アルちゃん
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ストライプ生成マッスィーン
processingでできてます。
続編
使い方。
コピペ用コードcontrolP5はがんばって導入します。
import controlP5.*;ControlP5 cp;//BackgroundColor用Slider BackR;Slider BackG;Slider BackB;float default_stroke_weight = 1;color default_stroke
Google Colab上でp5.js使って遊ぼう。
ChatGPTくんがGoogle Colabに関してはすっとぼけたことばっかりぬかすので、ひょっとしたらジェミニ君の出番かもしれない。
とりあえずこんな感じにするとp5.jsが動く。
from IPython.display import display, HTMLhtml_code = """<!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"
クイックセレクト (Quickselect)
C#include <stdio.h>void swap(int* a, int* b) { int temp = *a; *a = *b; *b = temp;}int partition(int arr[], int left, int right) { int pivot = arr[right]; int i = left - 1; for (int
深さ優先探索 (Depth-First Search, DFS) と 幅優先探索 (Breadth-First Search, BFS)
C#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define MAX 100// グラフの隣接リストのノードstruct Node { int vertex; struct Node* next;};// グラフstruct Graph { int numVertices; struct Node** adjLists; int* vi
ハッシュ探索(Hash Search)
ハッシュテーブルを用意し、
テーブル上のインデックスをハッシュ関数で作成する。
ハッシュ関数はデータを受け、インデックスを返す。
探索にかかる時間はハッシュ関数がハッシュ、すなわちテーブルのインデックスをつくるにかかる時間だけである。
ただしハッシュが衝突したらそこから線形サーチに移行したりする。
以下GPT4o
基本概念ハッシュ探索は、データの格納と検索を効率的に行うためのアルゴリズムとデー
二分探索(Binary Search)
C#include <stdio.h>int binarySearch(int arr[], int l, int r, int x) { while (l <= r) { int m = l + (r - l) / 2; if (arr[m] == x) { return m; } if (arr[m] < x
線形探索 (Linear Search)
forなりforeachなりして順番に要素を取り出し
IDなり名前なりを比較演算するやつ。
C#include <stdio.h>int linearSearch(int arr[], int n, int x) { for (int i = 0; i < n; i++) { if (arr[i] == x) { return i; }