Microsoft PowerPoint - IntroAlgDs-05-4.ppt
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- ともみ ちゃわんや
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1 アルゴリズムとデータ構造入門 2005 年 0 月 25 日 アルゴリズムとデータ構造入門. 手続きによる抽象の構築.2 Procedures and the Processes They generate ( 手続きとそれが生成するプロセス ) 奥乃 博. TUT Scheme が公開されました. Windows は動きます. Linux, Cygwin も動きます. 0 月 25 日 本日のメニュー.2. Linear Recursion and Iteration.2.2 Tree Recursion.2.3 Orders of Growth.2.4 Exponentiation.2.5 Greatest Common Divisors.2.6 Example: Testing for Primality 2-2- Linear Recursion and Iteration 階乗の定義 (define (factorial n) (if (<= n 0) (* n (factorial (- n ))) )) To define n!, if it is non-positive, return otherwise, multiply it by (n-)! n! = n * (n-)! どう実行されるか Substition model で実行 3
2 factorial の置換モデルによる実行 (factorial 6) (* 6 (factorial 5)) (* 6 (* 5 (factorial 4))) (* 6 (* 5 (* 4 (factorial 3)))) (* 6 (* 5 (* 4 (* 3 (factorial 2))))) (* 6 (* 5 (* 4 (* 3 (* 2 (factorial )))))) (* 6 (* 5 (* 4 (* 3 (* 2 (* (factorial 0))))))) (* 6 (* 5 (* 4 (* 3 (* 2 (* )))))) (* 6 (* 5 (* 4 (* 3 (* 2 ))))) (* 6 (* 5 (* 4 (* 3 2)))) (* 6 (* 5 (* 4 6))) (* 6 (* 5 24)) (* 6 20) Linear Recursion and Iteration 階乗の定義 ( その) (define (factorial n) (if (<= n 0) (* n (factorial (- n ))) )) To define N!, if it is non-positive, return otherwise, multiply it by (N-)! どう実行されるか Substition model で実行 Linear recursive process ( 線形再帰的プロセス ) (Nに比例して再帰プロセスが生じる) 積は deferred operations ( 遅延演算 ) 5 factorial の置換モデルによる実行 (factorial 6) Deferred (* 6 (factorial 5)) operation (* 6 (* 5 (factorial 4))) (* 6 (* 5 (* 4 (factorial 3)))) (* 6 (* 5 (* 4 (* 3 (factorial 2))))) (* 6 (* 5 (* 4 (* 3 (* 2 (factorial )))))) (* 6 (* 5 (* 4 (* 3 (* 2 (* (factorial 0))))))) (* 6 (* 5 (* 4 (* 3 (* 2 (* )))))) (* 6 (* 5 (* 4 (* 3 (* 2 ))))) (* 6 (* 5 (* 4 (* 3 2)))) (* 6 (* 5 (* 4 6))) (* 6 (* 5 24)) (* 6 20)
3 -2- Linear Recursion and Iteration 階乗の定義 ( その2) (define (factorial n) (fact-iter n) ) (define (fact-iter product counter max-count) (if (> counter max-count) product (fact-iter (* counter product) (+ counter ) max-count) )) To define n!, n! = * 2 * * n product = counter * product counter = counter + どう実行されるか Substition model で実行 7 factorial の置換モデルによる実行 (factorial 6) (fact-iter 6) (fact-iter 2 6) (fact-iter 2 3 6) (fact-iter 6 4 6) (fact-iter ) (fact-iter ) (fact-iter ) 720 Linear iterative process ( 線形反復プロセス ) 8 factorial Block Structure (define (factorial n) (define (iter product counter) (if (> counter n) product (iter (* counter product) (+ counter ) ))) (iter ) ) 手続き iter は factorial の中で有効 外部からは隠蔽 9 3
