GPL適用のソースコードを他言語に移植してBSDライセンスに変更できるか | オープンソース・ライセンスの談話室
Twitterに「#笑ってはいけないSIer」というのが流れていまして、そこから枝分かれてして「「そもそもOSSがサポート無いと使えない。GPLは禁止。OSSを使うのに研修を受ける必要がある。OSSのソースを読むのは禁止。#笑ってはいけないSIer」から派生したGPLについての談義 – Togetter」というのが出てきました。 そのなかのGPLなソースコードについて説明されていることが、すこーし違うんじゃないかなぁ、と思うところがあり、私なりに調べてみました。 #2011-11-19 AM8:30 「短いコード」と「結論」を追記 #2011-11-20 AM5:30 「運用」を追記。「結論」を修正 #2012-01-20 AM0:30 短いコードにいくつかの具体例を追記してみた #2013-07-20 PM10:20「二次創作同人”小説”」に関する記述を追加 著作権の適用範囲 著作権の保
乱数について本気出して考えてみる｜TechRacho by BPS株式会社
プログラミングをやっていると、様々な乱数に出会います。乱数に関しては大勢の研究者が色々な研究結果を出しているため、種類も増え、いったいどれを使えばいいのかと悩む原因にもなります。 大勢が研究し利用している分野ですから、私以外でも大勢が乱数に関する記事を書いているため、あえて新しい記事を書く価値は高くないかもしれません。まあ、既に理解している人はここで記事を閉じるか、暇つぶし程度の感覚で読んでいただくと良いかと思います。 真乱数と疑似乱数 プログラミングの世界の中でいわゆる "乱数" として扱われることが多いのは擬似乱数です。疑似、と付くからには、これは実のところ乱数ではないと言えます。とは言え、擬似乱数を乱数でないと言ってしまうと話が終わってしまうので、疑似乱数を含む乱数を広義の乱数とします。この記事で扱うのは広義の乱数です。逆に、狭義の乱数、本物の乱数は真乱数と言います。 本物と言いまし
バックトラック法
Ｎクイーン問題 ８クイーン問題と呼ばれるパズルを例にとって，バックトラック法の考え方を説明する。 まず，チェスのクイーンの駒が動ける範囲を解説しよう。クイーンは，次の図のように自分の場所から縦横斜めの方向に何マスでも動くことができる。 ８クイーン問題を解く方法として，まず考えられるのは，８個のクイーンの置き方をすべて調べて，条件を満たすものを探す，というものがある。 しかし，８個のクイーンをチェス盤上に置く置き方が 64Ｃ8 = 4426165368 通りあることを考えると， この方法があまりにも非現実的であることが分かる。 しかし，１つの行には１個のクイーンしか置けないことを考えると，調べる場合の数を減らすことができる。 すなわち，８つの行それぞれに，１個のクイーンをどこに置くか，ということを考えればいいから， その場合の数は， 8の8乗 = 16777216 通りである。 この考え方で
DocBaseの同時編集機能を実現しているアルゴリズム – KRAY Inc.
