• 一定時間しか保持しない、というよりは一定時間経過したエントリを隠す。
• タイムアウトしたエントリの自動削除機構までは含まない(Mapの使われ方によって削除のタイミングはニーズが読めない)。ただし、明示的な削除方法は提供する。
• 見えなくなる時間がわりと正確。ScheduledExecutorServiceを使って、正確なタイミングで削除されることを信頼しない。

この実装では、毎回Mapの操作に対してその時点でのスナップショットを作成します。snapshotの作成はわりと高価な作業ですが、それよりも時間に対して正確であることを目標としています。経験的に、Mapに数万エントリも入っていることはふつうの用途としてはまれなので、そこは目をつぶります。スレッドセーフとなるように気をつけましたが、テストはしていません。あ、全体的にテストはしていません。

import java.io.Serializable;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashSet;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;

/**
 * 指定時間以上経過したエントリを隠すマップ.
 *
 * @author takayuki
 */
public class TimeoutMap<K, V> implements Map<K, V>, Serializable {
    private final long timeout;
    private ConcurrentHashMap<K, ValueAndTime<V>> map
            = new ConcurrentHashMap<K, ValueAndTime<V>>();

    final class ValueAndTime<V> implements Serializable {
        private V value;
        private long time;

        public ValueAndTime(V value, long time) {
            this.value = value;
            this.time = time;
        }

        public long getTime() {
            return time;
        }

        public V getValue() {
            return value;
        }
    }

    final class EntrySetImpl<K, V> implements Map.Entry<K, V>, Serializable {
        private K key;
        private AtomicReference<V> value;

        public EntrySetImpl(K key, V value) {
            this.key = key;
            this.value = new AtomicReference<V>(value);
        }

        public K getKey() {
            return key;
        }

        public V getValue() {
            return value.get();
        }

        public V setValue(V value) {
            return this.value.getAndSet(value);
        }
    }

    /**
     * コンストラクタ.
     * @param timeout タイムアウト(ミリ秒).
     */
    public TimeoutMap(long timeout) {
        this.timeout = timeout;
    }

    private ConcurrentHashMap<K, ValueAndTime<V>> snapshot() {
        long t = System.currentTimeMillis() - timeout;
        ConcurrentHashMap<K, ValueAndTime<V>> snapshot
                = new ConcurrentHashMap<K, ValueAndTime<V>>(map);

        for (K key : snapshot.keySet()) {
            if (snapshot.get(key).getTime() > t) {
                snapshot.remove(key);
            }
        }

        return snapshot;
    }

    private Collection<V> snapshotOfValues() {
        Collection<V> values = new ArrayList<V>();
        Map<K, ValueAndTime<V>> snapshot = snapshot();

        for (K key : snapshot.keySet()) {
            values.add(snapshot.get(key).getValue());
        }
        return values;
    }

    /**
     * タイムアウトしたキーのエントリを削除.
     */
    public void gc() {
        map = snapshot();
    }

    public int size() {
        return snapshot().size();
    }

    public boolean isEmpty() {
        return snapshot().isEmpty();
    }

    public boolean containsKey(Object key) {
        return snapshot().containsKey(key);
    }

    public boolean containsValue(Object value) {
        return snapshotOfValues().contains(value);
    }

    public V get(Object key) {
        ValueAndTime<V> v = snapshot().get(key);
        return v == null ? null : v.getValue();
    }

    public V put(K key, V value) {
        ValueAndTime<V> prev = map.put(key,
                new ValueAndTime(value, System.currentTimeMillis()));
        return prev == null ? null : prev.getValue();
    }

    public V remove(Object key) {
        return map.remove(key).getValue();
    }

    public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> map) {
        for (K key : map.keySet()) {
            put(key, map.get(key));
        }
    }

    public void clear() {
        map.clear();
    }

    public Set<K> keySet() {
        return snapshot().keySet();
    }

    public Collection<V> values() {
        return snapshotOfValues();
    }

    public Set<Entry<K, V>> entrySet() {
        Set<Entry<K, V>> entryset = new HashSet<Entry<K, V>>();
        Map<K, ValueAndTime<V>> snapshot = snapshot();

        for (K key : snapshot.keySet()) {
            entryset.add(new EntrySetImpl(key, snapshot.get(key).getValue()));
        }

        return entryset;
    }
}

• ShuttleMenu.tiff

1. 最初に、同数の企業と希望者がいて、まだ誰も内定もオファーももらっていないとします。
2. 企業xが優先順位としてもっとも高く、まだオファーを出していない希望者aを選びます。希望者aが別の企業yから内定をもらっていない場合、希望者aは内定を受諾します。
3. 希望者aが別の企業yから内定をもらっている場合、希望者aが企業xをより好むなら企業yの内定を辞退し、企業xの内定を受諾します。希望者aが企業yをより好むなら、企業xはオファーを出しません。
4. すべての就職希望者にオファーを出していない、採用枠が埋まっていない企業が存在する間このプロセスを繰り返します。

