Content-Length: 332393 | pFad | http://b.hatena.ne.jp/rabbit2go/%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0/
各言語の非同期処理の仕組みまとめ - Qiita
はじめに 非同期処理はアプリケーション開発においてほぼ必須となっていますが、プログラミング言語やライブラリによってその実現方法は大きく異なります。 この記事では、以下の言語における非同期処理の実現方法を調査し、分類した結果をまとめたものです。 JavaScript/TypeScript(Promise) Kotlin(Coroutines) Java(Reactor Core/Completable Future) Python(asyncio) Golang(goroutine/conc) Haskell(async) Rust(tokio) 非同期処理の分類 構文 async/await 採用している言語: JavaScript/TypeScript/Python/Kotlin/Haskell/Rust もっとも代表的な非同期処理の構文です。 asyncとawaitという対になる二つの
strlen() の深淵 - Qiita
あらまし strlen() という関数がある。御存知の通り、文字列の長さを算出する標準 C ライブラリの関数だ。 やってることは単純で、例えば以下のように実装できる。 size_t strlen_simple(const char* str) { const char* p = str; while (*p) ++p; return size_t(p - str); } '\0' が見つかるまでポインタを進め、初期位置との差分を返すだけだ。これで機能的には std::strlen() と同等である。 では、速度的にはどうだろう？適当にベンチマークを書いて MSVC 2022 でコンパイル＆実行するとこうなった。
Apple製品でだけ違う表示にできる PNG ファイル
PNG Parser Differential では、Apple のデバイスでだけ異なって表示される不思議な PNG ファイルが公開されています。 Windows + Chrome で見た同ページ iPad + Safari で見た全く同じページ (Chrome でも同じ) PNG の表示結果がまったく違い、”Hello World” が “Hello Apple” になっています。不思議ですね。 デビット・ブキャナン氏(David Buchanan)は、マルチスレッド対応のPNGデコーダを自作しようとしている時に、自分が作りこんだバグに気づいたということ。それは、一つのPNGファイルを分割してそれぞれを個別にzlibでデコードしたものを単純に結合しても、必ずしも元の画像に戻らないことに起因するバグだでした。リンク先には PoC のコードがあります。 もし分割の前半部分が非圧縮ブロックの途
Binary search with modern processors
第16回 StringBeginners での発表資料
BBPアルゴリズム
はじめに 円周率の小数点以下d桁目を求めるためには、1,2,3,...,d-1桁目を計算しなければならないと考えられてきました。ところが1995年にSimon Plouffe(プラウフ)により発見された公式を用いると、円周率の16進数表示のd桁目をピンポイントに求められることが分かりました。この公式は、今日BBP(Bailey-Borwein-Plouffe)公式と呼ばれています。公式を次に示します。 まず、とおきます。xの小数部分を{x}としますと、円周率の小数点以下d+1桁目が知りたいときは、{16dπ}を求めればよいことが分かります。BBP公式を用いると、{16dπ}は、 と表されます。最後に4を足しているのは、例えば、たまたま{S1}=0.00111、{S4}=0.98891、{S5}=0.89991、{S6}=0.90361、となったとき、本来4S1-2S4-S5-S6は正の数に
簡潔ビットベクトルでRubyをlog N倍速くした - クックパッド開発者ブログ
技術部のフルタイムRubyコミッタの遠藤（@mametter）です。昨日の Hackarade #04 の開催報告に続き、2日連続で記事を投稿します。 今回は、ある条件下でのRubyの実行速度を高速化した話を紹介します。この改善はすでにMRIの先端にコミットされていて*1、年末リリース予定のRuby 2.6に含まれる予定です。 ひとことで言うと、「簡潔ビットベクトルを索引に使うことで、プログラムカウンタから行番号を計算するアルゴリズムをO(log N)からO(1)に改善した。これにより、TracePoint有効時やコードカバレッジ測定下で、長さ N のメソッドの実行が O(N log N) から O(N) に高速化される」ということです。順に説明します。 背景：Rubyのバイトコードの構造 この最適化を理解するにはまず、Rubyのバイトコードのある特徴を知る必要があります。 たとえば x
【暗号化】ブロック暗号のモードまとめ (比較表付き) - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ※「暗号技術入門 第３版」のブロック暗号アルゴリズムのモードについてまとめてみます。間違っていましたら、ご指摘いただけると助かります。 ##ブロック暗号とストリーム暗号について まず、暗号アルゴリズムは主に、ブロック暗号とストリーム暗号があります。 ###「ブロック暗号」 ブロック暗号とは、ある特定のビット数のまとまりを一度に処理する暗号アルゴリズムの総称です。 （例） DESは64ビットの平文をまとめて暗号化し、64ビットの暗号文を作ります。AESは128ビットの平文をまとめて暗号化し、128ビットの暗号文を作ります。 内部状態：保持
ハッシュ値の使い方について - クックパッド開発者ブログ