4 Tail recursion の補足説明 (define (fact n) (if (= n ) (* (fact (- n )) n) )) このプログラムは次の翻訳 n! = (n-)! * n 先ほどのfactorialとの違いは (define (factorial n) (if (<= n 0) (* n (factorial (- n ))) )) 0 fact の置換モデルによる実行 (fact 6) (* (fact 5) 6) (* (* (fact 4) 5) 6) (* (* (* (fact 3) 4) 5) 6) (* (* (* (* (fact 2) 3) 4) 5) 6) (* (* (* (* (* (fact ) 2) 3) 4) 5) 6) (* (* (* (* (* (* (fact 0) ) 2) 3) 4) 5) 6) (* (* (* (* (* (* ) 2) 3) 4) 5) 6) (* (* (* (* (* 2) 3) 4) 5) 6) (* (* (* (* 2 3) 4) 5) 6) (* (* (* 6 4) 5) 6) (* (* 24 5)) (* 20) 720 Tail recursion による高速化 SC> (time (null? (factorial 5000))) total time: secs user time: secs system time: 0 secs #f SC> (time (null? (fact 5000))) total time: secs user time:.3290 secs system time: 0 secs #f SC> (time (null? (fact-iter 5000))) total time: secs user time: secs system time: 0 secs #f コンパイルすると factorial とfact-iterは同じコードに変換される 2 4
5 Procedure ( 手続き ) vs. Process( プロセス ) 手続きが再帰的とは 構文上から定義 自分の中で自分を直接 間接に呼び出す 再帰的手続きの実行 再帰プロセスで実行 反復プロセスで実行 線形再帰プロセスは線形反復プロセスに変換可能 tail recursion ( 末尾再帰的 ) 再帰プロセスでは deferred operation 用にプロセスを保持しておく必要がある スペース量が余分にいる Scheme のループ構造はsyntactic sugar do, repeat, until, for, while 4 Ex..0 Ackermann Function (define (A x y) (cond ((= y 0) 0) ((= x 0) (* 2 y)) ((= y ) 2) (else (A (- x ) (A x (- y )) )))) Ackermann 関数は線形再帰ではない! (define (Ack m n) (cond ((= m 0) (+ n )) ((= n 0) (Ack (- m ) )) (else (Ack (- m ) (Ack m (- n )) )))) 5 フィボナッチ関数 (Fibonacci Function) ウサギのつがい ( 二羽 ) の数 内部反射回数 7 5
6 ( 木構造.2.2 Fibonacci Tree Recursion 再帰 ) (define (fib n) (cond ((= n 0) 0) ((= n ) ) (else (+ (fib (- n )) (fib (- n 2)) )))) (define (fib n) (fib-iter 0 n) (define (fib-iter a b count) (if (= count 0) b (fib-iter (+ a b) a (- count )) )) Fibonacci Tree Recursion Fibonacci Iteration (define (fib n) (cond ((= n 0) 0) ((= n ) ) (else (+ (fib (- n )) (fib (- n 2)) )))) トップダウン (top-down) 式に計算 (define (fib n) (fib-iter 0 n) (define (fib-iter a b count) (if (= count 0) b (fib-iter (+ a b) a (- count )) )) ボトムアップ (bottom-up) 式に計算 20 6
7 Ex. Counting Change (define (count-change amount) (cc amount 5) ) (define (cc amount kinds-of-coins) (cond ((= amount 0) ) ((or (< amount 0) (= kinds-of-coins 0)) 0) (else (+ (cc amount (- kinds-of-coins )) (cc (- amount (first-denomination kinds-of-coins)) kinds-of-coins ))))) (define (first-denomination kinds-of-coins) (cond ((= kinds-of-coins ) ) ((= kinds-of-coins 2) 5) ((= kinds-of-coins 3) 0) ((= kinds-of-coins 4) 25) ((= kinds-of-coins 5) 50) )) Order of Growth R(n) は ステップ数あるいはスペース量 R(n) が R(n) が Ο(n) 上限 k f ( n) R( n) f ( n) 2 R( n) k f ( n) R(n) が Ω(n) R( n) k f ( n) 下限 For all n > n 0 k 23 Order of Growth: Examples 手続き factorial fact-iter テーブル参照型 fact fib fib-iter テーブル参照型 fib ステップ数 Θ() Θ(φ n ) Θ() スペース Θ() Θ() 30 7
