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algorithmに関するwushiのブックマーク (17)

  • アルゴリズムビジュアル大事典

    このサポートページでは、マイナビ出版発行の書籍「アルゴリズムビジュアル大事典」にて作成しましたシンボル、アニメーション、疑似コードを掲載いたします。また、内容のアップデートを行ってまいります。詳しい解説は、書をご参考にしてください。 アニメーションコントローラの使い方はクイックマニュアルでご確認頂けます。 補足情報が表示されているトピックにつきましては、ご注意ください。その他の訂正等は正誤表をご覧ください。ご質問、不具合等のご報告は、ご遠慮なくy.watanobe@gmail.com(渡部)までお送りください。

  • JavaScriptで大量のオブジェクトの当たり判定を効率的にとる - Subterranean Flower Blog

    ゲームなどのコンテンツにおいて、「当たり判定」から逃れることはできません。オブジェクトとオブジェクトが衝突したかどうかという判定は、インタラクティブコンテンツにおいて最も重要な部分になるからです。 当たり判定の実装自体は難しくありません。ですが、素朴な実装ですと、対象となるオブジェクトが大量である場合に、十分なパフォーマンスが出ません。これはオブジェクトの多い、現代的なゲームでしたり、弾幕シューティングなどを作るときに大きな障害となります。 この記事では、大量のオブジェクトの当たり判定を処理する、効率的な方法について紹介します。 まずは素朴に実装してみる 当たり判定の処理を語るには、ある程度ゲームの骨組みのようなものが必要になってきます。もちろんクラスなどを使わないベタ書きでもよいのですが、大変読みにくくなってしまいます。ですので、今回は、まず簡易的なゲームエンジンのようなものを作って、そ

    JavaScriptで大量のオブジェクトの当たり判定を効率的にとる - Subterranean Flower Blog
  • 誕生日のパラドックス - Wikipedia

    誕生日のパラドックス(たんじょうびのパラドックス、英: birthday paradox)とは「何人集まれば、その中に誕生日が同一の2人(以上)がいる確率が、50%を超えるか?」という問題から生じるパラドックスである。鳩の巣原理より、366人(閏日も考えるなら367人)集まれば確率は100%となるが、しかしその5分の1に満たない70人しか集まらなくても確率は99.9%を超え、50%を超えるのに必要なのはわずか23人である。 誕生日のパラドックスは論理的な矛盾に基づいているという意味でのパラドックスではなく、結果が一般的な直感と反しているという意味でのパラドックスである。 この理論の背景には Z.E. Schnabel によって記述された「湖にいる魚の総数の推定[1]」がある。これは、統計学では標的再捕獲法 (capture‐recapture法) として知られている。 誕生日問題[編集]

  • Knuth multiplicative hash が最小完全ハッシュ関数であることの証明 | メルカリエンジニアリング

    こんにちは!サーチチームの @metal_unk です。普段はサーバーサイドエンジニアとして、メルカリの検索を改善する仕事をしています。 メルカリには Be Professional Day という「普段できないことをやろう」をテーマとする日があり、その日は業務に直接関係のないことや、普段は手をつけられないリファクタリングなどがされます。Be Professional Day の様子はこちらで紹介されています。 tech.mercari.com わたしは今回の Be Professional Day で、Knuth multiplicative hash が最小完全ハッシュであることを証明しました。このブログはその証明についての記事です。 「普段できないことをやろう」という Be Professional Day では、証明もアリです。 Knuth multiplicative hash

    Knuth multiplicative hash が最小完全ハッシュ関数であることの証明 | メルカリエンジニアリング
  • Amazonの推薦システムの20年

    IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も

    Amazonの推薦システムの20年
  • 【Edward】MCMCの数学的基礎からStochastic Gradient Langevin Dynamicsの実装まで - Gunosyデータ分析ブログ

    こんにちは。初めまして。 データ分析部新入りのmathetake(@mathetake)と申します。 先日個人ブログでこんなエントリを書いた人です: mathetake.hatenablog.com そんなこんなでTwitter就活芸人(?)として活動(?)してましたが、これからは真面目に頑張っていこうと思います。 今日はみんな大好きベイズモデリングおいて、事後分布推定に欠かせないアルゴリズム(群)の一つである*1 マルコフ連鎖モンテカルロ法(Markov chain Monte Carlo) 通称MCMCに関するエントリです。より具体的に、 MCMCの意義(§1.)から始め、マルコフ連鎖の数学的な基礎(§2.,3.,4.)、MCMCの代表的なアルゴリズムであるMetropolis-Hastings法(§5.)、その例の1つである*2Langevin Dynamics(§6.)、そして(僕

