Рубрика «Алгоритмы» - 281

Для решения одной, как я считаю, амбициозной задачи, связанной с проведением футбольного турнира, мне необходимо было использовать процедуру формирования соревновательных пар, т.е. провести жеребьевку. Но произвести ее нужно не обычным «человеческим» способом, а автоматизировано. Поискав готовые решения аналогичной задачи, нашел только формирование корзин участников при наличии сеянных и несеянных команд (Пример), что меня не устроило и не решало поставленной задачи. В итоге проанализировав процедуру обычной однокруговой жеребьевки, сформировал следующий алгоритм и условия:
Входные условия жеребьевки:

  1. Имеется N команд – участников.
  2. Каждая команда за первый круг сыграет N-1 матчей.
  3. Команда N ни в каком из туров не может сыграть сама с собой.
  4. В каждом туре соперники образуют уникальные, не повторяющиеся ранее пары.
  5. Если в каком-то из туров команда N играет с командой M, то соответственно в этом же туре команда M играет с командой N.

Сопоставив процесс формирования случайных пар соперников процедуре заполнения двумерного массива DrawTable[i, j] случайными величинами, получил следующее (язык C#, .Net 4.0):
Читать полностью »

Напиши алгоритм для МКС и выиграй 10 тыс. долларов
Международная космическая станция

НАСА объявило конкурс на оптимизацию алгоритмов движения солнечных панелей для Международной космической станции. Конкурс ISS Longeron Challenge проводится совместно с порталом TopCoder.
Читать полностью »

После публикации на Хабре своей первой статьи, об одном из способов организации иерархии в реляционной БД, у меня осталось чувство не доведенного до конца дела.
Судя по комментариям, кто-то принимал предложенный метод за другой, спрашивали чем не устраивает “django-mttp”, рассказывали о поддержке деревьев в PostgreSQL…
Спасибо всем отписавшимся, но из-за сумбурного изложения в самой статье, думаю, что я не сумел донести до читателя то, что хотел. А “если я чего решил, то выпью обязательно”(с)

Поэтому, я решился на еще одну попытку изложения интересующего меня подхода. А именно — хранение иерархии в числовом коде, вычисляемом на основании данных о размерности дерева. То есть, заранее определены максимальные количество Уровней и количество Детей у каждого Родителя (возможные диапазоны достаточно велики, поэтому, заранее пугаться этого не стоит). При таких вводных, код, каждого иерархического элемента, будет являться и путем до него, и включать диапазон всех Детей. А это сулит скорость, и много еще чего…
Далее — с картинками и таблицами, без привязки к какой-либо БД (ибо это не важно). В конце статьи есть ссылки на реализацию на Django. Читать полностью »

Иерархический поиск пути
Для разработки небольшой компьютерной игры зачастую применяются базовые алгоритмы поиска пути (алгоритм Дейкстры, А*), которых вполне достаточно для игрового поля не слишком больших размеров. Однако как же решить задачу о поиске пути на громадных игровых пространствах в играх жанра RTS или RPG? Ведь в виду значительного потребления памяти и ресурсов процессора базовые алгоритмы не подходят. О решении этой проблемы (а также нескольких других) и пойдет речь дальше в статье.
Читать полностью »

Жесткая ссылка

Жесткая ссылка — переменная, представляющая собой синоним другой переменной, на которую она ссылается. Чтобы создать жесткую ссылку, перед переменной необходимо написать "&".
Читать полностью »

Знания предметной области бесполезны. Когда предсказания становятся игрой, эксперты проигрывают
Джереми Ховард — президент и «главный по науке» компании Kaggle, превратившей статистическое прогнозирование в спорт.

Peter Aldhous: Kaggle называет себя онлайн-биржей мозгов. Расскажите об этом.

