データ構造

概要 通常のセグメント木では、管理対象の列の項数 を固定して完全二分木を構築するため、初期化に時間計算量および空間計算量 を要し、1 回のクエリあたり時間計算量 を要する。 したがって、 として利用できる値には計算機資源上の制限があり、列のインデックス (セグメント木の定義域) としてより大きな値を利用するには、オフライン クエリ (入力値がすべて予め与えられる) を前提として座標圧縮をする必要があった。 そこで本稿では、セグメント木の定義域を拡張し、例えば や のような範囲を利用できる方法について記述する。 これにより、座標圧縮をせずにセグメント木のオンライン クエリ (入力値が逐次的に与え…

はじめに 『問題解決力を鍛える！ アルゴリズムとデータ構造』の学習ノートです。 本に掲載されているコードや図をR言語で再現します。本と一緒に読んでください。 この記事は、10.7節「二分木を用いるデータ構造の例（1）：ヒープ」の内容です。 ヒープの構造と性質、ヒープ化のアルゴリズムを確認します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の節の内容】 www.anarchive-beta.com 【この節の内容】 はじめに 10.7 二分ヒープの実装と可視化 ヒープ化 ヒープ化の実装 ヒープの可視化 ヒープ化の可視化 値の挿入 値の挿入の実装 値の挿入の可視化 ヒープ化の…

｜最も基本的なデータ構造（配列（Array）、配列の添え字） １．配列（Array） ２．添え字（Indexing） ｜静的配列と動的配列 １．静的配列（Static Array） ２．動的配列（Dynamic Array） ｜スタックとキューの操作 １．スタック（Stack） ２．キュー（Queue） ３．適切な使用例 ｜線形リスト：データの連なりを効率的に管理する １．線形リストの基本構造 ２．線形リストの特徴 ｜単方向リスト：データの順序付けと効率的な操作 １．単方向リストの基本構造 ２．単方向リストの特徴 ３．単方向リストの使用例 ｜両方向リスト：双方向のデータ操作 １．両方向リストの…

筋トレNotionのデータ構造を少し変更したので、今回はその変更内容について詳しく書いてみます。 筋トレNotionというのは、以下の記事で紹介したNotionデータベース活用事例のことです。 データベース活用事例 Notionで筋トレのスケジュール、メニューを管理する 変更前のデータ構造でも特に支障はなかったのですが、より良くできそうなデータ構造が浮かんだので試しに変更してみました。 変更前後を見比べながら、どう変わったかを詳しく書いていきます。ちょっとした変更なので分かりにくいかもしれませんが、主に筋トレメニューの管理がしやすくなりました。 それでは本題へ。

スタック(Stack)とキュー(Queue)は自分の知るがぎり簡単な部類のデータ構造ですが、どっちがどっちか間違いやすく意外と厄介です。この記事でっはその違いを簡単に紹介できればと思います。 スタック(Stack)とキュー(Queue)の違い 違いを一言で言うと、スタック(Stack)は筒で、キュー(Queue)は列です。 スタック(Stack)は筒で中に一度入れると取り出すのは筒の上にあるもの、すなわち最後に入れたものになります。 キュー(Queue)は列で最初に並んだ人が最初に呼ばれ(取り出され)ます。 スタック (Stack): スタックは、「最後に入ったものが最初に出る」(Last I…

データ構造のstackはLIFO（Last In First Out）方式のデータ構造の一種です。

HashMapはキーと値のセットを要素として持つデータ構造。 参考 検索がO(1)になる理由 アドレス決定の例 参考 わかりやすいのでこっち見たほうが早い↓ JavaにおけるHashMapの仕組みを深堀り - Qiita 検索がO(1)になる理由 HashMapは要素を格納するメモリアドレスの決定方法が特殊。 キーのハッシュ値を要素数で割った余りをアドレスとする。 キーのハッシュ値 % 要素数 = メモリアドレス ・ハッシュ値とは ハッシュ関数 (ハッシュかんすう、英: hash function) あるいは要約関数[1]とは、任意のデータから、別の（多くの場合は短い固定長の）値を得るための操…

こんにちは。JADEのコンサルタントの郡山です。 先日、GA4でもついに「セグメント」を複製・保存・共有する機能がリリースされました。 旧バージョンのユニバーサルアナリティクスでは、作成したセグメントを保存・再利用や共有できる機能がとても便利だったので、GA4でもセグメントを活用しやすくなってとても嬉しく思います。 GA4を活用するうえで是非使いこなしたい「セグメント」機能を活用するために、どんな運用ができると良いか改めて考えてみました。 これからセグメントについて学ぶ方や、セグメントを複数の関係者といっしょに活用したい方のお役に立てば幸いです。 本気出すぜぇ。 ※筆者はダンダダンをこじらせて…

やあこんにちは、Kosです。記事を書くのは初めてだと思ったら2年前にサークル企画で書いてた。ついでに未投稿の下書き見つけた。 今回は「生物学専攻が泣きながら情報学専攻を受験した話」ということで、院試期間何をしていたかを書いてみようと思います。ちょっと珍しい状況なので、専攻を大きく変える後輩達の役に立てたらと思います。そうじゃない人にはちょっとしたおもしろ読み物と思っていただければ幸いです。 1万字ちょい書きましたが内容の大部分が勉強部なので院試終了フレンズにとっては読みごたえはないかも。 ではでは 一番大事な書き忘れ追記：受かってました 自己紹介 なんで専攻変えたの？ 意気込み？ 実は0次試験…

