コーディングインタビューの対策とその意義 (1/2) - 16bitのメモランダム
１．コーディングインタビューとは何か コーディングインタビュー（Coding Interview、またはProgramming Interview）とは、1時間ほどの制限時間内に小さなプログラミング問題を解かせる面接形式のことをいう。プログラマー、またはデータサイエンティストなどの採用試験として、米国を含むいくつかの国で用いられている。「物理的なホワイトボード上にプログラムを書く」という形式で実施されることが多い。「オンライン上の共有エディタで書く」といった形式のこともある。Googleなどは自社のYoutubeチャンネル動画でも説明している。 出題される問題としては、例えば、「複数の数字numbersと整数kが与えられたとき、合計がkとなる数字の組を1つ出力せよ」といったものがある。この問題は有名なので通称が付いており、Two Sumと呼ばれる。 Two Sumの一例。与えられた数値の並
みんなのデータ構造（電子書籍のみ）
PDFのみの提供です 無償で入手できるバージョンはこちらから 紙書籍も必要な場合は、こちらからお得なセットをお求めください 紙書籍のみを差額等でお求め頂くことはできません 配列、リスト、木、グラフ、それぞれの理論的な特性を知り、実装まで理解するためのガイドブック Pat Morin 著、堀江 慧・陣内 佑・田中 康隆 共訳 288ページ A5判 電子書籍の形式：PDF ISBN：978-4-908686-06-1 2018年7月20日 第1版第1刷 発行 正誤情報 データの格納方法を工夫するだけで、魔法みたいにアルゴリズムが導出できる。うまくデータを整頓するだけで、画期的に計算が速くなる。仕事で直面している問題がなかなか解決しないのは、問題に対する適切なデータ構造を知らないから、というだけかもしれません。 計算機科学の授業で当たり前のように学ぶさまざまなデータ構造。学部生向けの教科書として
興味深いデータ構造：BK木 | POSTD
BK木とは、 距離空間 内のデータをインデックス化する目的に特化した、木構造を指します。距離空間は基本的に、要素の組 $ (a,b) $ 全てについて距離関数 $ d(a,b) $ を持つオブジェクトの集合です。この距離関数は正しく動作することを保証するために、一連の公理を満たしていなければなりません。これが必要になる理由は、後述の「検索」のセクションできちんと説明します。 BK木のデータ構造は、一連のキーを検索し、与えられた検索キーの値に最も近いキーを見つける問題の解決策として、 1973年にBurkhardとKellerが提案したもの です。この問題を解決する素朴な方法は、要素の組に含まれる各要素と検索キーの値を単純に比較することです。一定の時間内に比較が完了した場合、この検索の解は $ O(n) $ となります。一方、BK木を採用すると、この時実行する比較の回数を減らせる可能性が高く
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。「ライン・ルーチン」「円弧描画」「ペイント・ルーチン」「グラフィック・パターンの処理」「多角形の塗りつぶし」を一つにまとめた GraphicLibrary と、「確率・統計」より「一般化線形モデル」までを一つにまとめた Statistics を現在は用意していま
Bloom filterの説明 — ありえるえりあ
Bloom filterの説明 以前、bloom filterに言及したことがあるのですが、実は、言及しただけで何も調べていませんでした。 来週、ある人の話を聞く時、知らないとついていけない可能性があるので、調べてみました。 - 参考サイト 感想ですが、予想以上にシンプルでした。 動作イメージ(だけ)は誰でもイメージできます(実装も簡単)。 上の参考サイトも、英語に気後れせず、図だけでも見てください。動作は想像できるはずです。そして、たぶん、その想像は当たっています。 参考サイトを読めば分かることを日本語で改めて説明するのも気がひけますが、どうしても英語を読みたくない人のために、簡単に説明してみます。 動作イメージ あ る入力文書が与えられたとして、後で、その文書に、ある単語fooが存在するかを高速にチェックしたい、という問題を想定するのが理解しやすいと思いま す。入力文書に対する前処理を
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
MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer(形態素解析エンジン)
MeCab に至るまでの形態素解析器開発の歴史等はこちらをご覧ください メーリングリスト 一般ユーザ向けメーリングリスト 開発者向けメーリングリスト 新着情報 2008-02-03 MeCab 0.97 マルチスレッド環境で辞書を開くときの排他制御がうまくいっていなかったバグの修正 Windows版でインストール時に辞書の文字コードを指定できるようになった 一部のコンパイラで正しくコンパイルできなかった問題の修正 部分解析モードを変更するAPI の追加 (Tagger::set_partial()) ラティスの生成レベルを変更するAPI の追加 (Tagger::set_lattice_level()) 温度パラメータを変更するAPIの追加 (Tagger::set_theta()) 全候補出力モードを変更するAPIの追加 (Tagger::set_all_morphs()) 2007-
)
トライ (データ構造) - Wikipedia
"A", "to", "tea", "ted", "ten", "i", "in", "inn" というキー群によるトライ木 トライ木（英: trie）やプレフィックス木（英: prefix tree）とは、順序付き木の一種。あるノードの配下の全ノードは、自身に対応する文字列に共通するプレフィックス（接頭部）があり、ルート（根）には空の文字列が対応している。値は一般に全ノードに対応して存在するわけではなく、末端ノードや一部の中間ノードだけがキーに対応した値を格納している。2分探索木と異なり、各ノードに個々のキーが格納されるのではなく、木構造上のノードの位置とキーが対応している。 キーが文字列である連想配列の実装構造としても使われる。右図の例では、ノードを表す丸の中にキーが書かれ、連想される値がその下に書かれている。値が書かれていないノードはキー文字列の途中までにしか対応していない。各英単語
基数木（パトリシア） - Wikipedia
基数木（英: Radix tree）またはパトリシア木（英: Patricia tree）とは、文字列集合を格納するトライ木に基づく特殊化された集合データ構造である。パトリシアトライ（英: Patricia trie）とも。通常のトライ木に比較すると、基数木の辺は単一の文字ではなく文字の並びでラベル付けされる。それは、文字列でもよいし、整数やIPアドレスなどを表すビット列でもよい。辞書式順序を適用できるオブジェクトの並びなら何でもラベルとして使用できる。基数木と言った場合、整数を格納する木構造のみを指すことが多く、パトリシア木といった場合は特に格納するデータを限定しないが、基本的に構造や動作原理は同じである。 概要[編集] 基数木は簡単に言えばメモリ使用量を最適化したトライ木であり、トライ木で子ノードが1つしかないノードを子ノードとマージしたものである。その結果、内部ノードは必ず2つ以上の
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