モバイル基盤グループのヴァンサン(@vincentisambart)です。 先日以下のツイートを拝見しました。 Swift's stdlib moves to randomly seeded hashing: https://t.co/2T5oRYtD8B— ericasadun (@ericasadun) 2018年3月10日 この変更はSwift 4.1にはまだ入りませんが、4.2か5.0に入るはずです。コードレビューでこの変更が問題を起こそうなコードを指摘したことあるので、ハッシュ値のおさらいをする良いタイミングではないでしょうか。 Swiftのことを考えて書いていますが、多くのプログラミング言語にも当てはまります。ハッシュ値はSwiftではhashValueというプロパティが返しますが、多くの言語では単にhashというメソッド・関数が返します。 ハッシュマップ ハッシュ値はハッシュ
Linux スケジューラーのコア実装とシステムコール - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに これは Linux Advent Calendar 2016 の第 11 日目の記事です。Linux のタスクスケジューラーのソースコードや関連するドキュメントなどを読んで分かったことをまとめました。とても長いです・・・ はじめにスケジューラーのアーキテクチャと重要な概念を紹介し、その後はスケジューラーコアとシステムコールの実装について分かったことを延々と述べます。調べきれなかったことや分からなかったことは TODO に残したので、コメント欄とかツイッターで教えてもらえると嬉しいです。間違いの指摘も大歓迎です。 ちなみに私が読
QuickDrawはどのように素早く円を描いていたのか？ - ザリガニが見ていた...。
かつてのMac OS9までの描画エンジンの主役はQuickDrawが担っていた。GUIなOSでは、文字も含めてすべてをグラフィックとして扱うので、画面に見えているすべてのもの*1はQuickDrawによって描かれていたことになる。描画エンジンは、GUIなOS開発の要となる技術である。その出来が、GUIなOS開発の成否を分けるとも言える。 そして、最初期のQuickDrawは、ビル・アトキンソンがたった一人で開発したそうである。 当時（25年以上前）のCPUは、動作クロックが8MHzという性能だった。（現在は2GHz=2000MHzかつ、複数コアが当たり前） そのような性能であっても、違和感なくマウスで操作できるOS環境にするために、斬新な発想や試行錯誤を重ね、相当な努力の末に開発されたのがLisaやMacintoshであった。 Amazon.co.jp： レボリューション・イン・ザ・バレー
Google App Engineでランキングやページングを実現する - $koherent->diary
昨日一昨日、Google App Engine (GAE)に関する日本最大の勉強会（だと思う）appengine ja night #7 (ajn7)が行われました。 その中で『ランキング問題』が話題に上がりました。『ランキング問題』とは、何十万件もの点数のデータがあるときに、App Engine上で、「◯点は何位です」と高速に求めることは難しい、という問題です。（◯ページ目を表示、というページングもこれと同じ種類の問題になります。） ajn7では「上位でない限り正確な順位は必要ないのではないか」という話になりましたが、Skiplistを用いた検索アルゴリズムを使えば正確かつ高速に順位を求めることができるのではないかと思い、実装＆検証してみました。 ランキング（順位取得）のデモ 下記ページで順位取得のデモを動かしています。スコア（点数）を入力すると順位と取得にかかった時間が表示されます（時
Quicksilverは如何にして鋭い検索を行っているのか？ - ザリガニが見ていた...。
Quicksilverの検索性能が、感性をくすぐってきた。 「apple」→「AppleScript Editor」 「ase」→「AppleScript Editor」 「prol」→「Property List Editor」 「im」と入力して、「Image Capture」を起動したいが、「iMove」がトップヒットになってしまう...。 そんな状況でも、候補リストから2回連続で「Image Capture」を選択すれば、3回目以降は「Image Capture」がトップヒットになる。 直近のユーザーの好みを学習してくれるのだ。 もちろん、「ima」まで入力すれば「Image Capture」がトップヒットになる。 「ase」「prol」のような、単純な前方一致でも、部分一致でもない検索には恐れ入る。しかも、シンプルだけど学習もしてくれる。使うほどに手に馴染んでくる仕組みは、この辺
一番右端の立っているビット位置を求める「ものすごい」コード - 当面C#と.NETな記録
一番右端の立っているビット位置(RightMostBit)を求めるコードで速いのないかなーと探していたら、ものっっっすごいコードに出会ってしまったのでご紹介。2ch のビット演算スレで 32bit 値のコードに出会って衝撃を受けて、その後 64bit 値版のヒントを見つけたのでコードを書いてみました。 この問題は ハッカーのたのしみ―本物のプログラマはいかにして問題を解くか (Google book search で原著 Hacker's delight が読めたのでそれで済ませた) で number of trailing zeros (ntz) として紹介されています。bit で考えたときに右側に 0 がいくつあるかを数えるもの。1 だと 0、2 だと 1、0x80 なら 7、12 なら 2 といったぐあい。0 のときに表題どおりの問題として考えるといくつを返すの？ってことになるので、
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10秒で衝突するUUIDの作り方
「ソートも、サーチも、あるんだよ」 ～標準C++ライブラリにみるアルゴリズムの面白さ