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アルゴリズムがより漸近的に効率的であると言うとき、それはどういう意味ですか？XXXYYY XXXはすべての入力に適しています。 XXXは、小さな入力を除くすべての入力に適しています。 XXXは、大きな入力を除くすべての入力に適しています。 YYYは、小さな入力にはより良い選択です。 この質問のリンクはこちらです。 http://quiz.geeksforgeeks.org/algorithms-analysis-of-algorithms-question-16/ より漸近的に効率的なアルゴリズムはすべての入力で機能するはずだと思いましたが、「小さいものを除くすべての入力で機能する」の理由がわかりません。

12 algorithms  algorithm-analysis  terminology  asymptotics 

私は構造の計算とラムダキューブ内のその場所を見ています。 私が正しく理解していれば、立方体の各軸は、単純に型付けされた計算型を含む別の演算を追加するものと考えることができます。最初の軸は、型から用語への演算子、2番目の型から型への演算子、3番目の依存型付け、または用語から型への演算子を追加します。CoCには3つすべてがあります。λ→λ→\lambda_\to しかしながら、COCが用語の導入こと、および状態のP R O P ：T Yのp個のEによって推論ルールが、それ以外は使用されません。私はそれが代名詞の命題に対するものであることを理解していますが、論理的な命題はそれに関して定義されていません。PR O PPropPropPr o p ：Typ個の電子Prop:TypeProp : Type が何のためにあるか、どこに/いつ現れるか、そしてキューブの軸の観点から説明してください（実際にそうすることが可能な場合）。PR O PPropProp

11 terminology  lambda-calculus  type-theory  dependent-types 

オブジェクト指向プログラミング（論文用）における「オブジェクトの状態」の簡潔な定義が必要です。 約半日、このトピックについて引用できる論文を探しましたが、見つかりませんでした。私が見つけたすべての論文は、ほとんどがオブジェクト指向プログラミングに関する一般的な論文であり、オブジェクトの状態を定義していませんでした。 私にはわかりませんが、私の推測では次のようなもの があります。オブジェクトの状態は、オブジェクトのインスタンス変数の状態によって定義されます。 オブジェクトの状態の定義やトピックに関する参照を検索しています。 （ところで、この概念を「オブジェクトの状態」と呼んでもいいですか、それとも珍しいのですか？）

11 terminology  reference-request  programming-languages  object-oriented 

「帰納的に」と「再帰的に」は非常に似ていることを意味しますか？ たとえば、決定された最初のk成分に基づいて最初のk + 1成分を決定することによりn次元ベクトルを決定し、最初の成分で初期化されるアルゴリズムがある場合、それは再帰的または帰納的に機能しますか？私は「再帰的に」使用してきましたが、今日誰かが「帰納的に」それを言いました。

11 algorithms  terminology  recursion  induction 

職場では、動的言語に関する型情報を推論する必要があります。次のように、ステートメントのシーケンスをネストされたlet式に書き換えます。 return x; Z => x var x; Z => let x = undefined in Z x = y; Z => let x = y in Z if x then T else F; Z => if x then { T; Z } else { F; Z } 一般的なタイプ情報から始めて、より具体的なタイプを推測しようとしているので、自然な選択は絞り込みタイプです。たとえば、条件演算子は、trueブランチとfalseブランチの型の和集合を返します。単純なケースでは、非常にうまく機能します。 ただし、次のタイプを推測しようとしたときに、思わぬ障害に遭遇しました。 function …

11 programming-languages  logic  type-theory  type-inference  machine-learning  data-mining  clustering  order-theory  reference-request  information-theory  entropy  algorithms  algorithm-analysis  space-complexity  lower-bounds  formal-languages  computability  formal-grammars  context-free  parsing  complexity-theory  time-complexity  terminology  turing-machines  nondeterminism  programming-languages  semantics  operational-semantics  complexity-theory  time-complexity  complexity-theory  reference-request  turing-machines  machine-models  simulation  graphs  probability-theory  data-structures  terminology  distributed-systems  hash-tables  history  terminology  programming-languages  meta-programming  terminology  formal-grammars  compilers  algorithms  search-algorithms  formal-languages  regular-languages  complexity-theory  satisfiability  sat-solvers  factoring  algorithms  randomized-algorithms  streaming-algorithm  in-place  algorithms  numerical-analysis  regular-languages  automata  finite-automata  regular-expressions  algorithms  data-structures  efficiency  coding-theory  algorithms  graph-theory  reference-request  education  books  formal-languages  context-free  proof-techniques  algorithms  graph-theory  greedy-algorithms  matroids  complexity-theory  graph-theory  np-complete  intuition  complexity-theory  np-complete  traveling-salesman  algorithms  graphs  probabilistic-algorithms  weighted-graphs  data-structures  time-complexity  priority-queues  computability  turing-machines  automata  pushdown-automata  algorithms  graphs  binary-trees  algorithms  algorithm-analysis  spanning-trees  terminology  asymptotics  landau-notation  algorithms  graph-theory  network-flow  terminology  computability  undecidability  rice-theorem  algorithms  data-structures  computational-geometry 