Джереми Ховард: Это веб-сайт, на котором размещают конкурсы по статистическому прогнозированию. Мы провели много удивительных конкурсов. Например, разработка алгоритма оценки студенческих рефератов. Или вот недавно закончился конкурс на разработку системы обучения Microsoft Kinect жестам. Идея состояла в том, чтобы показать контроллеру жест один раз, а алгоритм должен обучиться распознавать такие жесты в будущем. Еще один конкурс — прогнозирование биологических свойств молекул при скрининге на возможные наркотические свойства.

Читать полностью »

Сегодня Яндекс присоединился к ЦЕРНу.Яндекс и ЦЕРН: новый этап сотрудничества Наше партнёрство с Европейским центром ядерных исследований переходит на новую стадию развития: у ученых из ЦЕРНа появится доступ к технологии машинного обучения Матрикснет от Яндекса, а также новым вычислительным мощностям. А Яндекс становится ассоциированным членом европейского Центра ядерных исследований в рамках проекта CERN openlab. Кроме него членами openlab являются Intel, HP, Oracle, Siemens и Huaiwei.

Сотрудничество Яндекса с Центром началось в 2011 году, когда мы впервые предоставили ЦЕРНу свои серверные мощности. А в апреле прошлого года наши разработчики создали поиск по событиям эксперимента LHCb. LHCb — один из четырёх основных экспериментов ЦЕРНа и один из примеров того, насколько важными в современной науке стали не только данные опытов, но и их обработка. В ходе опытов LHCb исследуются соударения b-кварка (b от английского beauty, по-русски его называют прелестным). Объём информации об этих событиях только за год достигает тысяч терабайт. Благодаря созданнному нами поисковому индексу у учёных ЦЕРНа появилась возможность мгновенно получать нужную информацию.

В современной фундаментальной науке важную роль стали играть не только технические ресурсы для проведения опытов, но и вычислительные возможности для обработки и понимания их результатов. В наши дни, особенно в ЦЕРНе, данных становится так много, что без применения сложных алгоритмов даже учёному будет сложно делать точные выводы о результатах опытов. Технологии, которые можно применять для таких целей, имеет совсем небольшое количество компаний.

Мы расспросили Андрея Устюжанина, руководителя проекта партнёрства с ЦЕРНом в Яндексе, о подробностях того, для чего именно ЦЕРНу нужна помощь Яндекса и как устроена работа с данными экспериментов. Смотрите видео и читайте более подробную текстовую версию после ката.Читать полностью »

Как заядлый читатель HAD я был заинтересован этим постом, описывающим способ взлома аудио капчи MintEye. Графическая версия также выглядела довольно интересто, так что я подумал, что будет забавно взломать и её.

Вот один из примеров графической капчи MintEye:

Решение MintEye CAPTCHA в 23 строки кода
Читать полностью »

В комментариях к моему посту про курс 6.002x MITx мне задавали вопрос — пригодилось ли изученное в жизни. И я отвечал — да, конечно, вот тут утром пока зубы чистил, RC-константу посчитал… Но пруфов не было. С тех пор я закончил еще два курса — UC Berkeley CS188.1x Introduction to Artificial Intelligence (открыта регистрация на 18 февраля) и MITx: 6.00x Introduction to Computer Science and Programming. И если после CS188.1x я просто был полон эмоций и не знал, куда бы приткнуть свежеполученные знания (кроме как решить задачу о ходе коня), то после прохождения 6.00x подвернулся случай блеснуть.Читать полностью »

Симуляция жизни в системе Darwinbots. II. Симуляция и простейший бот
Приветствую вас еще раз, дорогие читатели!
Эта статья выкладывается в разгар сессии, так что я могу пропасть из комментариев.

1. Первое знакомство

2. Симуляция и простейший бот

Сегодня разберёмся с настройками симуляции и посмотрим на простейшего бота (или робота, как вам будет удобно). Нет, я не буду досконально рассматривать интерфейс программы – это будет вашим домашним заданием:-) И да, само понятие «генетический алгоритм» четко расписано в Википедии, поэтому опустим это объяснение.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js