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Lighting and reflection calculations, as in the video game OpenArena, use the fast inverse square root code to compute angles of incidence and reflection. Fast inverse square root, sometimes referred to as Fast InvSqrt() or by the hexadecimal constant 0x5F3759DF, is an algorithm that estimates , the reciprocal (or multiplicative inverse) of the square root of a 32-bit floating-point number in IEEE
最適輸送問題（Wasserstein 距離）を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中！ https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144Speakerdeck にもアップロードしました: https
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが，github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）．プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
これはなに 自分がここ2年ほど趣味として競技プログラミングをやった経緯と感想です。いわゆるプログラマの定年と呼ばれる35歳を過ぎてから始めたのですが、思ったよりも楽しめました。自分のようなシニアと呼ばれるプログラマが競プロに興味を持ってくれたらいいなと思って書きました。競技プログラミング（競プロ）とは競技プログラミング（以後、競プロ）は、プログラミングをして順位を競うコンテストです。コンテストはたいていオンラインで毎週のように開かれており、誰でも参加できます。形式としては、与えられた時間内にいくつかの問題を解くコードを提出して、その正解数と提出までにかかった時間を競うというものです。たいていは、コードの実行時間および使用メモリに制限があり、その制限内で実行できるコードを書く必要があります。またコードが正解かどうかは出題者が用意したテストケースをパスするかどうかで判定されます。 多くのコ
コラッツマップ下の軌道を有向グラフにしたもの。コラッツ予想は、すべてのパスが1に至るということと同値である。 コラッツの問題（コラッツのもんだい、Collatz problem）は、数論の未解決問題のひとつである。問題の結論の予想を指してコラッツ予想と言う。伝統的にローター・コラッツの名を冠されて呼ばれる[1]が、固有名詞に依拠しない表現としては3n+1問題とも言われ、また初期にこの問題に取り組んだ研究者や場所の名を冠して、角谷の問題、米田の予想、ウラムの予想、シラキュース問題などとも呼ばれる。数学者ポール・エルデシュは「数学はまだこの種の問題に対する用意ができていない」と述べた。また、ジェフリー・ラガリアスは2010年に、コラッツの予想は「非常に難しい問題であり、現代の数学では完全に手が届かない」と述べた[2]。 2019年9月、テレンス・タオはコラッツの問題がほとんどすべての正の整数
基数木（英: Radix tree）またはパトリシア木（英: Patricia tree）とは、文字列集合を格納するトライ木に基づく特殊化された集合データ構造である。パトリシアトライ（英: Patricia trie）とも。通常のトライ木に比較すると、基数木の辺は単一の文字ではなく文字の並びでラベル付けされる。それは、文字列でもよいし、整数やIPアドレスなどを表すビット列でもよい。辞書式順序を適用できるオブジェクトの並びなら何でもラベルとして使用できる。基数木と言った場合、整数を格納する木構造のみを指すことが多く、パトリシア木といった場合は特に格納するデータを限定しないが、基本的に構造や動作原理は同じである。 基数木は簡単に言えばメモリ使用量を最適化したトライ木であり、トライ木で子ノードが1つしかないノードを子ノードとマージしたものである。その結果、内部ノードは必ず2つ以上の子ノードを持つ
本スライドは某LT用に作成しました．厳密性より，非競プロerに向けて面白さを重視しています． 過去問題の解説です．
みはらあるた / まーと @martystue ある日突然、あなたが12枚の金貨を手に入れたらどうしますか？ それも…1枚だけ偽物が入っていて、 偽物だけ重さが違って、 見た目は完全に同じ。 しかも、そのうえ…… 3回だけ天秤を使うことができる。 2019-07-03 08:00:51
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 基本的アルゴリズム（幅優先探索など）から応用（経路復元、拡張ダイクストラなど）まで、最短経路問題に関するアルゴリズムを総特集しました。 基本的なグラフ理論の用語については、次を参考にしてください。 グラフ理論 用語集 queueなどのデータ構造の用語については、次のスライドの後半を参考にしてください。C++ STL講習会 by @e869120 最短経路問題とは 一般的に、次のような問題とされます。 $V$ 頂点と $E$ 辺からなるグラフが与えられる。頂点 $u$ と 頂点 $v$ を結ぶパスのうち、重みの総和が最も小さいものはどれ
n = 10 羽の鳩が m = 9 つの巣の中にいる。したがって少なくとも1つの巣には2羽以上の鳩がいる。 鳩の巣原理（はとのすげんり、英: Pigeonhole principle）[1]、またはディリクレの箱入れ原理（ディリクレのはこいれげんり、英: Dirichlet's box principle, Dirichlet's drawer principle）、あるいは部屋割り論法とは、n 個の物を m 個の箱に入れるとき、n > m であれば、少なくとも1個の箱には1個より多い物が中にある、という原理である。別の言い方をすれば、1つの箱に1つの物を入れるとき、m 個の箱には最大 m 個の物しか入れることができない（もう1つ物を入れたいなら、箱の1つを再利用しないといけないから）、ということである。 鳩の巣原理は数え上げ問題の例の一つで、一対一対応ができない無限集合など、多くの形式的
Which hashing algorithm is best for uniqueness and speed? Example (good) uses include hash dictionaries. I know there are things like SHA-256 and such, but these algorithms are designed to be secure, which usually means they are slower than algorithms that are less unique. I want a hash algorithm designed to be fast, yet remain fairly unique to avoid collisions.