    【Edward】MCMCの数学的基礎からStochastic Gradient Langevin Dynamicsの実装まで - Gunosyデータ分析ブログ
  • 小林銅蟲先生のブログでマルコフ連鎖 - reizist's blog

    こんにちは。 漫画「めしにしましょう」が好きすぎて、 著者である小林銅蟲先生のブログ negineesan.hatenablog.com を漁り読む日々を過ごしています。 「小林銅蟲先生っぽい」文章が面白くて文体を真似るファンが続出しているのを観測しており、人気の高さが伺えます。 まだ読んでいない人はめちゃくちゃおもしろいので今すぐ読みましょう。 [まとめ買い] めしにしましょう(イブニングコミックス) 作者: 小林銅蟲メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る さて、今日は朝7時に目覚めてしまったので、何を思ったかマルコフ連鎖で「小林銅蟲先生っぽい」文章を自動生成してみることにしました。 ※ブログ掲載にあたって小林銅蟲先生に許可を頂きました。 マルコフ連鎖とは wikipedia を見てもさっぱりでした。 概要だけ把握する場合、 マルコフ連鎖を説明してみる。 | 分析のおはなし

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  • 「一様乱数の平均値を正規乱数として代用する」という話をゆるふわ統計的に検証する

    「一様乱数を足し合わせて平均値をとった値は正規分布っぽくなるよ」というツイートを見かけて、「それって統計的にどうなんだろう?」という疑問が湧いたので検証してみました。 はじめに 昨日・一昨日ぐらいに Twitter 上でちょっとした話題になっていた アニメーションの監修で、「 Random();の代わりに、(Random()+Random()+Rrandom()+Random()+Random())/5.0f; を使うと、動きにコクが出る」と言ったら、ピュアオーディオ扱いされるのですが・・・これは根拠のあるアルゴです。 — 深津 貴之 (@fladdict) 2016年11月3日 というツイートに関連して、「一様乱数の平均値を正規乱数として代用する」的なツイートをちらほら見かけて気になっていたので、統計的に検証してみましたよ、というブログエントリです (このツイート自体に対して揶揄するつも

    「一様乱数の平均値を正規乱数として代用する」という話をゆるふわ統計的に検証する
  • 計算量と僕とWeb開発 / computational complexity and I and Web

    pmconf 2023 プロダクトと事業を無限にスケールするための最強のロードマップの作り方 / The Greatest Roadmap for Unlimited Scaling your Business and Products

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  • はてな社内の勉強会で構造学習について発表しました - yasuhisa's blog

    先週末、はてな社内の勉強会で構造学習、特に実装が簡単な構造化パーセプトロンについて発表しました。発表資料と説明用にサンプルで書いたPerlの品詞タグ付けのコードへのリンクを張っておきます。 今日からできる構造学習(主に構造化パーセプトロンについて) from syou6162 structured_perceptron/structured_perceptron.pl at master · syou6162/structured_perceptron 「えっ、Perlかよ」という人がいるといけないので、Clojureで構造化パーセプトロンを使った係り受け解析のサンプルコードへのリンクも張っておきます(2種類あります)。PerlもClojureもあれば8割くらいの人はカバーできそうなので、安心ですね。 syou6162/simple_shift_reduce_parsing syou616

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  • Chromeのなかのコンピュータ・サイエンス

    Chromeのなかの コンピュータ・サイエンス * haraken@chromium.org 2015 Sep *

    Chromeのなかのコンピュータ・サイエンス
  • ゲームAI -基礎編- 『知識表現と影響マップ』

    みなさん、こんにちは! 突然ですが…皆さんには、ひいきにしている ゲームのキャラクターはいらっしゃいますでしょうか。 手ごわいボス敵や頼れるパートナー、愛嬌のある動きをするモンスター達は 一体どのような仕組みで動いているのでしょう? 今回の記事ではそんなゲームの中のキャラクター達を 魅力的に動かす仕組み、AIについて御紹介したいと思います。 改めまして記事を担当させて頂きます、Cygamesエンジニアの佐藤です。 これまでコンシューマ機でのゲームAI開発に携わり、 ゲームならではのキャラクター表現の楽しさを追いかけてきました。 このブログを通じて、皆さんのゲームのキャラクターを より表情豊かに魅力的なものにする方法について、皆さんと一緒に考えていければ幸いです。 今回はゲームAIをデザインするにあたって重要となる、 「知識表現を定義する」というステップと、 知識表現の一つである影響マッ