8 Order of Growth 25 次の式はどの曲線 直線に対応するか y = x y = x 2 y = log x y = x log x Exponentiation ( 冪乗 ) (define (expt b n) (if (= n 0) (* b (expt b (- n ))) )) b n =b * * b Linear recursive process steps, space (define (expt b n) (expt-iter b n ) (define (expt-iter b counter product) (if (= counter 0) product (expt-iter b (- counter ) (* b product) ))) p =b * p c = c - Linear iterative process steps, Θ() space 36 Exponentiation (define (fast-expt b n) (cond ((= n 0) ) ((even? n) (square (fast-expt b (/ n 2)))) (else (* b (fast-expt b (- n ) ))) (define (even? n) (= (remainder n 2) 0) ) recursive process Θ(log n) steps, Θ(log n) space 37 8
9 X 6 Exponentiation( べき乗 ) より 2 進数を 4 回左シフト. まず を SX 0 を S で置換し 2. 次に 先頭の SX を除く 3. 得られた S と X を Square x をかける と読む 例 : X SX S SX SX SX 2. SSXSXSX 3. X 2 X 4 X 5 X 0 X X 22 X Power Tree 39 Greatest Common Divisors ( 最大公約数 ) a mod b = r (modulo 剰余 ) とすると GCD(a, b) = GCD(b, r ) が成立 ユークリッドの互除法 (define (gcd a b) (if (= b 0) a (gcd b (remainder a b)) )) 4 9
10 Modularity Calculus a b mod n (congruent modulo n) a mod n と b mod n が等しい (reminder of) x modulo n は剰余 a+b mod n (a mod n + b mod n) mod n a*b mod n (a mod n * b mod n) mod n a mod (m*n) は中国人剰余定理で求める a p- mod p if p が素数 (prime) 42 Chinese Remainder Theorem 連立 次合同式 x b (mod d ) x b 2 (mod d 2 ) x b t (mod d t ) の場合 d, d 2, d t が互いに素であれば n = d d 2 d t を法として ただ一つの解がある まず n/d i = n i とおけば d i と n i は互いに素であるから n i x i (mod d i ) の解 x i を求めることができる ここで x b n x + b 2 n 2 x b t n t x t (mod n ) とすれば この x は明らかにもとの合同式をすべて満足する 43 Chinese Remainder Theoremの例 2 90 mod 9 は? 9 = 7 * (mod 7) より 2 90 (mod 7) (mod 3) より 2 84 (mod 3) (mod 3) 3*6 (mod 7) 7*2 (mod 3) より 2 90 mod 9 *3*6 -*7*2=
11 Discussion: Fermat s or Wilson s?. 単純な素数判定 : 2. Fermat s test: p が素数なら a < p,a (p-) mod p 3. Wilson s test: p が素数である必要十分条件は (p-)! - mod p ちなみに n! ~(2πn) ½ (n/e) n 5 宿題 :0 月 3 日午後 5 時締切 Tail recursion は iteration に自動変換 宿題は 次の7 題 : Ex..9,.0,.2,.4,.6,.7,.9. 52
Microsoft PowerPoint - IntroAlgDs-05-2.ppt
アルゴリズムとデータ構造入門 2005 年 10 月 11 日 アルゴリズムとデータ構造入門 1. 手続きによる抽象の構築 1.1 プログラムの要素 奥乃 博 1. TUT Schemeが公開されました. Windowsは動きます. Linux, Cygwin はうまく行かず. 調査中. 2. 随意課題 7の追加 友人の勉学を助け,TAの手伝いをする. 支援した内容を毎回のレポート等で詳細に報告.
