algorithmに関するTaKUMAのブックマーク (26)
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TaKUMA 2022/08/04
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Reservoir sampling - Wikipedia
Reservoir sampling is a family of randomized algorithms for choosing a simple random sample, without replacement, of k items from a population of unknown size n in a single pass over the items. The size of the population n is not known to the algorithm and is typically too large for all n items to fit into main memory. The population is revealed to the algorithm over time, and the algorithm cannot
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為替と株の予測の話
3. もくじ • はじめに • 為替や株の予測の何が難しいのか • 2つの通貨問題からみるレバレッジと期待値の関係 • 収益率の分散を抑えるには • いもすアルゴリズムの変遷 • ボラティリティのフラクタル性 • 最新いもすアルゴリズム 為替と株の予測の話 2 5. なぜ投資を考えるのか 生活費ために働いてお金を稼ぐのは不自由であるので、 経済的独立 (Financial independence) を目指すのは自然な発想。 経済的独立とは 「運用益＞消費」となる状態を指し、 これを達成するには「資産を増やす」「運用効率を上げる」「消費を 減らす」方法がある。 しかし、運用効率が0%では経済的独立を達成するのに必要な資産 が何倍にもなるので、運用効率を上げる方法を考える。 為替と株の予測の話 4
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Rabin-Karp string search algorithm - Wikipedia, the free encyclopedia
In computer science, the Rabin–Karp algorithm or Karp–Rabin algorithm is a string-searching algorithm created by Richard M. Karp and Michael O. Rabin (1987) that uses hashing to find an exact match of a pattern string in a text. It uses a rolling hash to quickly filter out positions of the text that cannot match the pattern, and then checks for a match at the remaining positions. Generalizations o
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Knuth–Morris–Pratt algorithm - Wikipedia
In computer science, the Knuth–Morris–Pratt algorithm (or KMP algorithm) is a string-searching algorithm that searches for occurrences of a "word" W within a main "text string" S by employing the observation that when a mismatch occurs, the word itself embodies sufficient information to determine where the next match could begin, thus bypassing re-examination of previously matched characters. The
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Aho–Corasick algorithm - Wikipedia
In computer science, the Aho–Corasick algorithm is a string-searching algorithm invented by Alfred V. Aho and Margaret J. Corasick in 1975.[1] It is a kind of dictionary-matching algorithm that locates elements of a finite set of strings (the "dictionary") within an input text. It matches all strings simultaneously. The complexity of the algorithm is linear in the length of the strings plus the le
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いもす法 - いもす研 (imos laboratory)
いもす法とは，累積和のアルゴリズムを多次元，多次数に拡張したものです．競技プログラミングでは 2 次元 1 次のものまでしか出題されませんが，2012 年の研究成果としてこれをより高次元の空間により高次数のいもす法を適用することにより信号処理分野・画像処理分野において利便性があることがわかっています． いもす法の基本: 1 次元 0 次いもす法 最もシンプルな「いもす法」は 1 次元上に 0 次関数（矩形関数や階段関数などのように上部が平らな関数）を足すものです． 問題例 あなたは喫茶店を経営しています．あなたの喫茶店を訪れたそれぞれのお客さん i\ (0 \leq i \lt C) について入店時刻 S_i と出店時刻 E_i が与えられます（0 \leq S_i \lt E_i \leq T）．同時刻にお店にいた客の数の最大値 M はいくつでしょうか．ただし，同時刻に出店と入店がある場
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DPの話 - aizuzia
この記事は Competitive Programming Advent Calendar のために作成されました。 「DP (Dynamic Programminng: 動的計画法) がよく分からない」というつぶやきをよく目にします。何から何まで分からないというわけではないけど、 「こういうDPをすれば解けるよ」と説明されれば理解できるけど、一からそれを思い付けない メモ再帰だと書けるけどループだと書けない、またはその逆 とかいう。 この記事は、DPという技法をより深く理解する手助けをすることを目的として書かれています。これを読めばどんなDPの問題もさくさく解ける・・・ことはないと思いますが、あんまり悩まずに実装できるようになるぐらいの効果はあるんじゃないかなと思います。想定する読者層は、簡単なDPの問題をいくつか解いたことがある、TopCoderレーティング 1500 未満ぐらいの人と
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プログラミングコンテストでのデータ構造
2. 内容 • Union-Find 木 • バケット法と平方分割 • セグメント木 • 共通点：自分で実装するデータ構造 • セグメント木が中心 – IOI でのセグメント木の出題が非常に多い
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実世界で超頻出！二部マッチング (輸送問題、ネットワークフロー問題）の解法を総整理！ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 0. はじめに --- 二部マッチング問題は実世界で超頻出 はじめまして。NTTデータ数理システムでアルゴリズムを探求している大槻 (通称、けんちょん) です。 好きなアルゴリズムはタイトルにもある二部マッチングですが、会社ではなぜか「DP が好きな人」と呼ばれています。 以前に動的計画法 (DP) の典型パターンを整理した記事を執筆したのですが、DP と並んで超頻出の話題として二部マッチング問題があります。二部マッチング問題とは、例えばマッチングアプリなどに見られるように、2 つのカテゴリ間で最適なマッチングを構成していく問題です。実
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MLAC2013 数式を使わずイメージで理解するEMアルゴリズム - Wolfeyes Bioinformatics beta
