What are "Algorithms"? アルゴリズム”とは広義には「ある問題を解くための一定の手続き」を意味するもので、私達の生活のさまざまな場面を支える知恵の結晶とも言えます。 「ソート」や「リスト探索」などの基本的なアルゴリズムはもちろん、「暗号化」「セキュリティ」などの身近なものも満載。スマートフォンとタブレットの両方に対応した「アルゴリズム図鑑」なら、いつでもどこでもアルゴリズムを学ぶことができます。 さあ、アルゴリズムの世界に旅立ちましょう！
回転処理において処理結果に入力画像すべてが収まるようにするためには出力画像の大きさを計算する必要があります。 幅:sw、高さ:shの画像をA度回転させたときの出力画像の幅(dw)、高さ(dh)は次のように計算されます。 ( fabs() : math.hで定義されている浮動小数の絶対値を得る標準関数 ） dw = fabs( sw * cos(A) ) + fabs( sh * sin(A) ) dh = fabs( sw * sin(A) ) + fabs( sh * cos(A) ) 実際のプログラム上では幅高さは整数でないといけないので、通常次のように四捨五入をして結果を求めます。 int dw = (int)( fabs( sw * cos(A) ) + fabs( sh * sin(A) ) + 0.5 ) int dh = (int)( fabs( sw *
数学の入門書には、良く図形の回転が取り上げられます。これは、ある数式で座標上の点を別の点に移して行く、というものでこれによって図形が回転して傾いたように見えるわけです。ただ、これをビットマップに対して行い画像の回転処理に適用しようとすると、穴だらけになってしまい実用になりません。 今回は、その対策を考えてみましょう。 図形の回転 座標面ｘｙで、ある点（x, y）をΘだけ回転させて（x', y'）に移すには、以下の計算を行います。 ｘ’=ｘ×ｃｏｓΘ－ｙ×ｓｉｎΘ ｙ’=ｘ×ｓｉｎΘ＋ｙ×ｃｏｓΘ この式をもとにすると、１ピクセル１バイト・width×heightピクセルのビットマップ（lpBMP）をｓラジアン回転させて別のビットマップ（lpBMP2）に描画するプログラムは以下のようになるはずですね。 for (i=0;i<height;i++) for(j=0;j<width;j++) {
ハッシュテーブルからエントリーを検索する処理は，一般に定数時間で済むとされている。つまり，どんなにエントリーが増えても検索の速さは変わらない，ということ。データ構造の教科書には必ず載っていることだね。 でも実際には，ハッシュの衝突が起こった場合に，速度の低下が発生する可能性がある。例えば，一般的なチェイン法（オープンハッシュ）だと，衝突したエントリーに関して線形検索を行うことになるから，衝突が多ければ多いほど，定数時間からは遠のいてしまう。 この速度低下を防ぐ方法はいろいろある。なかでも cuckoo hashing （カッコウ・ハッシング）は仕組みが面白い。こいつは，エントリーの検索を必ず定数時間で済ませてくれるという優れものなんだ。 Cuckoo hashing では，２つのハッシュ関数と，２つのテーブルを用いる。ここでは，２つのハッシュ関数をそれぞれ h1, h2 として，２つのテー
Pemeliharaan Terjadwal: Crowd Play pada 2024-11-27 dari 12:00 AM sampai 2025-06-02 11:59 PM (GMT + 7). Selama waktu ini, Crowd Play permainan tidak akan tersedia. Kami memohon maaf atas ketidaknyamanan yang mungkin ditimbulkan. Pemeliharaan Terjadwal: Spinix pada 2024-10-01 dari 11:00 PM sampai 2025-12-31 11:59 PM (GMT + 7). Selama waktu ini, Spinix permainan tidak akan tersedia. Kami memohon maaf
効率的な別解とか存在する問題もあるけど演習によさそうなやつをピックアップ。そのアルゴリズムじゃないと解けないわけではないって問題も多いので注意。(ただ演習するのには都合が良いかなと)※個人的難易度をつけてみました。とても主観的な難易度付けなので気にせず解いてみてください。深さ優先探索・Balls[☆]・Sum of Integers[☆]・The Number of Island[☆]・Block[★]幅優先探索・Mysterious Worm[★]・Cheese[★]・Seven Puzzle[★☆]・Stray Twins[★★]・Deven-Eleven[★★]・Summer of Phyonkichi[★★☆]ワーシャルフロイド法(For 全点対最短路問題)・Traveling Alone: One-way Ticket of Youth[★]・A reward for a Car
Task Queue Sortは, Google App Engineの並列処理の仕組みTaskQueueを使ってソート処理を行う,クラウド時代の新しいソートアルゴリズムです. （クラウドソートとも言う） ネタ元 http://d.hatena.ne.jp/gfx/20110519/1305810786 http://www.yuyak.com/1339 http://togetter.com/li/137698 重要な仕様 ソートした結果のソート順は保証されない. たまにソート対象の要素が増える事がある. Java(slim3)での実装例 TaskQueueを投げる側 public class IndexController extends Controller { @Override public Navigation run() throws Exception { addToQue
