高速かつ省メモリなGoogleの正規表現ライブラリ re2 についてのメモ。 RE2は、PCRE や Perl や Python で使われているようなバックトラッキング正規表現エンジンの代替となる、高速で、安全で、スレッド・フレンドリーなC++ライブラリです。 バックトラッキング・エンジンは一般に機能や便利なシンタックスシュガーが満載ですが、小さな入力に対してさえも指数関数的に時間がかかる羽目に陥ることがあります。RE2はオートマトン理論を用い、正規表現検索が入力のサイズに対し線形の時間内に走ることを保証しています。 検索を固定量のメモリに制約できるように、RE2はメモリ制限を実装しています。 どのような入力もしくは正規表現を処理しなくてはならないとしても、小さな固定のC++スタック量のみ使用するようRE2は設計されています。そのため、RE2はスレッドスタックを任意に拡げられないマルチスレ
この記事は Oppai Advent Calendar 2011 の7日目の記事です。 C++11のユーザ定義リテラルを使うと、ユーザ指定のサフィックスに従って型変換や任意の処理を行う事が出来ます。 今日はこれを使って、おっぱいを判定するコードを書いてみました。 #include <iostream> #include <string> #define X(x) #x ")"_oppai #define _(x) "(" #x ")(" X char const* operator "" _oppai(char const* str, std::size_t len) { std::string x(str, len); return x == "(・)(・)" ? "ハリのあるおっぱい" : x == "(.)(.)" ? "垂れ気味のおっぱい" : x == "(◎)(◎)" ?
cppllとboostjpに送ったメールですが、こちらにも再掲します： == ついに ねんがんの 国際標準をてにいれたぞ!： C++0x、全会一致で承認される C++0xが満場一致で国際標準として承認されました。 やりました！ 日本からも全員が賛成票を出していました。 さて、C++11の仕様が固まってこれから大きな変更はないでしょうから、 そろそろC++11の解説サイトやリファレンスを整備していかなくてはいけません。 cppll, boostjpのコミュニティで集合知としてのリファレンスサイトを作っていきたいと考えています。 私の方でGoogle Sitesのcpprefjpを作成し進めているのですが、人手不足でなかなか進んでいない状況です。 cpprefjp - C++日本語リファレンス この活動に興味を持ち、コアメンバとなってくれる方を募集しています。 C++11が広く使われて欲しいと
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー C++の言語仕様を個別に関連づけながら図にしたのを見つけたんだけど，これがすごい。George Mason大学のSeal Lukeさんいわく「正しくかつ完璧なC++パーサーを作るのは数学的に不可能」なのだそうで，さもありなんと頷ける。 余りに巨大なので縮小してる。クリックで元画像を開きます。 同じようにして作ったC言語の文法図はこんなかんじ。 C++を華麗に使いこなせるのは，Googlerみたいに頭のよい人だけなのかも...。
同じ基本クラスを継承したクラスのオブジェクトがいくつかあり、それらをまとめて扱いたい場合と、専門特化して扱いたい場合、両方が同時に必要なことがたまにあります。 そんなときに、オブジェクトの参照を保持するコンテナが必要になるのですが、どうやらboost::reference_wrapperのコンテナを使用すればいいようです。 こんな感じになりました。 #include <iostream> #include <string> #include <vector> #include <boost/ref.hpp> #include <boost/assign/list_of.hpp> #include <boost/foreach.hpp> struct Base { // 共通で使用する関数 void print() const { std::cout << "print" << std::e
SKS rep @repeatedly あ，WAL使ってなかった．しかしどうやって非同期になってんだ？普通にmemcpyとかしてるようにしか見えんが… 2011-05-17 03:22:15
Not your computer? Use a private browsing window to sign in. Learn more about using Guest mode
(2016/02/10 追記: EASTL は長らく EAWebKit の一部としてライセンスが不明瞭なまま公開されていましたが、この日 BSD ライセンスで正式に公開されました https://github.com/electronicarts/EASTL) 若干古いものですが、2007 年に発表された、Electronic Arts によるゲーム開発向けの改良を加えた STL、"EASTL" の仕様。 http://www.open-std.org/jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2007/n2271.html 仕様だけで実装が公開されてないのが非常に残念なのですが、それは別として、何故こんなものが必要なのか、どういう事情でこの機能が盛り込まれたのか、といったゲーム開発現場の事情が細かく解説されていて、とても参考になります。特に、既にある程度 C++ に習熟してい
とりま、 アップロードしました。 スタッフの皆さん、参加者の皆さんお疲れ様でした。 アキラさんには直前まで資料作っていてご心配をおかけいたしました。orz... Boost study#4View more presentations from Isoparametric !.
