「キャラソート」とは 以下のページのようにキャラ(あるいは人物などの何らかの要素)を2つずつ表示して「どちらか好きか？」という質問に連続で答えていくことで全体のランキングを作るWebサービス(「◯◯キャラソート」、「◯◯ソート」など)が様々な作品について存在している 東方キャラソート どんなアルゴリズムを使っているのかに興味がわいたので調べてみました ソートのアルゴリズム 以下の解説記事を読むとわかるようにマージソートやヒープソートといったソートアルゴリズムを人間にそのままやらせているらしい ただし単純にソートアルゴリズム使うだけではなく、計算量を減らすため引き分けなどの場合にはそのペアのデータを一つにまとめたものとして扱うように工夫している ハロプロ・ソートの解説 咲-saki-キャラソート - 勤々惰々 管理しないsabakan » キャラソートアルゴリズムについて ソートアルゴリズム
皆さまこんちにちは 今回は遺伝的アルゴリズム（GA）でAA自動生成してみたので、コードと資料を共有 コードは以下に公開しています。 github.com 今回のお題 左の画像を、右のようなAAにするのが今回のお題。右は2chのAA職人さんによるものです。 詳細は、下記の資料をご覧下さい。 *1 やっぱ人間スゲー 先に結果から、遺伝的アルゴリズムで最適化されていくGIFの共有 やはり人間には勝てないか・・・ただGAは評価関数次第なので 我こそは神の評価関数を設計出来るという方は是非ご一報お願いします。 ちょっと前にLTしてきた 実は少し前に、リブセンスさんの勉強会でLTして来たネタです。 LTって分量では無いですが・・・ LTじゃなくて、もう少しちゃんとした勉強会で話そうと思ってたが、 時間だけが過ぎて、自分自身忘れかけてきたのでブログでの共有にしました。 AAをつくろう！ from Tak
フリーセル解決手順のプログラムによる探索実行結果 フリーセル百万種類のゲーム全てに対してサンプルプログラムを実行したところ、おそらく勝てないと言われている 11982、146692、186216、455889、495505、512118、517776、781948 以外のゲームでは勝つことができました。 百万種類のゲームの中で 57148、563096 の二つはコンピュータにとって勝つのが難しい性質を持っています。非常に長い堂々巡りの手順が現れ、およそ四百万局面ぐらいの同一局面判定ができなければ勝てません。また最初の一枚をホームセルへ置くまでの手数が長いので、先読みを長くしなければ勝ち手順を見つけることができないのです。この二つのゲームに勝つために、最大手数を 8,192 (freecell.h : MAX_SEARCH_DEPTH)、同一局面判定上限を 4,194,304 局面 (mov
TwitterのTLで知ったのだが、少し前に海外の掲示板で"sleep sort"というソートアルゴリズムが発明され、公開されたようだ。このアルゴリズムが面白かったので紹介してみる。 Genius sorting algorithm: Sleep sort 1 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:22 諸君！オレは天才かもしれない。このソートアルゴリズムをみてくれ。こいつをどう思う？ #!/bin/bash function f() { sleep "$1" echo "$1" } while [ -n "$1" ] do f "$1" & shift done wait example usage: ./sleepsort.bash 5 3 6 3 6 3 1 4 7 2 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:27 >>1 なん…だと
最強最速アルゴリズマー養成講座： そのアルゴリズム、貪欲につき――貪欲法のススメ アルゴリズムの世界において、欲張りであることはときに有利に働くことがあります。今回は、貪欲法と呼ばれるアルゴリズムを紹介しながら、ハードな問題に挑戦してみましょう。このアルゴリズムが使えるかどうかの見極めができるようになれば、あなたの論理的思考力はかなりのレベルなのです。（2010/9/4） 最強最速アルゴリズマー養成講座： 病みつきになる「動的計画法」、その深淵に迫る 数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。（2010/5/15） 最強最速アルゴリズマー養成講座： アルゴリズマーの登
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