代数をアルゴリズムへの入力として与えることの意味を特定したいのですが、それに関する文献はほとんど見つかりませんでした。したがって、まず、フィールド上の代数の複雑性分析のトピックを扱い、決定問題を明確に定義する本または紙を推薦できるかどうかを尋ねたいと思います。 少し掘り下げた後、私は何かを見つけ、それをここで共有したいと思います。さらに、定義が意味があり、文献に準拠しているかどうかを確認します（ある場合）。 定義：レッツフィールドであるとAが有限生成可換もFの添加剤を基礎と-代数bは1、... 、B nは ∈ F。私たちは今、代数の乗法構造を捉えるため、すべての基本要素の線形結合として基本要素のすべての製品を書きたい： ∀ 1 ≤ I 、J 、K ≤ N ：∃ I JのK：B I B 、J = n ∑FF\mathbb FAAAFF\mathbb Fb1,…,bn∈Fb1,…,bn∈Fb_1,\ldots, b_n\in\mathbb Fと呼ばれる構造係数。私たちはそれを直接持っています： これで、次の決定問題を定義できます： 同型を指定するには、すべてのを基底の要素の線形結合として書き込むだけで十分です。∀1≤i,j,k≤n:∃aijk:bibj=∑k=1naijkbk.∀1≤i,j,k≤n:∃aijk:bibj=∑k=1naijkbk. \forall 1\leq i, j, k\leq n: \exists a_{ijk}: b_ib_j=\sum_{k=1}^n a_{ijk}b_k. A ≅ F [ B 1、... 、bはN ]aijkaijka_{ijk}{（A、B）|A、B 可換 Fを基準と-環 …

11 computability  terminology  decision-problem 

これは、スタック検査に関する他のより高度な質問の前兆です。 スタック検査は、JVMに導入されたセキュリティメカニズムであり、信頼レベルの異なる場所から発信された実行コードを処理します。これは、その機能の簡単な説明を見つけることを目的とした質問です。そう： スタック検査はどのように機能しますか？

11 terminology  security  stack-inspection 

深さ優先ツリーには、ツリーを定義するエッジがあります（つまり、トラバーサルで使用されたエッジ）。 他のノードのいくつかを接続するいくつかの残りのエッジがあります。クロスエッジとフォワードエッジの違いは何ですか？ ウィキペディアから： このスパニングツリーに基づいて、元のグラフのエッジは3つのクラスに分けることができます。ツリーのノードからその子孫の1つを指す前方エッジ、ノードからその祖先の1つを指す後方エッジ、そしてどちらもしないクロスエッジ。時々、スパニングツリー自体に属するエッジであるツリーエッジは、フォワードエッジとは別に分類されます。元のグラフが無向の場合、そのエッジはすべてツリーエッジまたはバックエッジです。 あるノードから別のノードを指すトラバーサルで使用されていないエッジは、親子関係を確立しませんか？

11 algorithms  terminology  graphs  graph-traversal 

ウィキペディアから： 計算問題のタイプ：最も一般的に使用される問題は、意思決定問題です。ただし、複雑さのクラスは、関数の問題、カウントの問題、最適化の問題、プロミスの問題などに基づいて定義できます。 また、NPコンプリート、NPハード、NPなどの定義は、意思決定問題に対してのみ定義されていることも確認しました。なぜそうなのでしょうか。 他の問題を同等に意思決定問題に変換できるからですか？

11 complexity-theory  terminology 

長さ配列が与えられます。配列の各要素は、Kクラスの1つに属しています。あなたはそのようにスワップ操作の最小数を使用してアレイを再配置することになっているすべての要素から同じクラスは常に一緒にグループ化され、それらが隣接サブアレイを形成していること、。 例えば： んnnKKK 他に3つの有効な取り決めが残っています。[ 2 、1 、3 、3 、2 、2 ] ⟶ [ 2 、2 、2 、1 、3 、3 ] 、 又は[ 2 、1 、3 、3 、2 、2 ] ⟶ [ 1 、2 、2 、2 、3 、3 ] 、 又は[ 2 、1 、3 、3 、2 、2 ] ⟶ [ 3 …

10 terminology  reference-request  sorting  arrays 

概して、無向グラフは、各エッジ（v、w）に常にエッジ（w、v）がある有向グラフに非常に似ています。これは、無向グラフを有向グラフのサブセットとして表示することが許容される可能性があることを示唆しています（おそらく、エッジの追加/削除は一致するペアでのみ実行できるという追加の制限があります）。 ただし、教科書は通常、この扱いに従っておらず、無向グラフを有向グラフのサブカテゴリではなく、別の概念として定義することを好みます。その理由はありますか？

