Алгоритмы *

Тема префиксных деревьев поиска уже неколько раз поднималась на хабре. Здесь, например, кратко описывается, что такое префиксное дерево и зачем оно нужно, и рассматриваются основные операции над такими деревьями (поиск, вставка, удаление). К сожалению, ничего при этом не говорится про реализацию. В этом недавнем посте рассматривается «питонья библиотека datrie», являющаяся Cython-оберткой библиотеки libdatrie. По последней ссылке имеется хорошее описание реализации частично сжатых префиксных деревьев в виде детерминированных конечных автоматов (с использованием массивов). Я решил внести свои пять копеек в эту тему, рассмотрев реализацию на языке С++ префиксных деревьев с помощью указателей. Кроме того, была и еще одна цель — сравнить между собой поиск строк с помощью сбалансированного двоичного дерева поиска (АВЛ-дерево) и сжатого префиксного дерева.

Фильтр размытия по гауссу (широко известный “gaussian blur” в фотошопе) достаточно часто применяется сам по себе или как часть других алгоритмов обработки изображений. Далее будет описан метод, позволяющий получать размытие со скоростью, не зависящей от радиуса размытия, используя фильтры с бесконечной импульсной характеристикой.

На Хабре и в сети часто начали появляться статьи, посвященные уязвимостям генераторов случайных чисел. Данная тема крайне обширна и является одной из основных в криптографии. Под катом находится описание случайных чисел от A до Z. Статья является результатом свободного перевода цикла статей из одного западного блога и личных дополнений автора. Основная цель — получить feedback и поделиться знаниями.

Признавайтесь, кто в детстве часами напролёт просиживал за игрой в «Денди» или «Сегу»? А кто по мере прохождения игры записывал пароли на бумажку или в специально заведённую тетрадку? Если это вы, и раз уж вы читаете этот сайт, то у вас наверняка хоть раз возникал вопрос: «а как же это работает?»

Я постараюсь объяснить принципы работы классических механизмов генерации паролей на примерах из игр моего детства. Заранее прошу меня извинить за то, что все примеры будут с платформы NES (да, та, которая «Денди»), хотя тематика только ею не ограничивается. Так уж получилось, что не нашёл в себе достаточно мотивации, чтобы провести немного больше исследований и написать немного больше текста.

«Что позволило остаться GIF, это — циклическое проигрывание анимации, которое добавил Netscape. Если бы Netscape не добавил поддержку GIF в свой браузер, GIF умер бы в 1998»

— Александр Тревор (Alexander Trevor),
руководитель команды по созданию GIF в CompuServe

Формат GIF в июне этого года отпраздновал свое 25-летие, и является сегодня самым старым графическим форматом, который распространен в интернете. Посвящая выходные просмотру смешных анимированных гифок понимаешь, что некоторые из них были бы в разы лучше со звуком. Все текущие решения для циклической анимации со звуком (например: coub.com, gifsound.com) предлагают отказаться от GIF, но это — не выход. И я решил пожертвовать просмотром гифок на выходных для решения этой крайне важной проблемы.

Первая в интернете гифка со звуком по ссылке. Надо нажать на синюю кнопку, а потом на гифке. Плеер должен работать во всех современных браузерах (тестировался в последнем Firefox и Chrome).

Гифок под катом не будет, а будет процесс создания расширения для стандарта, написания конвертера и плеера.

Сформулируем задачу.
Дано N узлов, расположенных на плоскости. Задан входной узел (Вх) и выходной узел (Вых). Необходимо обнаружить кратчайший путь, охватывающий все узлы, начинающийся во входном узле, заканчивающийся в выходном узле и проходящий через каждый узел только один раз.

Есть мнения, что задача коммивояжёра может формулироваться ещё двумя способами:
1. Необходимо обнаружить кратчайший гамильтонов цикл.
2. Необходимо обнаружить кратчайший путь, начинающийся в заданном узле.

