『みんなのデータ構造』でデータ構造の基礎を学んだ - valid,invalid
データ構造とアルゴリズムの学習の一環として『みんなのデータ構造』を読んだ。これまでで最も良いデータ構造の学習になった。 みんなのデータ構造 作者:Pat Morin発売日: 2018/07/20メディア: 単行本（ソフトカバー） 日本語訳がWebで公開されているので気になる方は無料で読める。が、著者や訳者や出版社応援の意味も込めて購入すると良いと思います。また、ラムダノート社のサイトから買うと紙書籍と電子書籍のセットがお得。 内容 データ構造とアルゴリズムに関連する本はアルゴリズム寄りのものが多いが、データ構造に焦点を当て続けていることが本書の特色。 内容の依存関係 p.21より 大学の教科書のように、正確性を優先したハードコアな内容。 アルゴリズムの内容も少しだがある。「11章 整列アルゴリズム」ではそれまでの章で学んだデータ構造がどのように使われるかを一瞥でき、「12章 グラフ」では深
測度論の「お気持ち」を最短で理解する - Qiita
# python f = lambda x: ### n = ### S = 0 for k in range(n): S += f(k/n) / n print(S) 簡単ですね． 長方形近似の極限としてのリーマン積分 リーマン積分は，こうした長方形近似の極限として求められます(厳密な定義ではありません4)． $$\int_0^1 f(x) \, dx \; = \; \lim_{n \to \infty} \frac{1}{n} \sum_{k=1}^{n} f\left(a_k\right) \;\;\left(\frac{k-1}{n}\le a_k \le \frac{k}{n}\right) .$$ この式はすぐ後に使います． リーマン積分できない関数 さて，リーマン積分を考えましたが，この考え方を用いて，区間 $[0,1]$ 上で定義される以下の関数 $1_\mathbb{Q
「行列の倍率的要素」である行列式が0だったりマイナスだったりするときの話 - アジマティクス
いままでのあらすじ 前回の記事（線形代数の知識ゼロから始めて行列式「だけ」理解する - アジマティクス）で、行列に対して定義される「行列式」というものをインストールしました。そこにいたるまでの道のりを振り返っておきます。前回の記事を読んでいない人はここさえ読んでおけば大丈夫です。 ・座標変換のうち、直線と原点を変えないものを線形変換という。 ・線形変換は、基底ベクトルがそれぞれどう変化するかだけで記述できる。 ・基底ベクトルがそれぞれどう変化するかは、一つの行列を使ってまとめて記述できる。 ・行列とは線形変換であるといってよい。 ・行列（≒線形変換）からは、「その変換によって座標全体がどれくらい伸び縮みするか」という値を取り出すことができる。 ・その値こそが、行列式である。 この記事では、そんな行列式にまつわるあれやこれやを拾っていきます。 行列式の計算 実際に行列が与えられたときにそこか
競技プログラミングで黄色になるまでにやったこと - hogecoder
先月末に、めでたく AtCoder 黄色になりました。 1976 -> 2025 (+49) 念願の！！！！ 黄色！！！！ です✌️✌️✌️✌️✌️✌️✌️ pic.twitter.com/6S5whNlq8G— tsutaj (@_TTJR_) 2018年9月29日 きのう、ふと「黄色になりました記事書いてないなぁ」と思って雑に呟いたら、書いてくれという圧力声援を感じたので、記していこうかなと思います。記事の特性上自分語りしかありませんが、それでも良い方はお読みいただければと思います。 自分の能力について やったこと 灰から茶へ 茶から緑へ 緑から水へ 水から青へ 青から黄へ 最後に 自分の能力について 世の中には、プログラミングを始める前から数学が大得意で、 AtCoder を初めて半年くらいで黄色になるような「競技プログラミングをするために生まれてきた天才」*1も中にはいるのですが、
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