10 graphs  terminology 

この質問をするための正しい用語がわからないので、代わりにたくさんの言葉で説明します。 背景、同じページにいるだけです。プログラムにはキャッシュが含まれていることが多く、時間とメモリのトレードオフです。プログラマーのよくある間違いは、上流のソース/前例の1つを変更した後、キャッシュされた値を更新するのを忘れることです。しかし、データフローまたはFRPプログラミングパラダイムは、そのような間違いの影響を受けません。純粋な関数がいくつかあり、それらを有向ディペンデンシーグラフで接続している場合、ノードは出力値をキャッシュし、関数の入力が変更されるまで再利用できます。このシステムアーキテクチャは、Dataflowベースの環境でのキャッシングペーパーで説明されており、命令型言語では、メモ化とほぼ同じです。 問題：関数への入力の1つが変化しても、関数全体を実行し、キャッシュされた出力を破棄して、最初から再計算する必要があります。多くの場合、これは私にとって無駄に思えます。「トップ5なんでも」リストを生成する簡単な例を考えてみましょう。入力データは、何も並べ替えられていないリストです。ソートされたリストを出力する関数への入力として渡されます。これは、最初の5項目のみを受け取る関数に入力されます。疑似コード： input = [5, 20, 7, 2, 4, 9, 6, 13, 1, 45] intermediate = sort(input) final_output = substring(intermediate, 0, 5) ソート関数の複雑さはO（N log N）です。ただし、このフローは、1つの要素を追加することで、入力が一度に少しだけ変化するアプリケーションで使用されることを考慮してください。毎回最初から再ソートするよりも、実際にはO（N）の方が、新しい要素を正しい位置に挿入することにより、古いキャッシュソートリストを更新する関数を使用する方が高速です。これはほんの一例にすぎません-多くの「最初から」の関数には、そのような「増分更新」の対応物があります。また、新しく追加された要素は5番目の位置にあるため、final_outputにも表示されない場合があります。 私の直感は、このような「増分更新」関数を、既存の「最初から」関数と並べて、データフローシステムに何らかの方法で追加できる可能性があることを示唆しています。もちろん、すべてを最初から再計算すると、常に一連の増分更新を実行した場合と同じ結果が得られます。システムは、その性質を持っている必要がある場合は、個々のプリミティブFromScratch-インクリメンタルペアのそれぞれが常に同じ結果が得られ、その後、彼らから構築された大規模複合機能も自動的に同じ結果を与える必要があります。 質問：FromScratch関数とそのインクリメンタル関数の両方をサポートし、効率を高めるために協力し、大きなフローに構成できるシステム/アーキテクチャ/パラダイム/メタアルゴリズムを使用することは可能ですか？そうでない場合、なぜですか？誰かがこのパラダイムをすでに研究して公開している場合、それは何と呼ばれ、どのように機能するかの簡単な要約を入手できますか？

10 terminology  reference-request  functional-programming  programming-paradigms 

Peter Selingerによれば、ラムダ計算は代数的です（PDF）。この記事の早い段階で彼は言う： ラムダ計算の組み合わせ解釈は、ルールを満たさないため不完全であることが知られています。解釈では、は意味しません（Barendregt、1984）。ξξξλ X 。M = λ X 。NM=NM=NM = Nλx.M=λx.Nλx.M=λx.N\lambda x.M = \lambda x.N 質問： ここでどのような同等性を意味しますか？ この同等性の定義を前提として、その意味の反例は何ですか？

10 terminology  lambda-calculus  combinatory-logic 

関数の係数をbig-O表記で説明するためにどの表記が使用されていますか？ 私には2つの機能があります。 f(x)=7x2+4x+2f（バツ）=7バツ2+4バツ+2f(x) = 7x^2 + 4x +2 g(x)=3x2+5x+4g(x)=3x2+5x+4g(x) = 3x^2 + 5x +4 明らかに、どちらの関数もO(x2)O(x2)O(x^2)、確かにΘ(x2)Θ(x2)\Theta(x^2)ですが、それ以上の比較はできません。係数7と3の説明方法を教えてください。係数を3に減らしても、漸近的な複雑さは変わりませんが、それでもランタイム/メモリの使用量に大きな違いがあります。 fがO （7 x 2）で、gがO （3 x 2）であると言うのは間違っていますか？係数を考慮に入れる他の表記法はありますか？またはこれを議論する最良の方法は何でしょうか？fffO(7x2)O(7x2)O(7x^2)gggO(3x2)O(3x2)O(3x^2)

10 terminology  asymptotics  landau-notation 

受け入れるとは、TMが現在読み取っているセルからcharを読み取って認識するということですか？そして、TMは入力が決定可能である場合に停止するのでしょうか？

10 terminology  turing-machines  undecidability