Data Structures and Algorithms
Master Algorithmic Programming Techniques. Advance your Software Engineering or Data Science Career by Learning Algorithms through Programming and Puzzle Solving. Ace coding interviews by implementing each algorithmic challenge in this Specialization. Apply the newly-learned algorithmic techniques to real-life problems, such as analyzing a huge social network or sequencing a genome of a deadly pat
コンピュータサイエンスのすべての分野に精通していると何が嬉しいか
2019-07-05 社内LT会で発表した内容です。
GitHub - jwasham/coding-interview-university: A complete computer science study plan to become a software engineer.
I originally created this as a short to-do list of study topics for becoming a software engineer, but it grew to the large list you see today. After going through this study plan, I got hired as a Software Development Engineer at Amazon! You probably won't have to study as much as I did. Anyway, everything you need is here. I studied about 8-12 hours a day, for several months. This is my story: Wh
Search algorithm - Wikipedia
This article has multiple issues. Please help improve it or discuss these issues on the talk page. (Learn how and when to remove these template messages) This article focuses too much on specific examples. Please help improve this article by adding sources that evaluate within a broader context. (December 2014) This article needs additional citations for verification. Please help improve this arti
Andrej Karpathy blog
Mar 14, 2022 Deep Neural Nets: 33 years ago and 33 years from now To my knowledge, LeCun et al. 1989 is the earliest real-world application of a neural net trained end-to-end with backpropagation. Can we improve on it using 33 years of progress in deep learning? What does 1989 deep learning look like to someone in 2022, and what will today's deep learning look like to someone in 2055? Jun 21, 2021
貪欲法 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "貪欲法" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2023年10月） 貪欲法（どんよくほう、英: greedy algorithm）は、アルゴリズムの一種、欲張り法（よくばりほう）、グリーディ算法（グリーディさんぽう）ともいう。 概要[編集] 貪欲法は局所探索法と並んで近似アルゴリズムの最も基本的な考え方の一つである。 このアルゴリズムは問題の要素を複数の部分問題に分割し、それぞれを独立に評価を行い、評価値の高い順に取り込んでいくことで解を得るという方法である。動的計画法と異なり保持する状態は常に一つであり、一度選択した要素を再考す
アルゴリズム - Wikipedia
アルゴリズム（英: algorithm[注 1]）とは、解が定まっている「計算可能」問題に対して、その解を正しく求める手続きをさす[注 2]。あるいはそれを形式的に表現したもの。 実用上は、アルゴリズムの実行に要する記憶領域の大きさや完了までに要する時間（空間計算量と時間計算量）が小さいこと、特に問題の規模を大きくした際に必要な記憶領域や計算量が急激に大きくならないことが重要となる。 アルゴリズムの実行は形態によらない。コンピュータプログラムはコンピュータ上に実装されたアルゴリズムの例である。 概要[編集] フローチャートはアルゴリズムの視覚的表現としてよく使われる。これはランプがつかない時のフローチャート。 岩波国語辞典「算法」に、まず「計算の方法」とした後に2番目の詳細な語義でalgorithmの訳として、 特に、同類の問題一般に対し、有限回の基本的操作を、指示の順を追って実行すれば、
Aho Corasick 法 - naoyaのはてなダイアリー
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
Spaghetti Source - 複数パターン検索 (Aho-Corasick)
説明 複数のパターン文字列からなる集合と長い文字列が与えられる．長い文字列に対してマッチするパターン文字列をすべて求めるアルゴリズムが Aho Corasick である．これは複数パターン文字列をあらかじめ trie に変換してから KMP を実行し，パターンマッチング・オートマトンを構成していることになる． 詳しくは適当な成書や http://www.cs.uku.fi/~kilpelai/BSA05/lectures/slides04.pdf などを参考のこと． 計算量 構築 O(m)． 検索 O(n + m)． ただし m はパターンの文字列長の総和，n は検索テキスト長． 使い方 struct PMA; を適宜設定のこと． buildPMA(char *p[], int m) 0 ... m-1 の複数の検索パターンから，パターンマッチング・オートマトンを構築する． match(c
アルフレッド・エイホ - Wikipedia
アルフレッド・ヴァイノ・エイホ（Alfred Vaino Aho、1941年8月9日 - ）は、カナダ出身の計算機科学者。1995年からニューヨークのコロンビア大学で教授を務めており、2003年には同大学同窓会から Great Teacher Award を授与された。 経歴[編集] カナダのトロント大学で応用物理学を学び、アメリカ合衆国のプリンストン大学で電気工学と計算機科学の博士号を取得した。1967年から1991年までベル研究所で研究者として働き、1997年から2002年まで同研究所の計算機科学研究センターの副センター長を務めた。2011年現在、コロンビア大学の計算機科学の教授。1995年から1997年までと、2003年春には同大学計算機科学部門の部門長を務めた。 博士論文で、文脈自由言語のパワーを拡張しつつ決定可能性と閉包特性を保持する indexed grammar[1] と n
エイホ–コラシック法 - Wikipedia
エイホ–コラシック法（英: Aho–Corasick algorithm）とは、1975年にアルフレッド・エイホと Margaret J. Corasick が発見した文字列探索アルゴリズムである[1]。 概要[編集] エイホ–コラシック法は、入力テキストについて有限の文字列群（辞書）の各要素を探す辞書式マッチングアルゴリズムの一種である。全パターンのマッチングを一斉に探索するため、そのアルゴリズムの計算量はパターン群の長さに対しても対象テキストの長さに対しても線形であり、さらに見つかったマッチングの数に対しても線形である。全てのマッチングを検出するため、パターン群にサブ文字列があれば、重複して検出される点に注意されたい（つまり、辞書が a, aa, aaa, aaaa で、入力テキストが aaaa の場合など）。 大まかに言えば、このアルゴリズムはトライ木を構築し、サフィックス木的に文字
Computation - Wikipedia
A computation is any type of arithmetic or non-arithmetic calculation that is well-defined.[1][2] Common examples of computations are mathematical equations and computer algorithms. Mechanical or electronic devices (or, historically, people) that perform computations are known as computers. The study of computation is the field of computability, itself a sub-field of computer science. Introduction
Algorithm - Wikipedia
Flowchart of using successive subtractions to find the greatest common divisor of number r and s In mathematics and computer science, an algorithm (/ˈælɡərɪðəm/ ⓘ) is a finite sequence of rigorous instructions, typically used to solve a class of specific problems or to perform a computation.[1] Algorithms are used as specifications for performing calculations and data processing. More advanced alg
The Art of Computer Programming - Wikipedia
『The Art of Computer Programming』は、コンピュータプログラミングに関する書籍のシリーズである。様々なアルゴリズムについて、その背景や歴史まで踏み込んだ徹底的な解説を行っており、アルゴリズム解析も行う。著者のドナルド・クヌース (Donald.E. Knuth) は、自身のライフワークと位置づけている。 概要[編集] 7巻のプロジェクトであり、現在、第1巻から3巻までと4巻の分冊が刊行されている。 このプロジェクトは1962年に始まり、当初は12章から成る1巻で完結するつもりで着手されたのだが、その後に7巻の計画に膨らみ、最初の3巻は1968年、1969年、1973年に出版された。第4巻の執筆は1973年に開始されたのだが、1976年に2巻の第2版の準備をしていた際に、初版のような鉛版による組版 (en:Hot metal typesetting) が行われな
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The Art of Computer Programming Volume1
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