September 21, 2010 We spend quite a lot of time at 10gen supporting MongoDB users. The questions we receive are truly legion but, as you might guess, they tend to overlap. We get frequent queries on sharding, replica sets, and the idiosyncrasies of JavaScript, but the one subject that never fails to appear each day on our mailing list is indexing. Now, to be clear, I’m not talking about how to cre
Since the emerging of Hadoop implementation, I have been trying to morph existing algorithms from various areas into the map/reduce model. The result is pretty encouraging and I've found Map/Reduce is applicable in a wide spectrum of application scenarios. So I want to write down my findings but then found the scope is too broad and also I haven't spent enough time to explore different problem dom
2010年09月03日05:30 カテゴリLightweight LanguagesMath Algorithm - 0と1を次々と返す簡単なお仕事 ごもっとも。 0と1を次々返す方法 - a2c.get.diary TrueだったらFalseで、FalseだったらTrueにしたい。 なんかそんなことそこかしこで必要で、その為の便利なものが あるのかなぁと思ったんだけど無いぽい Closure 本来は一番おすすめなのだが… JavaScript ()が煩わしいが、perlやrubyよりは自然。 #!/usr/bin/js var flipflop = function(p){ p = !p; return function(){ return p = !p; }; }; var fl = flipflop(); console.log(fl()); console.log(fl()); c
That’s quite the mouthful. Let me start with a huge caveat: I’m not an expert on this, and much of it may be incorrect. I studied Bayesian statistics about fifteen years ago in university, but have no recollection of it (that sounds a bit like Bill Clinton: “I experimented with statistics but didn’t inhale the knowledge�). Even so, given the increasing quantity of real-time content on th
Amazonにもレビューを書いたのですが、高村さんの「言語処理のための機械学習入門」を読みました。実はこの本を読むのは2回目で、1回目はドラフト版のレビューをさせていただく機会があったのですが、そのときは「言語処理研究者のための機械学習入門」というタイトルで、ちょっと敷居が高いのではないかとコメントしたら「研究者」の部分が削られたという経緯があったりしました。 それはともかくとして、以前読んだときは時間もなくて実装までする暇はなかったのですが、今度はもうちょっとじっくり読みたいなということで、このブログに書いてみようと思います。EMアルゴリズムは教師なし学習を確率モデルと最尤推定でやろうとするときに必ず出てくる手法で、隠れ変数や欠損値を含む色々なモデルに適用できる汎用的なフレームワークになっています。一般的には混合ガウス分布の場合をまず説明して、それがk-means法の一般化した形になって
This page describes the code used to run experiments in the following paper: Jimmy Lin and Michael Schatz. Design Patterns for Efficient Graph Algorithms in MapReduce. Proceedings of the 2010 Workshop on Mining and Learning with Graphs Workshop (MLG-2010), July 2010, Washington, D.C. There's code in Cloud9 that illustrates three different design patterns for graph algorithms in MapReduce using Pag
女優の菊川怜さんが学生時代に研究テーマにしていたという事で有名な「遺伝的アルゴリズム」ですが、名前の仰々しさとは裏腹に、意外と直感的に理解できる取っ付きやすいアルゴリズムだったりします。 それにしても菊川怜さん、美人ですねー。こんな先生にイロイロと教えてもらいたかったなぁ。。。 という願望はおいといて、「遺伝的アルゴリズム」を目で見て＆手で触って、直感的に「理解したつもり」になれそうなサイトをまとめてみました！ 学術的なことはガン無視でいきます。 動画で見て雰囲気を知る まずは動画で見て楽しみましょう。ニコ動から何本か動画を紹介します。 【人工知能】物理エンジンで人工生命つくって学習させた http://www.nicovideo.jp/watch/sm6392515 いきなりですが、強烈なインパクトをはなつ動画です。 人工生命がうにょうにょ動きながら、勝手に「歩き方」を学んでいきます。超
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