C++のalgorithmヘッダーで宣言されているSTLのアルゴリズム関数テンプレートには，引数に関数ポインタや関数オブジェクト(ファンクタ)を取るものが多い． 例えば，引数が一つの関数を受け取るstd::transformは以下のコードと等価である． template <class InputIterator, class OutputIterator, class UnaryOperator> OutputIterator transform (InputIterator first1, InputIterator last1, OutputIterator result, UnaryOperator op) { while (first1 != last1) *result++ = op(*first1++); return result; } transformの引数opには関数ポ
この文書について † この文書では，gcc を利用している場合に C,C++ において 2GB よりも大きなサイズのファイルにアクセスするための方法を説明しています． この文書を記述するために，以下の文書を参照しました． http://www.ece.utexas.edu/~luo/linux_lfs.html http://www.turbolinux.co.jp/world/library/features/SoftwareDesign/200401/AMD64/64bit-ch3a-2.html ↑ プログラミング/C,C++/2GBより大きなファイルの扱い † とりあえず訳しておきます． IA-32 アーキテクチャでは，メモリアドレス幅が 32 ビットであるため，Linux/x86 で扱えるファイルのサイズは 2GB に制限されていることが多いです．しかしながら，Large Fil
大規模疎行列向けの行列分解ライブラリredsvdを公開しました． redsvd 大規模疎行列向けの特異値分解や主成分分析，固有値分解を行うライブラリredsvdを公開しました． 修正BSDライセンスで公開しており，コマンドラインから使える他，C++ライブラリが用意されています． 例えば，行と列数がそれぞれ10万，非零の要素が1000万からなる疎行列に対する上位20位までの特異値分解を約2秒で処理します． 特異値分解とか，使っている技術の詳細とか応用事例を以下に簡単に紹介しましたので，興味のある方は参考にしてください． 特異値分解とは まず行列を適当に復習します．行列Xの転置をX^tと表すことにします．またIを単位行列とし，Oを全ての成分が0である零行列とします．また，行列XX^t=IであるようなXを直交行列と呼びます．Xが直交行列の時，Xvはベクトルvを長さを変えずに回転させます．ここでは
フルタイムで働きはじめて4ヶ月。 いろんなことがありました。 今日はインターンが来ているということもあり日頃のC++コーディングライフの中で大変重用しているツールを紹介します。といってもどれも有名なツールでググれば解説がでてくるとは思いますので、一言ずつだけ紹介してみます。みなさんも何かよさげなライブラリ・ツールがありましたら教えてください。 - valgrind/callgrind/cachegrind プログラムの実行結果を解析するツール群。まぁ、王道であえて紹介する必要はないかもしいませんが.。valgrindはプログラムのどこかでメモリが漏れているかどうかのチェックに使います．コードのどの部分で確保した領域がどこで漏れているかまで追跡することができます valgrind --leak-check=full command プログラムのどのが計算量的にボトルネックになっているかを調べ
Objective-Cというプログラミング言語があります。 C言語をベースにオブジェクト指向言語のSmallTalkの拡張を施した言語です。 オブジェクト指向を取り入れたC言語にC++がありますが 根本から拡張されているC++と違い Objective-Cは素のままのC言語にSmallTalkを融合させたような形を取ります。 Objective-Cは世界で2番目に美しいGUIを生み出した現AppleComputer社CEOである Steve Jobs氏がNeXTコンピュータのOSであるNeXTSTEPで採用した言語です。 NeXTSTEP自体はPC/AT互換機やHewlett Packard社のHP9000、 Sun Microsystems社のSparcStationにも移植されたようですが、残念ながら私は触れた事がありません。 現在では希にYahoo Auctionに出品されますが、
まだC, C++がないようなので書いてみた。主にLinux(DebianとかUbuntu)での環境構築について。 コンパイラ まずはapt-getでコンパイラをインストールする。UbuntuやDebianなら以下のコマンドでgccやg++および標準ライブラリ等がインストールされる。 $ sudo apt-get install build-essential デバッグツール デバッガおよびデバッグツールは少なくとも以下の三つは入れる。(あとltraceも欲しいかな？) GDB 言わずと知れたGNUのデバッガ Valgrind メモリリークや不正メモリアクセスの検出 strace システムコールのトレース $ sudo apt-get install gdb valgrind strace ビルドツール C, C++のビルドツールといえばまずmakeが浮かぶけど、最近ではSConsやCMak
distcc は分散コンパイラであり C, C++, Objective C や Objective C++ のコードをネットワーク上のマシンを通じて構築できる。 distcc はローカルマシン上でコンパイルするのと同等な結果を得ることができ、 導入したり使ったりするのが簡単で、 しばしばローカルマシン上で同じことをするよりもずっと速い。 distcc はそれぞれ前処理したソースコードと引数をネットワークを通じて送る。 そのため、ファイルシステムやヘッダーファイル、 あるいはライブラリを共有する必要はなく、 同じプラットフォームである必要もない。 ただしコンパイラの名前は合わせる必要がある。 環境変数にサーバの名前を設定する。 $ DISTCC_HOSTS="host_to_use_for_compilation ..." $ export DISTCC_HOSTS 名前は速い順に並べる。
The document discusses C++ and its history and features. It describes C++ as an extension of C with object-oriented features like classes. It provides information on the creator of C++, Bjarne Stroustrup, and the evolution of C++ since its introduction as a way to add object-oriented programming to C. It also includes sample C++ code demonstrating the use of arrays and includes from the Boost libr
10:01 10/07/20 それでも２倍だ 先日のvectorの伸長度合いの記事に関して 本当に1.5倍のほうがメモリ効率がよいのか という反応をいただきました。とても興味深い。みんな読みましょう。 自分の理解メモ： 「再利用ができるから嬉しい」等の議論をするなら、 今までに確保したメモリ (1 + r^1 + ... + r^k) のうち、 有効に使えてるメモリ r^{k-1} (バッファ拡大直後) や r^k (次のバッファ拡大直前) の割合で評価してみようじゃないかという。 まず簡単のために再利用をしない場合を考えると、この割合はそれぞれ (r-1)/r^2、 (r-1)/r になります（途中計算略）。 この利用率が最悪になる瞬間 (r-1)/r^2 を最善にしよう、 という一つの指標で考えてみると、式を微分なりなんなりしてみると r = 2 で最大(25%)となることがわかります
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