初出: C MAGAZINE 1996年8月号 Updated: 1996-09-21 [←1つ前] [→1つ後] [↑質問一覧] [↑記事一覧] [ホームページ] 今回は、よく知られているけどちょっと分かりにくいアルゴリズム、あるいは、 今までの連載で出てきたトリッキーなコードについて、どのような原理で動作す るのかを紹介してみようと思います。ただし、一般論として、凝ったコードより も分かりやすいコードの方が価値がある場合が多いということも頭に入れておい てください。 凝ったアルゴリズム Ｑ 【曜日の求め方】 Comp.lang.c FAQ listを見ると、曜日を求める関数として次のものが紹介され ていた。 dayofweek(y, m, d) /* 0 = Sunday */ int y, m, d; /* 1 <= m <= 12, y > 1752 or so */ { stat
GCアルゴリズム詳細解説 日本語の資料がすくないGCアルゴリズムについて詳細に解説します トップページページ一覧メンバー編集 GC 最終更新： author_nari 2010年03月14日(日) 20:47:11履歴 Tweet このWikiが目指す所 GCとは？ GCを学ぶ前に知っておく事 実行時メモリ構造 基本アルゴリズム編 Reference Counter Mark&Sweep Copying 応用アルゴリズム編 IncrementalGC 世代別GC スナップショット型GC LazySweep TwoFinger Lisp2 Partial Mark and Sweep -Cycle Collection- Mostly Parallel GC train gc MostlyCopyingGC(Bartlett 1989) TreadmillGC(Barker 1992) 補足
Coding Horror: The Danger of Naïveté 配列の中身をランダムな順序にシャッフルするコードを書きたい。単純でいいから分かりやすくて間違いの無いコードを書こう。例えば，こんな感じに…… for (int i = 0; i < cards.Length; i++) { int n = rand.Next(cards.Length); Swap(ref cards[i], ref cards[n]); } これは単純で分かりやすい！ でも残念！ このコードは間違っている。シャッフル後の順序に偏りが出てしまう。正解はこちら。 for (int i = cards.Length - 1; i > 0; i--) { int n = rand.Next(i + 1); Swap(ref cards[i], ref cards[n]); } ぱっと見て違いが分かる？ イン
17:19 08/11/27 TopCoder Code Jam の練習に……と思ってしばらく前から TopCoder のSRMに参加してたのですが、 せっかくなので cafelier@SRM に記録をつけることにしました。 どういう試行錯誤をしながら提出した時のコードにいたったのかを、 できるだけ詳細にメモろうと思っています。 426以前のは記憶から掘り起こして書いたのでちょい大ざっぱですが。 これまで何回かここで書いたような整然とした考え方を本当に自分がしているかいうと、 してないよなー、と薄々思ってしまっているので、じゃあどういう風にやっているんだろうかと。 自分のふり見て我がふり直す。 20:26 08/11/24 論文 PLAN-X 2009 通ったみたいです。ばんざい。 ただでさえD論まったく間に合う気がしないのに、camera ready版なんて作ってる時間が… オートマトン
ソートアルゴリズムのアニメーションデモでは、様々なソート手法(挿入、選択、バブル、シェル、マージ、ヒープ、クイック、三分割クイック)について、ソート対象のデータが完全ランダムの場合、ほぼソートされている状態、逆順にソート […] ソートアルゴリズムのアニメーションデモでは、様々なソート手法(挿入、選択、バブル、シェル、マージ、ヒープ、クイック、三分割クイック)について、ソート対象のデータが完全ランダムの場合、ほぼソートされている状態、逆順にソートされている場合、同じ値のものが多数ある場合のデータをソートする様子を、Javascriptを使ったアニメーションで見せてくれる。 それぞれのソートアルゴリズムがどのようなものか見せるというだけでなく、ソートのアルゴリズムに「常にこれが最適」というものはない、というのを示すのも目的、ということだ。 各アルゴリズムのリンクからは、そのアルゴリズムのコー
麻雀 和了判定（役の判定） アルゴリズム 最終更新日：2008/4/9 麻雀の和了判定を高速に行う方法について説明する。 和了の判定は通常バックトラック法を用いて行うが、バックトラック法は面子候補の組み合わせを総当たりで調べるため、処理に時間がかかるという問題がある。 1回実行するだけの場合は処理時間が問題になることはないが、思考ルーチンなどで繰り返し判定処理を行うような場合に、高速に処理できることが要求される。この記事では、そのような場合にインデックスを用いると高速に判定を行えること説明する。 まず、通常法方法を説明した後、インデックスを用いた方法を紹介する。 通常の方法（バックトラック法） 手牌を１つの雀頭と４つの面子に分けることができれば和了の形となる。（七対子と国士無双は例外） 雀頭と４つの面子を構成する牌が重ならない場合は、どのような順番で取り出しても判定することができる。しかし