Taro-再帰関数Ⅰ(公開版).jtd
再帰関数 Ⅰ 0. 目次 1. 階乗関数 2. 基本演算 2. 1 乗算 2. 2 除算 2. 3 剰余 3. 最大公約数. フィボナッチ関数 5. べき乗関数 5. 1 解法 1 5. 2 解法 2-1 - 1. 階乗関数 再帰関数は 関数の中で自分自身を呼び出す関数をいう 関数を簡潔に定義することができる 階乗関数 f(n) (n 0) を明示的に書くとつぎのようになる 再帰的定義 f(n) =
1. A0 A B A0 A : A1,...,A5 B : B1,...,B12 2. 5 3. 4. 5. A0 (1) A, B A B f K K A ϕ 1, ϕ 2 f ϕ 1 = f ϕ 2 ϕ 1 = ϕ 2 (2) N A 1, A 2, A 3,... N A n X N n X N, A n N n=1 1 A1 d (d 2) A (, k A k = O), A O. f
離散数理工学 第 2回 数え上げの基礎:漸化式の立て方
2 [email protected] 2015 10 20 2015 10 18 15:29 ( ) (2) 2015 10 20 1 / 45 ( ) 1 (10/6) ( ) (10/13) 2 (10/20) 3 ( ) (10/27) (11/3) 4 ( ) (11/10) 5 (11/17) 6 (11/24) 7 (12/1) 8 (12/8) ( ) (2) 2015 10 20
gengo1-11
関数の再帰定義 自然数 n の階乗 n! を計算する関数を定義してみる 引数は整数 返却値も整数 n! = 1*2*3*... * (n 1)*n である ただし 0! = 1 とする int factorial(int n) int i, tmp=1; if( n>0 ) for(i=1; i
DVIOUT
5.2. 流れ図 105 5.2 流れ図 流れ図 (flow chart) はアルゴリズムを図式化したもので コンピュータの手順となるデータの流れ 判定 実行の推移などを流れ図記号 4 を用いて描きます 流れ図のようにアルゴリズムを図式化することで 問題の定義や分析または解法がより明確となり プログラムの設計や作成に非常に役立ちます また 第三者にも的確にアルゴリズムを伝えることができます それでは
Microsoft Word - 09
担当 : 富井尚志 ([email protected]) アルゴリズムとデータ構造 講義日程 1. 基本的データ型 2. 基本的制御構造 3. 変数のスコープルール. 関数 4. 配列を扱うアルゴリズムの基礎 (1). 最大値, 最小値 5. 配列を扱うアルゴリズムの基礎 (2). 重複除去, 集合演算, ポインタ 6. ファイルの扱い 7. 整列 (1). 単純挿入整列 単純選択整列 単純交換整列本日の内容
2008 (2008/09/30) 1 ISBN 7 1.1 ISBN................................ 7 1.2.......................... 8 1.3................................ 9 1.4 ISBN.............................. 12 2 13 2.1.....................
特許侵害訴訟における無効の主張を認めた判決─半導体装置事件−
[*1847] 12 4 11 10 364 54 4 1368 1710 68 1032 120 X Y 6.8.31 29 3 875 X Y 9.9.10 29 3 819 Y 320275 391468 46 12 21 35 2 6 3513745 39 1 30 320249 1) 1 39 1 [*1848] 2) 3) Y 10 51 2 4 39 5 39 1 3 139 7 2
Microsoft PowerPoint - 06graph3.ppt [互換モード]
I118 グラフとオートマトン理論 Graphs and Automata 担当 : 上原隆平 (Ryuhei UEHARA) [email protected] http://www.jaist.ac.jp/~uehara/ 1/20 6.14 グラフにおける探索木 (Search Tree in a Graph) グラフG=(V,E) における探索アルゴリズム : 1. Q:={v { 0 }
Microsoft PowerPoint - algo ppt [互換モード]
( 復習 ) アルゴリズムとは アルゴリズム概論 - 探索 () - アルゴリズム 問題を解くための曖昧さのない手順 与えられた問題を解くための機械的操作からなる有限の手続き 機械的操作 : 単純な演算, 代入, 比較など 安本慶一 yasumoto[at]is.naist.jp プログラムとの違い プログラムはアルゴリズムをプログラミング言語で表現したもの アルゴリズムは自然言語でも, プログラミング言語でも表現できる
, 3, 6 = 3, 3,,,, 3,, 9, 3, 9, 3, 3, 4, 43, 4, 3, 9, 6, 6,, 0 p, p, p 3,..., p n N = p p p 3 p n + N p n N p p p, p 3,..., p n p, p,..., p n N, 3,,,,
6,,3,4,, 3 4 8 6 6................................. 6.................................. , 3, 6 = 3, 3,,,, 3,, 9, 3, 9, 3, 3, 4, 43, 4, 3, 9, 6, 6,, 0 p, p, p 3,..., p n N = p p p 3 p n + N p n N p p p,
Functional Programming
PROGRAMMING IN HASKELL プログラミング Haskell Chapter 7 - Higher-Order Functions 高階関数 愛知県立大学情報科学部計算機言語論 ( 山本晋一郎 大久保弘崇 2013 年 ) 講義資料オリジナルは http://www.cs.nott.ac.uk/~gmh/book.html を参照のこと 0 Introduction カリー化により
00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.... 0........ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0..0..........0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.... 0........ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0... 0...... 0... 0 0 0 0 0 0..0 0... 0 0 0 0 0.0.....0.
