今回はひたすらオーダー記法で「実行時間」を求める練習をしてみようと思います。はじめは難しいですが、同じパターンが何度も現れるので理解さえしてしまえば簡単です。
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Develop に関する記事一覧
【Big O】対数・再帰の実行時間、基数省略について【二分探索】
今回は Big O 記法の「実行時間 O(log N) 」と「再帰の実行時間」について解説します!初心者が慣れていないと勘違いしやすいところを重点的に説明しています。
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【nohupと&!】zshでバックグラウンドコマンド実行する方法
今回は zsh で Linux コマンドをバックグラウンド実行する方法を解説します。nohup コマンドも一緒につけて処理が中断されないようにしつつ、通常はバックグラウンドで実行したいと思うので末尾に &! を付けるのが基本です。
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【アルゴリズム】Big Oの定数切り捨てルール・償却計算量を解説
今回は Big O 記法の「影響の少ない項も切り捨てる」という一般ルール、複数パートから成るアルゴリズムの計算時間で O(A + B) になるか O(A * B) になるかの判断、償却計算量について解説します。
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【アルゴリズム性能評価】Big O(オーダー)記法をやさしく解説
今回はアルゴリズム性能を記述する Big O 記法について解説します。これを理解していなければアルゴリズム開発に苦労しますし、大きなテックカンパニーのエンジニアは知ってて当然レベルなので必ず押さえておきましょう。
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【累乗の逆】むかし数学で習った「対数」を超やさしく解説【log】
プログラムの計算時間を評価するときなどに「対数」という言葉がでてきます。大きい累乗は指数的爆発が起きやすい…と以前説明しましたが、対数は大きい累乗計算を簡略化するときに使われたりします。今回はまず対数の基礎を説明します!
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【Git】最も簡単なリモートブランチのチェックアウト方法【-t】
誰かが push したリモートブランチをローカルブランチとして保存したいことがあります。その場合 git checkout -b ではなく git checkout -t を使う方がシンプルで簡単ですよ。
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【二分探索とは】探索アルゴリズム「バイナリサーチ」をやさしく解説
100 万個のデータから欲しいデータを先頭から探そうとすると、末尾に目的のデータがあったら 100 万回の処理が走ってしまいます。ここで探索アルゴリズムを使うと効率的なデータ取得が可能です。今回は「バイナリサーチ」という考え方を紹介します。
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【一覧表あり】2の累乗の指数的爆発を解説【多重ループ処理に注意】
2 の累乗は「2^0 = 1 からはじまって、数を 2 倍にしていく」だけの単純な計算です。ですが、この 2^n はたびたび大きな問題になって解決できなくなってしまいます。今回は 2 の累乗数が引き起こす「指数的爆発」について説明します。
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【初心者】なぜ僕たちはEmacsの使い方を知らないといけないのか
なぜエンジニアは Vim や Emacs を未だに使うのか?もしかしたら今の時代、そんなの使わなくてもいいんじゃないか?駆け出しエンジニアの頃、そんなことを思っていました。しかし実際、本当にマストなんです。その理由と勉強方法を説明します。
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