はじめに 皆さんはGoogleドキュメントやHackMDを使ったことはあるでしょうか。これらのツールは「ネット越しに同時に複数の人で1つのドキュメントを編集できる」という特徴を持っています。お互いの編集がリアルタイムに反映されるので、相手が何を書くのかを意識することなく、簡単にドキュメントを複数人で編集することができます。これを実現するためには、同時編集に参加しているユーザ全員の編集内容がネットワークの延滞に影響されることなく、それぞれの編集内容をうまい具合にマージして反映してくれるような賢いアルゴリズムが必要になります。今回はこのアルゴリズムに関して書きます。 編集内容のマージとは 編集内容をうまい具合にマージしなければいけないケースを考えてみます。 AさんとBさんが次のドキュメントを同時編集するとします。最初は、お互いブラウザ上では次のように見えています。当然、この状態ではお互いに見え
優先度付き待ち行列(アルゴリズムとデータ構造)
概要 優先度付き待ち行列（priority queue）とは、 ある優先度（例えば、値の大きな物ほど優先度が高いとか）に従って、 優先度の高いものから順に取り出すことの出来るコレクションです。 挿入順序がどうであれ、優先度の高いものが必ず1番最初に取り出されます。 優先度付き待ち行列 名前に「待ち行列」という言葉が含まれていることから分かるように、 優先度付き待ち行列への値の挿入・取り出しはそれぞれエンキュー・デキューといいます。 「待ち行列」のときと同様に、 「スタック」と呼び名をそろえるために、 プッシュ・ポップという名前で実装する場合もあります。 このようなコレクションを実現するためには、 例えば、ソート済みの配列を使うといった方法も考えられますが、 優先度が1番高い要素1つだけが分かれば十分なのに、 ソートを行うのでは余分な労力を裂いていることになります。 これに対して、 優先度が
Google Chromeが採用した、擬似乱数生成アルゴリズム「xorshift」の数理
2015年12月17日、Google Chrome の JavaScript エンジン（処理系）である V8 の公式ブログにて、 JavaScript の標準的な乱数生成APIである Math.random() の背後で使われているアルゴリズムの変更がアナウンスされました。 Math.random() 関数は JavaScript を利用する際には比較的よく使われる関数ですので、親しみのある方も多いのではないかと思います。 新たなバグの発見や、従来より優秀なアルゴリズムの発見によってアルゴリズムが変更されること自体はそれほど珍しくはないものの、 技術的には枯れていると思われる Math.random() のような基本的な処理の背後のアルゴリズムが変更されたことに驚きを感じる方も少なくないかと思いますが、 それ以上に注目すべきはその変更後のアルゴリズムです。 実際に採用されたアルゴリズムの原
オーダーについて知っておくべき5つのこと - わさっきhb
研究室のゼミ発表で，「オーダーのことはよく分かっていませんが…」という前置きで計算量の見積もりをしているものを，昨年，今年と見かけました． この日記が役に立つか，余計な御世話になるか分かっていませんが，ここに整理を試みてみました． 1. ビッグ・オー記法 「アルゴリズムの計算量をオーダーで表してみなさい」と指示されたときのオーダーは， 注文，発注という意味でもなく， 順番*1，順序，秩序という意味でもなく， 「百万のオーダー」*2というような使い方でもなく， 数学の位数という意味でもなく， ビッグ・オー記法，あるいはwikipedia:ランダウの記号を用いて表すものを言います． 2. 一番次数の高いもの以外，それと係数は無視 ビッグ・オー記法では，基本的に，一つの文字に関するできるだけ簡単な数式に，「O( )」をかぶせます．このとき， 複数の項の足し算なら，次数の最も高いものだけを残し，他
Project Euler - PukiWiki
Project Euler † プログラムで解く数学の問題集です。 公式サイト 適当に和訳してます。我こそはと思う人はライセンスを確認した上で自由に書いてください。 ↑
動的計画法（ナップサック問題） - アルゴリズム講習会
動的計画法とナップサック問題について解説します。 動的計画法とは 直接計算すると大きな時間がかかってしまう問題に対し、途中の計算結果をうまく再利用することで計算効率を上げる手法のこと。 「途中の計算結果を再利用」＝「同じ計算をしない」ということ 難しいように見えて考え方自体は単純 ICPC国内予選でもC問題～F問題くらいに何かしらの形で2,3題ほどでます 英語では「Dynamic Programming」と呼び、略して「DP」と呼ぶことが多いです。 動的計画法で効率的に解ける問題の一つに、ナップサック問題というものがあります。 ナップサック問題は、価値と重さが決まっている複数の品物を容量が一定のナップサックに詰め込むとき、ナップサックに詰め込める品物の価値の和の最大値は何であるか？ という問題です。 具体的には、以下の図のようになります。ナップサックに書かれている「15kg」が容量で、周囲
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Visualization of OT with a central server
http://www.graco.c.u-tokyo.ac.jp/icpc-challenge/wp-content/uploads/2014/12/2014.pdf