こんにちは。「家族アルバム みてね」の開発チームに所属している黒川と申します。今回は、その「みてね」の機能の1つで、写真や動画をDVDにして注文できる機能を動的計画法を使って改善した話をします。 「みてね」では家族の写真や動画をアップロードし、アプリ上で月ごとに振り返ることが可能になっています。一方、たとえば自宅のテレビやパソコンでまとめて振り返りたいという要望もあり、「みてね」では最長過去1年間の写真や動画をDVDにまとめて注文することができます。 このときに問題となるのがDVDのディスク分割です。1年分の写真や動画はともすると1枚のディスクに収まりきらず、複数のディスクに分割する必要があります。いままでは、動画を月ごとに分けて各ディスクに入れていく、というシンプルなアルゴリズムで分割を行っていました。しかし、ユーザーさんからは「1枚のディスクにすこしの動画しかないがどうなっているのか」
先日、気持ちのいいジャンプを目指してというQiitaの記事を見かけました。記事中では、マリオのジャンプについても触れられています。マリオというと、マリオブラザースやスーパーマリオブラザース等々、色々あるのですが、これはおそらくスーパーマリオブラザースの事だと思われます。ジャンプアクションゲームといったらスーマリですね。 そのマリオのジャンプの仕組みは「マリオの速度ベクトルを保存しておいて座標を計算するんじゃなくて～」と書かれていて、別サイトのブログへのリンクが張られています。 マリオのジャンプ実装法とVerlet積分 ただ、この記述については不正確であるという別のブログもあったりします。 マリオの完コピvol.28ジャンプの解析と修正 ホントのところはどうなんでしょうか？世界で最も有名なゲームのジャンプがどのように処理されているのか気になったので調べてみることにしました。 原典にあたる
概要: 生存期間の関係で、ループでは書けないが末尾再帰では書けるアルゴリズムの例を挙げる。 単方向リンクリスト 次のような単純なリンクリストを考える。 struct List<T> { root: Option<Box<Node<T>>>, } struct Node<T> { value: T, next: Option<Box<Node<T>>>, } backの実装 単方向リンクリストの末尾要素の取得は O(n) である。これは次のように書くことができる。 impl<T> List<T> { fn back(&self) -> Option<&T> { let mut node = if let Some(ref b) = self.root { b.as_ref() } else { return None; }; while let Some(ref b) = node.next
GLSL-Noise.md Please consider using http://lygia.xyz instead of copy/pasting this functions.It expand suport for voronoi, voronoise, fbm, noise, worley, noise, derivatives and much more, throughsimple file dependencies. Take a look to https://github.com/patriciogonzalezvivo/lygia/tree/main/generative Generic 1,2,3 Noise float rand(float n){return fract(sin(n) * 43758.5453123);} float noise(float
最新の情報はAtCoder公式情報サイトAtCoderInfoに記載されています info.atcoder.jp 以下、古い記事の内容となります。 近頃「AtCoderの色を就活等でアピールしたい時に上手く出来ない！」と言われるので、「どれくらいのレベルの人なの？」という説明と、エンジニアさん向けに「実際どういう問題が解けるの？」というまとめを書いておきたいと思います。解き方のヒントが書いちゃってあるので、自分で解きたい人は、ヒントを読む前に解いてください。 Update履歴 2020/6/22 茶色・緑色に関する評価を書き足しました。参加人数を更新しました。2022/10/02 アップデート要求が多くありますが、現状でも大きな変化はありません。（この文章を追記しました）2023/12/09 公式サイトへのリンクを冒頭に追加しました。この記事は昔のものになります。 大前提：AtCod
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?UUIDは重複しないIDを生成する手段として便利ですが、特にversion4(乱数によるUUID)を利用する場合は一意性を得るのと同時に乱雑さも得ることになりますので、UUIDに順序性を求めることができません。UUID -Wikipedia https://ja.wikipedia.org/wiki/UUIDUUID（Universally Unique Identifier）とは、ソフトウェア上でオブジェクトを一意に識別するための識別子である。UUIDは128ビットの数値だが、十六進法による550e8400-e29b-41d4-
曖昧検索は便利なものである。「ピテカントロプス」の綴りは難しいが、最近のGoogle検索は曖昧検索対応しているようで、「pitekantoropusu」で検索してもちゃんと直立猿人(Pithecanthropus)がみつかる。しかし「musogurusuki-」でムソルグスキーを検索できないようなので、改良の余地はあるのかもしれない。 Unix系の計算機システムやプログラミング言語では曖昧な検索を行なうために正規表現を使えるものが多い。正規表現とは検索パタンとして文字列の繰り返しや文字列の選択を指定できるもので、a*という表現で「0回以上のaの繰り返し」というパタンを指定したり、(abc|def)という表現で「abcまたはdef」を指定したり、a.cという表現で「aac, abc, acc, ...」を指定したりできる。たとえばpi.*ca.*puのような曖昧なパタンを指定すれば辞書からP
本記事を終えた次は？AtCoder Beginners Selection を終えたら、AtCoder 上の過去問がAtCoder Problems に集大成されていますので、片っ端から埋めるような気持ちで精進していきましょう。本記事の続編としてAtCoder 版！蟻本 (初級編)AtCoder 版！蟻本 (中級編)AtCoder 版！蟻本 (上級編)AtCoder 版！蟻本 (発展的トピック編) も執筆しましたので参考にしていただけたらと思います。また、アルゴリズムとデータ構造に関するトピックを集大成した書籍として、 問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造 (通称、けんちょん本) を上梓しました。ぜひ読んでみてください。 1.AtCoder とはAtCoder は以下のコンテストサイトを運営しています。今後常に訪れることになるサイトです:AtCoder コンテスト
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