Microsoft PowerPoint - ProgLang-12-1.pptx
プログラミング言語 -1 2012 年 4 月 11 日 大学院情報学研究科知能情報学専攻 http://winnie.kuis.kyoto-u.ac.jp/~okuno/lecture/12/proglang/ {okuno, igarashi}@i.kyoto-u.ac.jp TA の居室は 10 号館 4 階奥乃 1 研,2 研, ソ基分野 (M2) 奥乃研 音楽ロボット G (M2) 奥乃研
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1 4 4 6 8 10 30 13 14 16 16 17 18 19 19 96 21 23 24 3 27 27 4 27 128 24 4 1 50 by ( 30 30 200 30 30 24 4 TOP 10 2012 8 22 3 1 7 1,000 100 30 26 3 140 21 60 98 88,000 96 3 5 29 300 21 21 11 21
4 月 東京都立蔵前工業高等学校平成 30 年度教科 ( 工業 ) 科目 ( プログラミング技術 ) 年間授業計画 教科 :( 工業 ) 科目 :( プログラミング技術 ) 単位数 : 2 単位 対象学年組 :( 第 3 学年電気科 ) 教科担当者 :( 高橋寛 三枝明夫 ) 使用教科書 :( プロ
4 東京都立蔵前工業高等学校平成 30 年度教科 ( 工業 ) 科目 ( プログラミング技術 ) 年間授業計画 教科 :( 工業 ) 科目 :( プログラミング技術 ) 単位数 : 2 単位 対象学年組 :( 第 3 学年電気科 ) 教科担当者 :( 高橋寛 三枝明夫 ) 使用教科書 :( プログラミング技術 工業 333 実教出版 ) 共通 : 科目 プログラミング技術 のオリエンテーション プログラミング技術は
メソッドのまとめ
メソッド (4) 擬似コードテスト技法 http://java.cis.k.hosei.ac.jp/ 授業の前に自己点検以下のことがらを友達に説明できますか? メソッドの宣言とは 起動とは何ですか メソッドの宣言はどのように書きますか メソッドの宣言はどこに置きますか メソッドの起動はどのようにしますか メソッドの仮引数 実引数 戻り値とは何ですか メソッドの起動にあたって実引数はどのようにして仮引数に渡されますか
alg2015-2r4.ppt
1 アルゴリズムとデータ 構造 第 2 回アルゴリズムと計算量 授業スライド URL: http://www-ikn.ist.hokudai.ac.jp/~arim/pub/algo/ 事務連絡 : アルゴリズムとデータ構造 H29 授業予定 ( 改訂 ) 2 回 日付 曜内容 担当 1 4 月 6 日木ガイダンス 有村 2 4 月 11 日火アルゴリズムと計算量 有村 3 4 月 13 日木基本的なデータ構造
1. A0 A B A0 A : A1,...,A5 B : B1,...,B
1. A0 A B A0 A : A1,...,A5 B : B1,...,B12 2. 3. 4. 5. A0 A, B Z Z m, n Z m n m, n A m, n B m=n (1) A, B (2) A B = A B = Z/ π : Z Z/ (3) A B Z/ (4) Z/ A, B (5) f : Z Z f(n) = n f = g π g : Z/ Z A, B (6)
¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥à¥¤¥ó¥È¥í¥À¥¯¥·¥ç¥ó ÎØ¹Ö #1
#1 id:motemen August 27, 2008 id:motemen 1-3 1-5 6-9 10-14 1 2 : n < a 1, a 2,..., a n > a 1 a 2 a n < a 1, a 2,..., a n > : Google: insertion sort site:youtube.com 1 : procedure Insertion-Sort(A) for
Microsoft PowerPoint - CproNt02.ppt [互換モード]
第 2 章 C プログラムの書き方 CPro:02-01 概要 C プログラムの構成要素は関数 ( プログラム = 関数の集まり ) 関数は, ヘッダと本体からなる 使用する関数は, プログラムの先頭 ( 厳密には, 使用場所より前 ) で型宣言 ( プロトタイプ宣言 ) する 関数は仮引数を用いることができる ( なくてもよい ) 関数には戻り値がある ( なくてもよい void 型 ) コメント
