はじめに タイトルのとおり、この記事ではPythonによる非再帰型Segment Treeの実装を紹介したいと思います。 前提知識を「ほぼ」1 必要としないようにSegment Treeの説明から入るので、もう知ってるという方は読み飛ばしてください。→非再帰型Segment Treeの実装 Segment Treeとは 通称セグ木、セグメント木などと呼ばれているデータ構造で、長さ $N$ の配列{$a_i$}$_{i=0}^{N-1}$に対して、モノイド $(S,•)$ に関する次の2つの操作がどちらも時間計算量が $O(logN)$ で行えます。 $update(i, x)$: $a_i$ を $x$ に変更する $query(l, r)$: 半開区間 $[l,r)$ に対して $a_l•a_{l+1}•$…$•a_{r-1}$ を返す モノイドとして、一般的な足し算を考えると、$q
第２回自然言語処理勉強会＠東京が 9/25 に行われます。 前回よりキャパの大きい会場＆週末に参加募集が始まったばかりですが、早くもほぼ定員。 自然言語処理に興味のある人はぜひ。でも、計画的なドタキャンは運営の方にご迷惑がかかるのでやめてね。 今度の第２回でも出しゃばって発表させてもらう予定だが、第１回も「Web本文抽出 using CRF」という話をさせてもらった。 CRF(Conditional Randam Fields) を Web ページからの本文抽出に用いるという手法の提案という内容で、実際に動作する Python スクリプトもあわせて公開している。 資料: http://www.slideshare.net/shuyo/web-using-crf 実装: http://github.com/shuyo/iir/blob/master/sequence/crf.py http:
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