図1に示す(1)から(3)までの麻雀（マージャン）の手牌があります。「あがり牌」はすべて山からツモったものとし，リーチはかけていません。またドラやハイテイ＊1なども関係ないものとします。これらの役を判定して，親の場合の点数を計算するプログラムを作ってください。 「ややこしや～ややこしや～」というのは野村萬斎ですが，思わずそううなってしまうことがプログラミングをしているとよくあります。今回の麻雀の役判定は，考えれば考えていくほどややこしく，そうしたものの代表と言えるでしょう。排他処理や優先順位が複雑にからんでいて一筋縄ではいきません。 今回はややこしい組み合わせを解決する方法を考えてみます。麻雀になじみのない方も，ちょっとしたパズル気分で試してみてください。 麻雀の役を考える 麻雀を知らない方のためにルールをおおざっぱに説明しておきましょう＊2。麻雀の牌には，大きく分けて「萬子（マンズ）」「
2008年03月16日19:00 カテゴリアルゴリズム百選 アルゴリズム - 合コンの効用を最大化する 実は、1対1という制約を課せば、全体として最も満足が行く縁結びを決定するアルゴリズムがすでに存在する。 金融日記:東京 - ニューヨーク - ロンドン - パリ 世界の先進国の恋愛シーンで今起こっていること これから紹介する計量経済学モデルは、あらゆる社会科学の理論の中でも最もエレガントでそしてシンプルなもののひとつだと思います。 C言語による最新アルゴリズム事典 奥村晴彦 C言語による最新アルゴリズム事典 P. 4 安定な結婚の問題 stable mariage problem N人の男性とN人の女性が集団見合いをし、おのおのの異性を好みの順に順位付けした。この順位表をもとにして安定な縁結びの仕方を決めるのがこの問題である。仮に男性M1と女性F1が結婚したが、じつはM1はF1よりF2を
メルセンヌ・ツイスタ (Mersenne twister、通称MT) は擬似乱数列生成器 (PRNG) の1つである。従来の疑似乱数列生成手法にある多くの欠点を克服し、高品質の疑似乱数列を高速に生成できるものとして、1996年に松本眞と西村拓士によって国際会議で発表された（1998年1月に論文掲載）。考案者らによる実装が修正BSDライセンスで公開されている。 「メルセンヌ・ツイスタ」は厳密にはある手法に基づいた乱数列生成式（あるいは生成法）の族を指し、内部状態の大きさや周期は設定可能である。以下の長所と短所では、メルセンヌ・ツイスタ自体、よく使われている生成法のMT19937、さらにその実装について、区別することなく述べている。 219937-1 (≒4.315×106001) という長い周期が証明されている。 この周期は、名前の由来にもなっているように（24番目の）メルセンヌ素数であり、
Deep Learningの訓練終了など任意のメッセージを特定のSlackチャネルに投稿できるボットを作りました。 Yatta Kun プログラミングは不要で curl というコマンドラインツールから簡単に投稿できるので非常に便利です。可愛いくて便利なので作り方を紹介します。 職場などでみんなが使っているワークスペースで実験すると迷惑がかかる可能性があるので、最初は個人の実験用ワークスペースを作ってしまうのが良いと思います。無料でできます。 1. Incoming Webhookをインストール SlackアプリのページからIncoming Webhookをインストールします。Slackアプリページは、 https://[workspace name].slack.com/apps/ から行けます。 workspace name はワークスペース名です。 Incoming Webhook で
抽象化学反応系、ルールダイナミクス s/a/b/ s/b/c/ s/c/a/ この３つが、他のsedスクリプトを書き換えながら、増殖します。 オートポイエーシスにまでは到達してないけど、ハイパーサイクルには到達したかも。 （実行に当たってはパーミッションに注意） init.sh #!/bin/bash rm -f $(seq 0 153) echo "s/a/b/" > ./0 echo "s/b/c/" > ./1 echo "s/c/a/" > ./2 for i in $(seq 3 52) ; do echo "s/a/a/" > ./$i; done for i in $(seq 53 102) ; do echo "s/b/b/" > ./$i done for i in $(seq 103 152) ; do echo "s/c/c/" > ./$i done reactor
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