコードから判断
競プロのアルゴリズム関連略称まとめ - noshi91のメモ
随時募集しています 略称 正称 APSP All Pairs Shortest Path BB Branch and bound BBST Balanced Binary Search Tree BFS Breadth First Search BIT Binary Indexed Tree BM Berlekamp-Massey BM Boyer-Moore BSGS Baby-Step Giant-Step CHT Convex Hull Trick CRT Chinese Remainder Theorem D&C Divide and Conquer DAG Directed Acyclic Graph DEPQ Double-ended priority queue DFS Depth First Search DP Dynamic Programming DST Disjoin
ぷよぷよのアルゴリズムとMSX BASIC | 長谷川智希 @tomzoh blog
再帰が現実的でないBASICで「盤面が与えられた時にどのぷよが消えるか」を計算するアルゴリズムが当時どうしても思いつかず「ぷよぷよ」にハマった時からずっと考えていました。 そしてある授業中に突然アルゴリズムがひらめきました。 以下がそのアルゴリズムのご紹介です。 フィールドが以下の様になっていると想定します。形だけ見ると「連鎖を作ろうとしてたけどやらかしちゃった」形ですね。 この場合、赤い「ぷよ」が消えることになります。 基本的な方針としては「左上から注目する場所（セル）を右下まで走査する」「注目したセルにある「ぷよ」がいくつつながっているか調べる」です。 1. まず、左上のセルに注目します。 2. 左上のセルには何も無かったので次のセルに注目します。 このセルには赤い「ぷよ」が居ました。 これ以降はこの赤い「ぷよ」がいくつつながっているか（=消せるか）をチェックします。 3.「この「ぷよ
元SE、現・会社役員の父が教えてくれた、「35歳プログラマー定年説」に抗う方法【五十嵐悠紀】 - エンジニアtype | 転職type
明治大学 総合数理学部 先端メディアサイエンス学科 講師 五十嵐 悠紀(@yuki_igrs) 2004年度下期、2005年度下期とIPA未踏ソフトに採択された、、『天才プログラマー/スーパークリエータ』。日本学術振興会特別研究員(筑波大学)を経て、明治大学総合数理学部の講師として、CG/UIの研究・開発に従事する。プライベートでは三児の母でもある 実家に帰ってきて、父と話をしていた時のこと。50代半ばに差しかかろうとしている父が「最近、プログラミングをしているんだ」と言い出しました。 わたしの父は現在、会社役員をしていますが、もともと技術畑の人間で、専門はCADシステムでした。わたしが今研究している分野と非常に近い分野です。わたしの博士時代の指導教官は、父と20年来の仕事仲間だったりもします。 現場から離れて久しい父が、なぜまた突然プログラミングを始めたのか。今回はわたしが企業勤めの父か
スパコンで約2時間36分かかったという、5×5の魔方陣の全解列挙を、パソコンで試す（C ） | 配電盤
魔方陣の解の列挙は並列化しやすそうな問題ですが、ここでの方針では、探索効率を上げるためには条件分岐が不可欠なので、（「数」を求めるだけだとしても）GPGPUでうまくやる方法がわかりません。そこで、CPUに載っているコアのみで並列化します（Xeon Phiなら簡単なのでしょうか→追記参照）。 一番外側の、0から(1<<25)-1まで変化する変数iのループをOpenMPで並列化します（schedule(guided)では遅くなります。schedule(auto)はVisual C++でサポートされたら試します）。変数iは上の図の緑の部分（カンで5個にしました）を各数5ビットで表現し、つなげたものです。マスに入りうる数は1から25までなので、5ビットというのはちょっと冗長ですが、とりあえずはよしとしましょう。 出力はバイナリ形式で、1つの解に25バイト使います（1つのマスに入る数を1バイトで表現
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
高速な安定ソートアルゴリズム "TimSort" の解説 - Preferred Networks Research & Development
先日、TimSortというソートアルゴリズムが話題になりました。TimSortは、高速な安定ソートで、Python(>=2.3)やJava SE 7、およびAndroidでの標準ソートアルゴリズムとして採用されているそうです。 C++のstd::sort()よりも高速であるというベンチマーク結果1が話題になり(後にベンチマークの誤りと判明)、私もそれで存在を知りました。実際のところ、ランダムなデータに対してはクイックソート(IntroSort)ほど速くないようですが、ソートというシンプルなタスクのアルゴリズムが今もなお改良され続けていて、なおかつ人々の関心を引くというのは興味深いものです。 しかしながら、オリジナルのTimSortのコードは若干複雑で、実際のところどういうアルゴリズムなのかわかりづらいところがあると思います。そこで今回はTimSortのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解
病みつきになる「動的計画法」、その深淵に迫る
数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。 もしあなたが知ってしまったなら――病みつきになる動的計画法の集中講義 前回の『アルゴリズマーの登竜門、「動的計画法・メモ化再帰」はこんなに簡単だった』で動的計画法とメモ化再帰を説明しましたが、前回の説明ではまだ勘所をつかめていない方がほとんどでしょう。そこで、これらを完全にマスターするため、今回はもう1つ具体例を挙げながら練習したいと思います。 どういった問題を採用するかは悩みましたが、非常に有名な「ナップサック問題」を取り上げて説明します。 ナップサック問題とは以下のような問題です。 幾つかの品物があり、この品物にはそれぞ
類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
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