データ構造 スタックとキューの実装メモ

データ構造 スタックとキュー実装メモ

 

Table of Contents¶

1  大分類1 基礎理論 中分類2 アルゴリズムとプログラミング

1.1  データ構造

1.1.1  スタックとキュー

1.1.1.1  スタック構造 stack structure

1.1.1.1.1  実装メモ（スタック）

1.1.1.1.2  code

1.1.1.1.3  参考（スタック）

1.1.1.2  キュー構造

1.1.1.2.1  実装メモ（キュー）

1.1.1.2.2  リングバッファでの実装

1.1.1.2.3  参考（キュー）

cartman0 2017-02-20 20:46 読者になる

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リスト構造メモ

リスト構造メモ

Table of Contents¶

1  リスト構造

1.1  単方向リスト

1.1.1  実装メモ

1.1.1.1  データの追加（add操作）

1.1.1.2  データの挿入（insert操作）

1.1.1.3  データの削除の場合（delete操作）

1.1.1.4  単方向リストのcode

1.2  双方向リスト(Doubly Linked List)

1.2.1  実装メモ

1.2.1.1  データを末尾へ追加（addLast）

1.2.1.2  データを先頭へ追加（addFirst）

1.2.1.3  データの挿入 insert()

1.2.1.4  先頭データの削除 deleteFirst

1.2.1.5  末尾データの削除(deleteLast)

1.2.1.6  データの削除 delete

1.2.1.7  双方向リストのcode

1.3  循環リスト

1.3.1  実装メモ

1.3.1.1  データを末尾へ追加（addLast）

1.3.1.2  データを先頭へ追加（addFirst）

1.3.1.3  データの先頭を削除 deleteFirst()

1.3.1.4  データの末尾を削除(deleteLast())

1.3.1.5  循環リストのcode

 

cartman0 2017-02-19 00:50 読者になる

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ハノイの塔問題メモ

Table of Contents¶

1  ハノイの塔

1.1  規則

1.2  ハノイの塔を解く手順

1.2.1  2段ハノイの塔の場合

1.2.2  3段ハノイの塔の場合

1.2.3  4段ハノイの塔の場合

1.3  n段ハノイの塔を解く手順

1.3.1  考え方

1.3.2  フローチャート

1.3.3  コード

1.4  関数呼び出しを追う

1.4.1  n=2の場合

1.4.2  n=3の場合

1.4.3  ハノイの塔の証明

1.5  移動回数

1.5.1  移動回数の計算

1.6  非再帰（繰り返し）でできるか

1.6.1  時間を計測 再帰 vs 非再帰

1.7  参考

cartman0 2017-02-08 15:38 読者になる

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動画ダウンロードツールyoutube-dlを使ってみる

動画ダウンロードツールyoutube-dlを使ってみる

コマンドで使えて，オプションも多いのでおすすめです。

先に断っておきますが， 違法ダウンロード推奨記事ではありません．

環境

• Windows 10

  • pip 9.0.1

IPython-notebook-extensions(< 0.2.0)から0.2以降へのアップデートメモ

 

Table of Contents¶

1  IPython-notebook-extensions(< 0.2.0)から0.2以降へのアップデートメモ

1.1  環境

1.2  旧バージョンをアンインストール

1.2.1  インストール済みのextensionの確認

1.2.2  extensionの無効化

1.2.3  extensionのアンインストール

1.2.4  configの削除

1.2.5  旧リポジトリの削除

1.2.6  extensionのyamlファイルが複製される問題の対処

1.3  jupyter_contrib_nbextensions(>=0.2)のインストール

1.4  アンインストール

1.5  関連リンク

 

IPython-notebook-extensions(< 0.2.0)から0.2以降へのアップデートメモ¶

old版(IPython-notebook-extensions < 0.2.0）から0.2以降にアップデートした際，コンフリクトを起こしたので， 対処メモ．なお，試行錯誤したメモであり一時的な解決なので，再インストールしたほうが速いかも．

github.com

cartman0 2017-01-18 22:26 読者になる

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キバハリアリ(myrmesia)でみる重回帰モデル

キバハリアリ(myrmesia)でみる重回帰モデル

明けましておめでとうございます．

早速ですが，今回キバハリアリデータセットを使って重回帰を適用してみます． 今回はキバハリアリの頭幅を重回帰モデルで予測を試みます．

今回使用したデータとコードはgithubにあります．

github.com

環境

• Windows 10

  • conda 4.2.12

    • python 3.5.1

    • pandas 0.18.1

    • scipy 0.18.1

    • statsmodels 0.6.1

    • matplotlib 1.5.1

tesseract-ocr でOCR

tesseract-ocr でOCR

tesseract-ocr と pyocr を使ってみたのでメモ．

環境

• Windows 10

  • conda 4.2.12

  • pdftoppm

ImageMagickとpdftoppmコマンドによるpdfから画像ファイルへ変換メモ

ImageMagickとpdftoppmコマンドによるpdfから画像ファイルへ変換メモ

pdfファイルから画像ファイルへの変換メモ．やり方はいくつかある．

環境

• Windows 10

  • imagemagick 7系

  • pdftoppm

チェビシェフの不等式の導出とシミュレーション

チェビシェフの不等式の導出とシミュレーション

チェビシェフの不等式の導出メモ．

Poisson分布の条件付分布(Conditional)は二項分布に従うことの証明

Poisson分布の条件付分布(Conditional)は二項分布に従うことの証明

Poisson分布の条件付分布(Conditional)は，二項分布に従うことの証明のメモ． ついでにSimulation もやってみる．