はじめに Machine Learning Advent Calendar 2013の15日目を担当する@yag_aysです．専門はバイオインフォマティクスという計算機を使って生物学をする分野で，生モノではなく遺伝子の文字列相手に格闘している大学院生です．今回は初心者の人を対象に，なるべく数式を使わずにEMアルゴリズムについて解説してみたいと思います． EMアルゴリズムは，SVMやニューラルネットワークといった華々しい機械学習の手法の一つではなく，機械学習の中で使われる尤度最大化という一部分を担当するアルゴリズムです．そのため多くの人にとってEMアルゴリズムは，それ単体を使ってみたりだとか独自に改良をしたりするような対象ではないでしょう．でも，EMアルゴリズムなんて仰々しい名前が付けられているだけあって，いざ自分の仕事に組み込む場合には中身を理解していないと「なぜEMアルゴリズムを使ったの
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GeeksforGeeks
Corporate & Communications Address:- A-143, 7th Floor, Sovereign Corporate Tower, Sector- 136, Noida, Uttar Pradesh (201305) | Registered Address:- K 061, Tower K, Gulshan Vivante Apartment, Sector 137, Noida, Gautam Buddh Nagar, Uttar Pradesh, 201305
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Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python — Problem Solving with Algorithms and Data Structures
Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python¶ By Brad Miller and David Ranum, Luther College Assignments There is a wonderful collection of YouTube videos recorded by Gerry Jenkins to support all of the chapters in this text. Acknowledgements¶ We are very grateful to Franklin Beedle Publishers for allowing us to make this interactive textbook freely available. This online versi
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【第2回】点の多角形に対する内外判定｜【技業LOG】技術者が紹介するNTTPCのテクノロジー｜【公式】NTTPC
前回(と言っても一年近く経過していますね・・・。遅くなりました。)に引き続き、地図上に存在するエリアと現在地との関係性を計算機上で把握する手法の第2回目です。今回は、第3工程にあたる、「内外判定」について解説します。 現在地があるエリアの内側にいるか外側にいるかを考える場合、２次元平面上に存在する任意の点Pと多角形Tについて、点Pが多角形Tの内側にいるか外側にいるかを判定するにはどうしたらよいかを考えます。 この時、主に次の2つのアルゴリズムが利用されていることがわかりました。 Crossing Number Algorithm Winding Number Algorithm そこで、今回はこれらのアルゴリズムと実装方法(コード)について説明します。 まずはそれぞれのアルゴリズムの概要を簡単に説明します。 1.1.Crossing Number Algorithm（交差数判定）の概要 こ
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Marching cubes - Wikipedia
Head and cerebral structures (hidden) extracted from 150 MRI slices using marching cubes (about 150,000 triangles) Marching cubes is a computer graphics algorithm, published in the 1987 SIGGRAPH proceedings by Lorensen and Cline,[1] for extracting a polygonal mesh of an isosurface from a three-dimensional discrete scalar field (the elements of which are sometimes called voxels). The applications o
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Smoothed-particle hydrodynamics - Wikipedia
Schematic view of an SPH convolution Flow around cylinder with free surface modelled with SPH. See[1] for similar simulations. Smoothed-particle hydrodynamics (SPH) is a computational method used for simulating the mechanics of continuum media, such as solid mechanics and fluid flows. It was developed by Gingold and Monaghan[2] and Lucy[3] in 1977, initially for astrophysical problems. It has been
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Marching squares - Wikipedia
This article includes a list of references, related reading, or external links, but its sources remain unclear because it lacks inline citations. Please help improve this article by introducing more precise citations. (February 2022) (Learn how and when to remove this message) In computer graphics, marching squares is an algorithm that generates contours for a two-dimensional scalar field (rectang
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Wikispaces
We are sorry, but the site you are looking for no longer exists Wikispaces was founded in 2005 and has since been used by educators, companies and individuals across the globe. Unfortunately, the time has come where we have had to make the difficult business decision to end the Wikispaces service. We first announced the site closure in January 2018, through a site-wide banner that appeared to all
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Code Excited Linear Prediction - Wikipedia
Code Excited Linear Prediction（CELP、セルプ）は線形予測符号・ベクトル量子化・合成による分析を組み合わせた音声符号化アルゴリズムである。直訳すると「符号励振線形予測」。 CELPは当時の既存の低ビットレートのアルゴリズム（RELP、LPC、ヴォコーダーのFS-1015など）に比べて格段に優れた音質を示した。様々な派生が生まれ（ACELP、RCELP、LD-CELP、VSELPなど）、現在最も広く使われている音声符号化アルゴリズムである。CELPはこのアルゴリズムのクラスを指す用語であり、特定のコーデックを指す用語ではない。 CELPアルゴリズムは次の考え方に基づいている: 線形予測符号 (LPC) に基づく音源フィルタモデル 声帯相当の音源 (励起信号): 線形予測残差 声道相当のフィルタ: 線形予測フィルタ ベクトル量子化 (VQ) と コードブッ
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