1990 IMO 1990/1/15 1:00-4:00 1 N N N 1, N 1 N 2, N 2 N 3 N 3 2 x x + 52 = 3 x x , A, B, C 3,, A B, C 2,,,, 7, A, B, C
0 9 (1990 1999 ) 10 (2000 ) 1900 1994 1995 1999 2 SAT ACT 1 1990 IMO 1990/1/15 1:00-4:00 1 N 1990 9 N N 1, N 1 N 2, N 2 N 3 N 3 2 x 2 + 25x + 52 = 3 x 2 + 25x + 80 3 2, 3 0 4 A, B, C 3,, A B, C 2,,,, 7,
第2回
明星大学情報学科 年後期 アルゴリズムとデータ構造 Ⅰ 第 回 Page 第 回基本データ構造 連結リストとその操作 -. リスト構造 データ部 と ポインタ部 で構成され ポインタをたどることによりデータを扱うことができる構造 -. 単方向リストとその操作 --. 単方向リスト 次のデータへのポインタを つだけ持っているデータ構造 ( データ部は 複数のデータを持っている場合もある ) データ部
2 1/2 1/4 x 1 x 2 x 1, x 2 9 3x 1 + 2x 2 9 (1.1) 1/3 RDA 1 15 x /4 RDA 1 6 x /6 1 x 1 3 x 2 15 x (1.2) (1.3) (1.4) 1 2 (1.5) x 1
1 1 [1] 1.1 1.1. TS 9 1/3 RDA 1/4 RDA 1 1/2 1/4 50 65 3 2 1/15 RDA 2/15 RDA 1/6 RDA 1 1/6 1 1960 2 1/2 1/4 x 1 x 2 x 1, x 2 9 3x 1 + 2x 2 9 (1.1) 1/3 RDA 1 15 x 1 + 2 1/4 RDA 1 6 x 1 1 4 1 1/6 1 x 1 3
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競技プログラミングと初等整数論入門 67 回生佐竹俊哉 1. はじめに 初めまして satashun と申します 普段はのんびり数学やプログラミングをして楽しんでいます 自分は主にプログラミングの中でも 特に決められた時間の中で問題を解く競技プログラミングというものに興味を持っています そのようなプログラミングコンテストでは プログラムの実行速度が重要であり プログラムを高速化するために数学的知識を要求される問題が出題されることもあるので
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// データ構造とアルゴリズム IⅠ 第 回単一始点最短路 (II)/ 全点対最短路 トポロジカル ソート順による緩和 トポロジカル ソート順に緩和 閉路のない有向グラフ限定 閉路がないならトポロジカル ソート順に緩和するのがベルマン フォードより速い Θ(V + E) 方針 グラフをトポロジカル ソートして頂点に線形順序を与える ソート順に頂点を選び, その頂点の出辺を緩和する 各頂点は一回だけ選択される
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POSIX スレッド (3) システムプログラミング 2011 年 11 月 7 日 建部修見 同期の戦略 単一大域ロック スレッドセーフ関数 構造的コードロッキング 構造的データロッキング ロックとモジュラリティ デッドロック 単一大域ロック (single global lock) 単一のアプリケーションワイドの mutex スレッドが実行するときに獲得, ブロックする前にリリース どのタイミングでも一つのスレッドが共有データをアクセスする
新・明解C言語で学ぶアルゴリズムとデータ構造
第 1 章 基本的 1 n 141 1-1 三値 最大値 algorithm List 1-1 a, b, c max /* */ #include int main(void) { int a, b, c; int max; /* */ List 1-1 printf("\n"); printf("a"); scanf("%d", &a); printf("b"); scanf("%d",
C のコード例 (Z80 と同機能 ) int main(void) { int i,sum=0; for (i=1; i<=10; i++) sum=sum + i; printf ("sum=%d n",sum); 2
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数理解析研究所講究録 第1955巻
