Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
競プロに出てきそうなアルゴリズム
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
NearMeの技術発表資料です
PRO
July 11, 2022
Technology
170
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
競プロに出てきそうなアルゴリズム
NearMeの技術発表資料です
PRO
July 11, 2022
More Decks by NearMeの技術発表資料です
See All by NearMeの技術発表資料です
Claude Code × git worktree で並列開発 (続き) -差分のサービスだけを併設する-
nearme_tech
PRO
1
50
Claude Code × git worktree で並列開発 — サブモジュール構成のリポジトリで成立させる —
nearme_tech
PRO
0
55
LLM + 強化学習
nearme_tech
PRO
0
31
PosthogのA/Bテスト機能の紹介
nearme_tech
PRO
1
45
AIフレンドリーなプロダクトに向けて
nearme_tech
PRO
2
65
初めてのLean言語
nearme_tech
PRO
0
100
Apache Airflow Workflow orchestration without turning cron into spaghetti
nearme_tech
PRO
2
37
実務で役立つ幾何学 ボロノイ図の基礎から グラフ・ネットワーク応用まで
nearme_tech
PRO
1
76
SQL/ID抽出タスクから考える 実践的なハルシネーション対策
nearme_tech
PRO
1
88
Other Decks in Technology
See All in Technology
AIとペアプロを始める。人とのペアプロをやめる。ペアプロの良さを改めて知る。もっと好きになった。 / Rediscovering Pair Programming
honyanya
1
290
振り返りこそエンジニアの本領
negima
0
340
2026-09-11 【Snowflake World Tour Tokyo 2026】Snowflakeを起点に、AI Agentが自律稼働し続ける未来へ / Driving AI Agents with Snowflake
civitaspo
0
210
WAF 運用改善の承認サイクル/SRE_BizReach_MIXI_1
visional_engineering_and_design
2
370
Podは生きているのにGoだけが落ちる:GOGCとGOMEMLIMITで追うInvisible OOM Killの謎
tkc66buzz
0
170
KPIだけでは評価できないプロダクトが考えるべき Evalsという第二の評価系 / Beyond KPIs: Evals as a Second Evaluation Framework for Products #PdEConf
aki_iinuma
4
3.8k
深夜のクラウド懺悔室 1:29:300 or 1:0:0
kazzpapa3
0
190
AI活用の現在地、 ちゃんと見えてますか?/XPfest-2026
visional_engineering_and_design
0
170
Benchmarking Vector Databases: pgvector vs. LanceDB
tsho
0
150
【視聴者参加型!】AWSセキュリティアンチパターンクイズ
syoshie
0
460
omasushiというライブラリを作った
polidog
PRO
0
140
「重なり」は迎える側がつくる ― 人もAIエージェントも歓迎するプロダクトエンジニアリング ―
go0517go
PRO
0
270
Featured
See All Featured
Beyond borders and beyond the search box: How to win the global "messy middle" with AI-driven SEO
davidcarrasco
3
230
Between Models and Reality
mayunak
4
450
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
49
10k
Odyssey Design
rkendrick25
PRO
2
800
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1033
470k
AI Search: Where Are We & What Can We Do About It?
aleyda
0
7.9k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
270
14k
Avoiding the “Bad Training, Faster” Trap in the Age of AI
tmiket
0
230
コードの90%をAIが書く世界で何が待っているのか / What awaits us in a world where 90% of the code is written by AI
rkaga
63
45k
Stewardship and Sustainability of Urban and Community Forests
pwiseman
0
510
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
135
10k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
53k
Transcript
0 競プロに出てきそうなアルゴリズム 2022-07-08 第5回NearMe技術勉強会 Yuki Nonaka
1 目次 1. アルゴリズムについて 2. 計算量について 1
2 アルゴリズムとは あるタスクを達成するために設計された有限回の計算手順 例:線形探索、二分探索、ソートなど 2
3 アルゴリズムの例 問題:二次元空間にプロットされた点について、距離が一番短い2点を 求める ・考えつくもの for i in range(点の数): for
j in range(点の数): (2点間の距離を求める) 3
4 計算量 与えられたアルゴリズムがどの程度の時間で実行できるのかを半定 量的に表したもの。(オーダー記法) 例:O(n),O(n2) 4
5 計算量の例1 ・二次元空間にプロットされた点について、距離が一番短い2点を求め る 分割統治法だとO(nlog(n)) 5 1 2 3 4
5 1 2 3 4 5 計算量はn2/2 →O(n2)
6 計算量の例2 ・巡回セールスマン問題 全探索すると計算量はO(n!) →いろんな近似解法がある 多項式時間で計算できるアルゴリズムが 見つかっていないNP困難問題に属する 6 A C
B E D
7 参考文献 ・アルゴリズムとデータ構造 7
8 Thank you