Однако обе эти формулировки при ближайшем рассмотрении оказываются частными случаями первоначальной формулировки.
Формулировка 1 подразумевает, что входным узлом может быть любой узел, а выходным — один из ближайших к нему. Что требует полного перебора всех ближайших узлов к произвольно выбранному узлу.
Формулировка 2 подразумевает, что входной узел задан, а выходным узлом может быть любой. Что требует полного перебора всех выходных узлов с последующим выбором кратчайшего пути из всех кратчайших.
Поэтому мы остановимся на первоначальной формулировке, и будем решать задачу в общем виде.

Фильтр Kuwahara выполняет нелинейную фильтрацию изображений с сохранением резких краев. После фильтрации изображение похоже на грубо нарисованную красками, картину.

Когда мы рассуждаем о сильном искусственном интеллекте, то мы понимаем, что это не изолированный вопрос, не вещь в себе, а вопрос ответ на который подразумевает объяснение всех явлений, которые связаны с мышлением человека. То есть, ответив на вопрос о природе интеллекта, мы неизбежно должны будем ответить на такие вопросы как:

• Что есть информация?
• Как мозг представляет знания?
• Что такое язык?
• Какова роль языка в мышлении?
• Как совершаются поступки?
• Как осуществляется планирование?
• Какова природа фантазий и воспоминаний?
• Что такое мотивация?
• Какова природа эмоций?
• Откуда берется многообразие эмоциональных оценок?
• Что есть смысл?
• Как рождается мысль и какова ее природа?
• Что такое внимание?
• Что есть любовь?
• Что есть гармония и красота?

В прошлых статьях я затрагивал тему простых рейтингов. В комментариях меня попросили расписать тему рейтингов, которые выдают для каждого пользователя свои.

В прошлой статье я вывел формулу, которая прогнозирует рейтинг на основе оценок статьи и средней оценки по сайту. Думал в этой статье, я покажу качество ее прогноза, улучшу прогноз за счет дисперсии. Однако, появилась еще одна проблема.

Прошлая статья привлекла большой интерес. И даже, на некоторое время, стала лучшей за 24 часа. У меня появилось несколько идей и на часть вопросов в комментариях нужно ответить более развернуто.

Если в одном из моих прошлых постов речь шла о довольно современном подходе к построению сбалансированных деревьев поиска, то этот пост посвящен реализации АВЛ-деревьев — наверное, самого первого вида сбалансированных двоичных деревьев поиска, придуманных еще в 1962 году нашими (тогда советскими) учеными Адельсон-Вельским и Ландисом. В сети можно найти много реализаций АВЛ-деревьев (например, тут), но все, что лично я видел, не внушает особенного оптимизма, особенно, если пытаешься разобраться во всем с нуля. Везде утверждается, что АВЛ-деревья проще красно-черных деревьев, но глядя на прилагаемый к этому код, начинаешь сомневаться в данном утверждении. Собственно, желание объяснить на пальцах, как устроены АВЛ-деревья, и послужило мотивацией к написанию данного поста. Изложение иллюстрируется кодом на С++.

Для улучшения визуального качества изображений, снятых в условиях слабой освещенности, и изображений с низким уровнем контраста, существует множество алгоритмов. Выбор наиболее подходящего алгоритма и его параметров является задачей нетривиальной и зависит от обрабатываемого изображения.

 

Введение

Когда в разговорах между людьми речь заходит о мобильных приложениях, часто приходиться слышать об астрономических суммах, которые зарабатывают те или иные всемирно известные разработчики или об огромном числе загрузок того или иного приложения. СМИ то и дело сообщают о запуске на МКС плюшевых свиней из Angry Birds, а в США и вовсе Цукерберг купил Instagram за 1 000 000 000 долларов.

Многие люди любят говорить о мобильных приложениях. Это современная, интересная, наконец, модная тема и действительно заслуживает внимания.

