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で解法を思いつくための典型的な考え方 | アルゴリズムロジック
競技プログラミングの問題を解くためには２つのステップがあります。 問題で要求されていることを言い換える知っているアルゴリズムやデータ構造を組み合わせて解く 必要な（知っておくべき）アルゴリズムやデータ構造は色々なところで学ぶことができます。 しかし、「問題の言い換え」や「アルゴリズムを思いつく」というのは、非常に様々なバリエーションがあり、問題をたくさん解かないとなかなか身につきません。 そこで、この記事は以下のことを言語化し、練習のための例題を提示することを目標とします。 問われていることを、計算しやすい同値なことに置き換える方法アルゴリズムを思いつくための考え方競技プログラミングで「典型的」と思われる考え方 ※一部問題のネタバレを含むので注意 ※良く用いられるアルゴリズムやデータ構造については競技プログラミングでの典型アルゴリズムとデータ構造 を参考にして下さい。 入力の大きさ(制約)
Algorithms with Go
Algorithms with Go is free, but you need to provide a working email address to gain access. I won't spam you and unsubscribing is very easy. "I understand how basic algorithms work, but I can't actually implement them in code" Don't worry, you aren't alone! Not everyone will admit it, but many developers feel exactly what you are feeling when they get started with coding, algorithms, and more. Whe
アルゴリズムと数学的思考力 - 怠惰を求めて勤勉に行き着く
厳しい。年始早々厳しさを感じている。自分のプログラミング力にだ。伸び悩んでいる。 端的に言って、数学力のなさが自分のプログラミング能力に制限をかけている。例えばこの問題。 560. Subarray Sum Equals K 入力として与えられる配列 nums のうち、合計が k となる部分配列の個数を数え上げよ。どうも有名な問題らしいが… まず大前提として、部分配列なので i, j の2重ループで始点・終点を定めて sum(nums[i, j]) = k になるものを数え上げれば必ず答えが得られる。最悪計算量は O(N^3) ただし i < nums.length < 20000 という制約があるので N^3 では遅すぎるから何か考えてくださいというのがスタート地点。 ここで、結果の変わらない累積和を何度も求めているので nums[i, j] = k を求めたい場合、 nums[0, j
計算量オーダーの求め方を総整理！ 〜 どこから log が出て来るか 〜 - 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。今回は計算量オーダーの求め方について書きます。 0. はじめに 世の中の様々なシステムやソフトウェアはアルゴリズムによって支えられています。Qiita Contribution ランキング作成のために用いるソートアルゴリズムのような単純なものから、カーナビに使われている Dijkstra 法、流行中のディープラーニングに用いられている確率的勾配降下法など、様々な場面でアルゴリズムが活躍しています。アルゴリズムとはどんなものかについて具体的に知りたい方には以下の記事が参考になると思います: アルゴリズムとは何か ～ 文系理系問わず楽しめる精選 6 問 ～ アルゴリズムを学ぶと $O(n^2)$ や $O(n\log{n})$ や $O(2^n)$ といった計算量オーダーの概念が登場します。こうした記法を見ると
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。
The Art of Computer Programming Volume 2 Seminumerical Algorithms Third Edition 日本語版
The Art of Computer Programming Volume 2 Seminumerical Algorithms Third Edition 日本語版 Donald E. Knuth(著), 有澤誠, 和田英一(監訳), 斎藤博昭, 長尾高弘, 松井祥悟, 松井孝雄, 山内斉(訳) アスキードワンゴ 4,224円 (3,840円+税) アスキードワンゴ始動 第2弾!! Knuth先生の名著『The Art of Computer Programming』で準数値演算を極める! 関連サイト本書の関連ページが用意されています。 The Art of Computer Programming Volume 2... - アスキードワンゴ内容紹介◆Knuth先生の名著『The Art of Computer Programming』で準数値演算を極める!「問題は、コンピュータに数
ボイヤー・ムーア法(BM法) - Algoful
ボイヤー・ムーア法 ボイヤー・ムーア法 (BM法) は文字列探索アルゴリズムの一種で、発明者2名の名前を冠しています。 KMP法と同様に、予め余計な探索をを行わなくて済むようにずらし表を作成する必要があります。KMP法では理論上高速とされるわりに実用上速度が出にくいという欠点がありましたが、BM法は実用上高速に動作するとされています。 KMP法との大きな違いは、探索するパターン文字列の先頭ではなく、末尾から照合を行うという点にあります。例えば末尾が一致しなければ、パターン文字数分一気に探索位置を飛ばすことができるかもしれません。 特徴 前述のとおり、このアルゴリズムの特徴はずらし表と末尾から照合です。ずらし表では、不一致の際に探索対象文字列の位置をどこまでずらすかをあらかじめ準備しておく表です。 以下の表は "AAAXABAABBCAC" から "ABBC" を探索する場合のものです。BM
再試行の方法 | Cloud Storage | Google Cloud
フィードバックを送信 再試行の方法 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このページでは、失敗したリクエストを Cloud Storage ツールが再試行する方法と、再試行の動作をカスタマイズする方法について説明します。また、リクエストを再試行する際の考慮事項についても説明します。 概要 リクエストの再試行が安全かどうかは、次の 2 つの要素で決まります。 リクエストからの受信レスポンス。 リクエストのべき等性。 レスポンス リクエストから返されたレスポンスは、リクエストの再試行に役立つかどうかを示します。通常、一時的な問題に関連するレスポンスは再試行できます。一方、永続的なエラーに関連するレスポンスは、リクエストを再試行する前に、承認や構成の変更などを行う必要があることを示します。次のレスポンスは、再試行する価値がある一時的な問題を示しています