    ゲームAI -基礎編- 『知識表現と影響マップ』
  • CodeIQについてのお知らせ

    2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod

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  • 出、出~~wwwww銀行員待行列解説奴~wwwwwww - モナドとわたしとコモナド

    銀行員待行列(Banker's deque)、二つのリストで構成奴~~wwwww 入奴と出奴~wwwwwwwww ↓入奴 三(^o^)ノ [(^o^)ノ, (^o^)ノ, (^o^)ノ] ヽ(^o^)三 [ヽ(^o^), ヽ(^o^), ヽ(^o^)] ↑出奴 追加は入奴にcons、取り出しは出奴にuncons奴~wwwリストなので基定数時間奴~wwwwww リスト枯渇防止の為、リストの長さに以下の条件課奴~~~wwwwww length (入奴) <= length (出奴) * 3 + 1 length (出奴) <= length (入奴) * 3 + 1 条件充足不能場合、|length (入奴) - length (出奴)| <= 1なるよう余剰分反転後短い側の末尾に結合して調整奴~wwwww時間計算量O(length (入奴) + length (出奴))必要~~~~wwww

  • せっき~のゲーム屋さん ドルアーガの塔 乱数の工夫の正体

    [PR]上記の広告は3ヶ月以上新規記事投稿のないブログに表示されています。新しい記事を書く事で広告が消えます。 CEDECの講演 「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 ~ 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」 より、 乱数を使った ドルアーガの塔の 迷路生成のアリゴリズムについて紹介です。 講演内容は、こちらです http://sekigames.gg-blog.com/Entry/288/ 講演者の方も、 「ナムコの乱数を取り上げるなら、ドルアーガの塔をせざるえない」 という程、外せない内容との事です 「このテーマだけで講演時間を全て使っても説明しきれない」 (講演では、時間の関係で 触りのみでしたので ある程度、せっき~の解釈で補完しています) -------------------------------------------------------------------

  • もし先輩女子エンジニアが『アルゴリズム』を図解で教えてくれるとしたら - paiza times

    2014年7月30日より8月27日まで開催した、paizaオンラインハッカソン(略してPOH![ポー!])Lite「天才火消しエンジニア霧島 もしPMおじさんが『丸投げ』を覚えたら」ですが、どのような解法が有ったのでしょうか。 今回もPOH恒例の「解説図解」を、天才火消しエンジニア霧島が解説するとしたら、という体で書いてみたいと思います。(特に文体とか変えませんがw 最後に霧島壁紙DLが有るので是非最後までお読みください。) ■どのような高速化ステップがあるのか? 今回の問題ですが、実行時間に大きく影響する計算量別にみたアプローチでは、すべての組み合わせを出して、人数を満たして一番安い組み合わせを見つける全探索[計算量はO(2^N)]と、動的計画法[計算量はq = max(q_i) としてO(Nq) ](やり方によってはO(NM))による2種類があります。 また全探索を改良し、効率的な枝刈

    もし先輩女子エンジニアが『アルゴリズム』を図解で教えてくれるとしたら - paiza times
    wushi
    wushi 2014/09/12
    消火器が殴る用にしか見えないのは何故なんだ・・・
  • アルゴリズムとプログラミングをビジュアルで一挙に理解できる「VisuAlgo」

    アルゴリズムを理解するのにビジュアル化することは非常に有効で、プログラムをビジュアル化することで理解が進むのもまた同じ。そこで、アルゴリズム・プログラミングの理解が進むようにと、アルゴリズムを記述したプログラムコードを一挙にビジュアル化することで、アルゴリズム&プログラミングを同時に学習できる一挙両得なサービス「VisuAlgo」が公開されています。 VisuAlgo - visualising data structures and algorithms through animation https://visualgo.net/en 上記のVisuAlgoサイトで試しにソートアルゴリズムの基プログラム「バブルソート」をビジュアル化してみます。「Sorting」の「bubble」をクリック。 検索窓の下に「bubble」と表示されたのを確認したら「Sorting」の画像をクリック。

    アルゴリズムとプログラミングをビジュアルで一挙に理解できる「VisuAlgo」
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