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
NearMeの技術発表資料です
PRO
July 11, 2022
Technology
0
140
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
Tweet
Share
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
ガウス過程回帰とベイズ最適化
nearme_tech
PRO
0
35
確率的プログラミング入門
nearme_tech
PRO
2
35
Observability and OpenTelemetry
nearme_tech
PRO
2
29
観察研究における因果推論
nearme_tech
PRO
1
72
React
nearme_tech
PRO
2
33
Architecture Decision Record (ADR)
nearme_tech
PRO
1
820
遺伝的アルゴリズムを実装する
nearme_tech
PRO
1
46
Fractional Derivative!
nearme_tech
PRO
1
37
GitHub Projectsにおける チケットの ステータス更新自動化について
nearme_tech
PRO
1
58
Other Decks in Technology
See All in Technology
OCI Vault 概要
oracle4engineer
PRO
0
9.7k
OCI Security サービス 概要
oracle4engineer
PRO
0
6.5k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
0
120
[CV勉強会@関東 ECCV2024 読み会] オンラインマッピング x トラッキング MapTracker: Tracking with Strided Memory Fusion for Consistent Vector HD Mapping (Chen+, ECCV24)
abemii
0
230
Flutterによる 効率的なAndroid・iOS・Webアプリケーション開発の事例
recruitengineers
PRO
0
120
ノーコードデータ分析ツールで体験する時系列データ分析超入門
negi111111
0
430
日経電子版のStoreKit2フルリニューアル
shimastripe
1
150
B2B SaaSから見た最近のC#/.NETの進化
sansantech
PRO
0
960
New Relicを活用したSREの最初のステップ / NRUG OKINAWA VOL.3
isaoshimizu
3
660
なぜ今 AI Agent なのか _近藤憲児
kenjikondobai
4
1.4k
アプリエンジニアのためのGraphQL入門.pdf
spycwolf
0
110
マルチプロダクトな開発組織で 「開発生産性」に向き合うために試みたこと / Improving Multi-Product Dev Productivity
sugamasao
1
310
Featured
See All Featured
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
364
19k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
159
15k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
48k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
27
840
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
4
380
A Tale of Four Properties
chriscoyier
156
23k
RailsConf 2023
tenderlove
29
900
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
169
50k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
169
14k
Docker and Python
trallard
40
3.1k
Designing on Purpose - Digital PM Summit 2013
jponch
115
7k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
47
2.1k
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