最短経路問題総特集！！！～BFSから拡張ダイクストラまで～ - Qiita
基本的アルゴリズム（幅優先探索など）から応用（経路復元、拡張ダイクストラなど）まで、最短経路問題に関するアルゴリズムを総特集しました。 基本的なグラフ理論の用語については、次を参考にしてください。 グラフ理論 用語集 queueなどのデータ構造の用語については、次のスライドの後半を参考にしてください。 C++ STL講習会 by @e869120 最短経路問題とは 一般的に、次のような問題とされます。 $V$ 頂点と $E$ 辺からなるグラフが与えられる。頂点 $u$ と 頂点 $v$ を結ぶパスのうち、重みの総和が最も小さいものはどれか。 始点を固定して他のすべての頂点との対について最短経路問題を解く場合や、任意の2頂点の対について解く場合などが実際には多いです。 実社会とも強く密着した問題のため、古くからたくさん効率的な解法が考えられてきました。 今回はそれらを紹介しつつ、細かいテクニ
Sieve of Eratosthenes Having Linear Time Complexity - E-Maxx Algorithms
Home Algebra Data Structures Dynamic Programming String Processing Linear Algebra Combinatorics Numerical Methods Geometry Graphs Miscellaneous Last update: November 25, 2023 Translated From: e-maxx.ru Linear Sieve¶ Given a number $n$, find all prime numbers in a segment $[2;n]$. The standard way of solving a task is to use the sieve of Eratosthenes. This algorithm is very simple, but it has runti
Algorithm - Suffix Array を JavaScript で再発明してみた : 404 Blog Not Found
2012年01月16日16:30 カテゴリアルゴリズム百選Lightweight Languages Algorithm - Suffix Array を JavaScript で再発明してみた WEB+DB 総集編 [Vol. 1〜60] もう10年以上前に某社のCTOだったころ、Suffix array(接尾辞配列)の解説を毎週の技術者ミーティングでしたら一名を除いて「ハァ?」状態だったことを思い出しつつ。 Suffix Arrayは何が画期的だったのか? 以下は、計算機科学者でなくても直感的に理解できると思います。 ソートされていない通常のデータの中にあるサブデータ(キー)を検索しようとすると、データの大きさに比例した時間(O(n))がかかる。 ソート済みのデータであれば、二分探索でデータの大きさの対数時間(O(logn))でキーを検索できる。 さらにキーからIDを定数時間で作成でき
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
B-Trees
Introduction Tree structures support various basic dynamic set operations including Search, Predecessor, Successor, Minimum, Maximum, Insert, and Delete in time proportional to the height of the tree. Ideally, a tree will be balanced and the height will be log n where n is the number of nodes in the tree. To ensure that the height of the tree is as small as possible and therefore provide the best
再帰下降構文解析 - Wikipedia
再帰下降構文解析（さいきかこうこうぶんかいせき、Recursive Descent Parsing）は、相互再帰型の手続き（あるいは再帰的でない同等の手続き）で構成されるLL法のトップダウン構文解析であり、各プロシージャが文法の各生成規則を実装することが多い。従って、生成されるプログラムの構造はほぼ正確にその文法を反映したものとなる。そのような実装の構文解析器を再帰下降パーサ（Recursive Descent Parser）と呼ぶ。 概要[編集] バックトラックのない再帰下降パーサを 予言的パーサ（predictive parser）と呼ぶ。予言的構文解析は文脈自由文法の一種であるLL(k)文法クラスでのみ可能であり、ある正の整数 k が存在し、再帰下降構文解析で次に使用すべき生成規則を選択するのに k 個のトークンを調べることで決定可能である。LL(k)文法には曖昧さがなく、左再帰も含
HITS-based Tumblr Ranking
HITS-based Tumblr Ranking - Presentation Transcript Tumblr HITS (via kiyoya) Tumblr HITS / Tumblr Tumblr Dashboard followee follow ≠ ... notes reblog reblog reblog reblog reblog HITS-based Tumblr Ranking reblog I II III IV V : reblogs reblog I II III IV V : reblogs A D F B E C reblog I II III IV V : reblogs A D F B E C reblog 0.19 0.11 0.24 0.26 0.2 I II III IV V : reblogs 0.18 A D F B E 0.1 0.2 0
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