Вскоре после того, как мы начали делать проект Apps4All летом 2011 года, я стал интересоваться вопросом, сколько раз скачали или сколько зарабатывает то или иное приложение. Общаясь с другими разработчиками и представителями венчурных фондов и корпораций, я также обратил внимание, что они часто интересуются данными об успехах мобильных приложений.

Эти данные оказалось совсем не просто найти…

Сейчас на хабре продолжают обсуждать сортировки и рейтингования сущностей (записей, постов, комментов), так что я сам этим заинтересовался и, как раз находясь на реддите, решил узнать как там работает сортировка, и наткнулся на отличную и короткую статью.

Этот пост — продолжение разбора алгоритмов сортировки (в прошлый раз был Hacker News). В этот раз, мы разберем как работает сортировка постов и комментариев на Reddit. Алгоритмы у Реддита достаточно простые, чтобы понять их и реализовать.

Первая часть этой записи будет сфокусирована на сортировке постов, а вторая на сортировке комментариев. Они довольно сильно различаются, и за идеей способа сортировки комментариев стоит Randall Munroe (автор xkcd).

Разбираем сортировку постов

Реддит open-source-ный проект и его код полностью доступен на гитхабе. Он написан на питоне, исходники вы можете увидеть тут. Их алгоритмы сортировки написаны под Pyrex, для дальнейшей компиляции (трансляции) в C-код. Pyrex был выбран из-за производительности. Я переписал их реализации на чистый питон, чтобы они легче читались.

Написать этот пост меня привлекла эта статья. Многие ее помнят по вот этой картинке.

Статья затрагивает правильную тему, однако с точки зрения математики и здравого смысла она в корне не верна.

В современном мире часто приходится сталкиваться с проблемой рекомендации товаров или услуг пользователям какой-либо информационной системы. В старые времена для формирования рекомендаций обходились сводкой наиболее популярных продуктов: это можно наблюдать и сейчас, открыв тот же Google Play. Но со временем такие рекомендации стали вытесняться таргетированными (целевыми) предложениями: пользователям рекомендуются не просто популярные продукты, а те продукты, которые наверняка понравятся именно им. Не так давно компания Netflix проводила конкурс с призовым фондом в 1 миллион долларов, задачей которого стояло улучшение алгоритма рекомендации фильмов (подробнее). Как же работают подобные алгоритмы?

В данной статье рассматривается алгоритм коллаборативной фильтрации по схожести пользователей, определяемой с использованием косинусной меры, а также его реализация на python.

Алгоритмы сортировки. Их не много, но и не мало. Есть часто используемые, есть никому не нужные. Я решил произвести обзор этих алгоритмов, чтоб освежить и свою память, и память хабрапользователей. И начнём с редкоиспользуемого алгоритма Gnome Sort(гномья сортировка).

Доброго времени суток, уважаемые читатели. Те из вас кто интересуется криптографией наверняка знают, что такое гомоморфное шифрование и для чего оно нужно. Для тех кто пока не понимает о чем речь приведу определение из русскоязычной википедии:

Гомоморфное шифрование — криптографическая система, которая позволяет проводить определенные математические действия с открытым текстом путем произведения операций с зашифрованным текстом.

Долгое время полностью гомоморфная криптосистема оставалась для всех криптографов мира священным Граалем, недостижимым идеалом. И вот в 2009 году Craig Gentry в своей диссертации впервые описал полностью рабочую схему гомоморфного шифрования.
Несколько математических подробностей идеи Gentry а также пример реализации его алгоритма вы найдете под катом.

Всем привет.

Время от времени я, как и большинство программистов, изучаю какие-то новые структуры и алгоритмы.

В этот раз мне на глаза попались статьи по cache oblivious алгоритмам. Это такие алгоритмы, которые изначально более оптимизированы для работы с подсистемой кэширования современных процессоров.

Одним из представителей этой группы является Unrolled linked list.

Что же это такое?