GitHub - ua-nick/Data-Structures-and-Algorithms: Data Structures and Algorithms implementation in Go
情報で出てくるエントロピーとは - HELLO CYBERNETICS
情報理論は現代のコンピュータが実現されるよりも前からシャノンによって提唱され、そして実際に情報通信技術（符号化や暗号化）の基礎を築いてきました。今回はそんな情報理論のエントロピーにまつわる話です。 機械学習を少し勉強したことがある人にとっては馴染みの深いKLダイバージェンスは、情報理論では相対エントロピーとして知られる概念です。KLダイバージェンスは確率分布の隔たり（あるいは似ている度合い）を計る指標であるというのが、おそらく一般的な機械学習での解説です。今回はKLダイバージェンスまでは行きませんが、エントロピーなる概念の理解に努めていきます。（後々、KLダイバージェンス・相対情報量まで書きます） 情報の定式化 情報量が大きいとは？ 情報量を定式化する エントロピー 情報量の期待値 不確定であるほど、情報量の期待値は大きい 統計物理との関連（余談） 熱力学のエントロピー 統計力学のエントロ
「最強最速アルゴリズマー養成講座」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ - ITmedia Keywords
最強最速アルゴリズマー養成講座： そのアルゴリズム、貪欲につき――貪欲法のススメ アルゴリズムの世界において、欲張りであることはときに有利に働くことがあります。今回は、貪欲法と呼ばれるアルゴリズムを紹介しながら、ハードな問題に挑戦してみましょう。このアルゴリズムが使えるかどうかの見極めができるようになれば、あなたの論理的思考力はかなりのレベルなのです。（2010/9/4） 最強最速アルゴリズマー養成講座： 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。（2010/5/15） 最強最速アルゴリズマー養成講座： アルゴリズマーの登
200行のコードへのブロックチェーンの実装 | プログラミング | POSTD
ブロックチェーン の基本的な概念は非常にシンプルです。分散型データベースで、順序付けられたレコードのリストが連続的に増加していきます。しかしシンプルとは言え、ブロックチェーンやそれを使うことで解決しようとしている問題について話をする際に、頭を悩まされることがよくあります。これは、 ビットコイン や イーサリアム といった、一般にもよく知られているブロックチェーンベースのプロジェクトでよく聞かれる話です。「ブロックチェーン」は、 取引 や スマートコントラクト 、または 暗号通貨 といったコンセプトと強い結びつきがあります。 そのため、本来シンプルであるべきブロックチェーンの理解がより困難になってしまっています。抜け目のないソースコードであれば尚更です。 そこで、 NaiveChain という、200行のJavascripitに実装した、非常にシンプルなブロックチェーンを紹介したいと思います
有限オートマトン - Wikipedia
UMLステートマシン[編集] 統一モデリング言語(UML)には状態機械（ステートマシン）を記述するための豊富な意味論と記法がある。UMLの状態遷移図は従来の有限オートマトンの主な利点を踏襲しつつ、その欠点を克服している。大きな拡張としては、状態の階層化や直交状態の導入があり、動作の記法も拡張されている。ミーリ・マシンもムーア・マシンも記述できる。ミーリ・マシンのように状態だけでなく、イベント（入力）をきっかけとして遷移するようにも書けるし、ムーア・マシンのように遷移ではなく状態と開始動作や終了動作を対応付けることもできる。 SDLステートマシン[編集] 仕様及び記述言語(SDL) はITUの標準規格であり、遷移の際の以下のような動作を表す記号を定義している。 イベント送信 イベント受信 タイマ開始 タイマキャンセル 別の並行動作するステートマシンを開始 判断 SDLには、Abstract
Algorithms, 4th Edition by Robert Sedgewick and Kevin Wayne
essential information that every serious programmer needs to know about algorithms and data structures Online content. This booksite contains tens of thousands of files, fully coordinated with our textbook and also useful as a stand-alone resource. It consists of the following elements: Excerpts. A condensed version of the text narrative, for reference while online. Lectures. Curated studio-produc
文字列アルゴリズムの学びかた - Hatena Developer Blog
こんにちは！はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。 みなさんは、このような疑問をもったことはありませんか？ grep はどのように文字列を検索しているのか？ MeCab はどうやって辞書を高速にルックアップしているのか？ パーサやコンパイラを作りたいけど、何から始めればいいのか？ 本稿では、「文字列アルゴリズムとはどんなものなのか？」「なぜ重要なのか？」「何を知っておくべきか？」「どうやって勉強すればいいのか？」といった疑問にお答えしていこうと思います。 文字列アルゴリズムの意外な応用や、モチベーションを保ちやすい勉強のしかた、文字列アルゴリズムを勉強するために行った社内での取り組み、実装するときのコツといったトピックについても触れています。 このエントリは、はてなエンジニアアドベントカレンダー2016の22日目の記事です。昨日は id:syou6162 さんに
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Shota Imai@えるエル on Twitter: "コンピュータサイエンスで有名なアルゴリズムのPython実装を大量に公開しているリポジトリ https://t.co/379T4izBle 教養レベルのデータ構造やアルゴリズムから機械学習やブロックチェーン,Web関連などの応用ま… https://t.co/vSmYZW5SHw"
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