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II ( ) prog8-1.c s1542h017%./prog8-1 1 => 35 Hiroshi 2 => 23 Koji 3 => 67 Satoshi 4 => 87 Junko 5 => 64 Ichiro 6 => 89 Mari 7 => 73 D
II 8 2003 11 12 1 6 ( ) prog8-1.c s1542h017%./prog8-1 1 => 35 Hiroshi 2 => 23 Koji 3 => 67 Satoshi 4 => 87 Junko 5 => 64 Ichiro 6 => 89 Mari 7 => 73 Daisuke 8 =>. 73 Daisuke 35 Hiroshi 64 Ichiro 87 Junko
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上に中和滴定のフローチャートを示しました この中で溶液の色を判断する部分があります このような判断はプログラムではどのように行うのでしょうか 判断に使う命令は IF 文を使います IF は英語で もし何々なら という意味になります 条件判断条件判断には次の命令を使います If 条件式 1 Then ElseIf 条件式 2 Then ElseIf 条件式 3 Then 実行文群 1 実行文群 2 実行文群
1 # include < stdio.h> 2 # include < string.h> 3 4 int main (){ 5 char str [222]; 6 scanf ("%s", str ); 7 int n= strlen ( str ); 8 for ( int i=n -2; i
ABC066 / ARC077 writer: nuip 2017 7 1 For International Readers: English editorial starts from page 8. A : ringring a + b b + c a + c a, b, c a + b + c 1 # include < stdio.h> 2 3 int main (){ 4 int a,
パズルをSugar制約ソルバーで解く
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コンピュータ概論
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千葉大学 ゲーム論II
千葉大学ゲーム論 II 第五, 六回 担当 上條良夫 千葉大学ゲーム論 II 第五 六回上條良夫 本日の講義内容 前回宿題の問題 3 の解答 Nash の交渉問題 Nash 解とその公理的特徴づけ 千葉大学ゲーム論 II 第五 六回上條良夫 宿題の問題 3 の解答 ホワイトボードでやる 千葉大学ゲーム論 II 第五 六回上條良夫 3 Nash の二人交渉問題 Nash の二人交渉問題は以下の二つから構成される
( 28 ) ( ) ( ) 0 This note is c 2016, 2017 by Setsuo Taniguchi. It may be used for personal or classroom purposes, but not for commercial purp
( 28) ( ) ( 28 9 22 ) 0 This ote is c 2016, 2017 by Setsuo Taiguchi. It may be used for persoal or classroom purposes, but ot for commercial purposes. i (http://www.stat.go.jp/teacher/c2epi1.htm ) = statistics
数学の基礎訓練I
I 9 6 13 1 1 1.1............... 1 1................ 1 1.3.................... 1.4............... 1.4.1.............. 1.4................. 3 1.4.3........... 3 1.4.4.. 3 1.5.......... 3 1.5.1..............
Block cipher
18 12 9 1 2 1.1............................... 2 1.2.................. 2 1.3................................. 4 1.4 Block cipher............................. 4 1.5 Stream cipher............................