はじめに Firestoreからデータを取得して、Reactコンポーネントで使用する流れを、簡単な具体例で説明する。 この例では、Firestoreに保存されている「ユーザー」データを取得し、それをReactコンポーネントに表示する方法を解説する。 前提 Firestoreに「users」というコレクションがあり、各ユーザードキュメントにnameとageのフィールドがある。 ステップ1 Firebase SDKをインストール ReactプロジェクトにFirebase SDKをインストールし、Firestoreと連携できるように設定を行う。 npm install firebase ステップ2 …

以前に書いた Cosmos DB の Vector Search サポート検証の続きで、先日 Public Preview となった DiskANN を使った Vector Index を作成してみました。DiskANN は Microsoft Research が開発した、低レイテンシかつコスト効率よく Vector Search を実行するためのアルゴリズムです。Cosmos DB には数種類の Vector Index のオプションが用意されていますが、DiskANN は用意された中で大規模なデータセット向けに最適化されています。以下のドキュメントでも言及されていますが、Cosmos D…

UoPeopleでデータベースについて学んだことを整理するためにメモします。 DBは業務では使っていますが、内部構造まで詳しくは知らないのでこの機会に勉強していきます。

Go言語を使ってiPhoneを自動操作することは、直接的には難しいですが、Javaと同様に、間接的に自動化を実現することが可能です。Goを使ってiPhoneを操作するためには、以下のアプローチが考えられます。 HTTPリクエストを介してiPhoneに通知やアクションを送信 IFTTTやZapierなどの自動化プラットフォームを活用 Appleの「ショートカット」アプリとの連携 これらの方法を、Goの具体的なコード例とともに説明します。 1. HTTPリクエストを介してiPhoneに通知やアクションを送信 Goを使ってHTTPリクエストを送信し、iPhoneで通知を表示させたり、ショートカットア…

型理論では、「代入〈substitution〉」という言葉を幾つかの意味で使います。この記事では複数の意味を切り分けて別な呼び名を与えることにします。ある人々にとっては、いちいち呼び分けることは鬱陶しくてバカバカしいことに思えるでしょう。しかし、誰もが曖昧多義語を自力で難なく解釈できるわけでもなくて、混同・混乱・誤解してしまうこともあります。「代入」の曖昧性を一度は分析しておく意義はあるでしょう。$` \newcommand{\mrm}[1]{ \mathrm{#1} } \newcommand{\mbf}[1]{\mathbf{#1}} \newcommand{\cat}[1]{\mathc…

X1turbo版 RTYPE風デモ EMMスクロールについて X1turbo 40周年記念 RTYPE風デモについて 1984年にX1turboが登場して、2024年に40周年を迎えました。 それを記念して、RTYPE風デモを作ってみました。 このページではそれらの技術解説を行います。 youtu.be 滑らかなスクロールを実現するには 永らく、X1turboでRTYPEを実現する方法を考えていましたが、複雑なBGを滑らかにスクロールする方法はなかなか思いつきませんでした。 当初、PCGでテストしましたが滑らかにスクロールするにはPCGの数が足りません。 重ね合わせやPCG+グラフィックでタイ…

ダイヤモンドなどのゲームのように ◯資本量を、基準点Ａを、一応決める ◯組織、会社、団体、ある規模の活動団体の金銭の量を書く ◯渡した金銭的量を、やじるし→で、書く ◯団体の金銭量と、やじるし→の金銭量の合計のギャップで、「貨幣以外の資産に流れた金銭的量」の目安を作るアイデアを、ぶつけて、ＡＩをいじめようとした結果 ご自身のアイデアとリサーチのまとめ アイデアの核心 * 金銭の流れの可視化: 業界や業種間の資金移動を可視化し、そのパターンや構造を分析することで、経済活動の全体像を把握する。 * 市場構造の解明: 金銭の移動を通じて、市場の構造や変化を明らかにし、より深い理解を得る。 * データ…

AVL木（Adelson-Velsky and Landis Tree）は、自己平衡二分探索木の一種であり、データ構造における効率的な検索、挿入、および削除を提供します。AVL木は、すべてのノードに「バランス因子」を持たせ、木の高さの差を制御することで、常にバランスの取れた状態を維持します。 AVL木の基本概念 二分探索木の性質: AVL木は二分探索木（BST）の性質を持ちます。すなわち、各ノードの左部分木には、そのノードより小さい値を持つノードがあり、右部分木にはそのノードより大きい値を持つノードがあります。 バランス因子: 各ノードは、左部分木の高さから右部分木の高さを引いた値（バランス因…

ハッシュインデックス（Hash Index）は、データベースのインデックスの一種で、特定の列の値を迅速に検索するために使用される方法です。主に等価検索（特定の値を持つ行を探すこと）を効率的に行うために設計されています。ハッシュインデックスは、データをハッシュ関数を使用してマッピングし、非常に高速な検索を可能にします。 ハッシュインデックスの仕組み ハッシュインデックスは、以下のような流れで動作します。 ハッシュ関数の使用 各値に対してハッシュ関数を適用し、その結果をもとにデータを特定の位置（バケット）に格納します。ハッシュ関数は、入力された値を固定のサイズのビット列に変換し、異なる入力値に対し…