これでしばらく操作を続ければ、企業と採用希望者の安定マッチングが得られます。

このGSアルゴリズムを使ったマッチングは、O(n²)で終了する優れたアルゴリズムです(その証明など詳しくはアルゴリズムデザインで確認してください)。安定マッチングが得られてよしよしと思うところですが、このアルゴリズムでは就職希望者の優先順位よりも企業側の優先順位がより優先されます。企業の優先順位と、就職希望者の優先順位がうまく合致する場合にはフェアな安定マッチングとなりますが、そうではない場合企業側の優先順位に基づいて安定マッチングが完了し、就職希望者は不満を持つかもしれません。

不況のさなか、就職希望者側にアンフェアに感じるマッチングであったとしても、満足すべきだろうと言い聞かされるかもしれません。しかしながら、就職希望者側の希望条件すらヒアリングしない転職エージェントが今回多かったような印象を持ったのは、やはり転職エージェントにとってのスポンサーが企業側だからのように見えて仕方がありません。
企業側とはネゴシエーションをしないし、就職希望者側を説得にかかるエージェントはまさにGSアルゴリズムでの安定マッチングを経験的に実践しているのでしょう。そういうエージェントに限って「あなたの将来を考えて」などと発言するのです。

on run
	activate
	set itemList to choose file with prompt "ムービーを選択してください" default location (path to home folder) with multiple selections allowed without invisibles
	my saveAsQuickTimeMovie(itemList)
end run

on open inputList
	my saveAsQuickTimeMovie(inputList)
end open

on saveAsQuickTimeMovie(movieList)
	activate
	tell application "QuickTime Player"
		launch
		activate
		stop every document
		close every document saving no
		repeat with aMovie in movieList
			open aMovie
			set new_file to (aMovie & ".mov") as string
			save self contained document 1 in new_file -- 独立再生形式で保存
			close document 1 saving no
		end repeat
		quit
	end tell
end saveAsQuickTimeMovie

オリジナルのソースでは独立形式にするか、参照形式にするかを選択しますが、ウチではとりあえず独立形式にしたかったのでダイアログを無くしました。あと、ファイル名を拡張子だけ変更するためにQuickTimeのドキュメント名からファイル名を取得していたのですが、Ricoh GX100のムービーだとドキュメント名が空になってしまい、うまく動作しませんでした。このため、新規ファイル名は強引に元ファイル名に “.mov”を追加するだけにしました。元スクリプトでは “.” ドットを探して拡張子を変えていましたが、このあたりでどうもディレクトリ名に “.”が入ってるとダメなケースがあるようでしたので、その問題も回避できるようになりました。

• 一人暮らしに最適な掃除機はどれか(1) - 2005年10月
• 一人暮らしに最適な掃除機はどれか(2) - 2005年10月
• 一人暮らしに最適な掃除機はどれか(3) - 2005年11月

今もこのエントリで紹介した日立のPV-SH1を使っています。

今回はその掃除機を補助するためのものです。3年ほどPV-SH1を使っていて、特に不満はないのですが、ある程度部屋がきれいなうちは毎日あるいは２〜３日に一度は掃除機をかけてきれいにするのですが、一人暮らしであれこれ言われることもないため、汚くなりだすと全然掃除をしなくなりました。特に出張や旅行などで、部屋中に大量のモノが散らかると、その後１〜２週間はそのモノが片付けられないままになったり・・・。出張が重なると１月以上も散らかったまま、掃除機もかけないままの状態が続きました。

一つの原因は部屋の大きさに対して、モノが多すぎること。これについては、今回引っ越しの際に思い切ってかなり処分(およそ3割削減)したので解決できました。
もう一つの原因は定期的に掃除する習慣が維持できないこと。特に仕事が忙しくなると、家事の優先度はどんどん低くなります。そこで、今回はこの問題を解決すべく、全自動な掃除機を導入することにしました。Roomba 530を買うことは引っ越しのかなり早い段階で決めていたので、家具もRoombaが使いやすいように選んだり、レイアウトしました。二つの原因に対して対策をとった成果もあって、少なくともこの4〜5週間はきれいな状態をキープできています。

家具選び＆レイアウトで気をつけたことは次のようなポイントです。

• 家具はRoombaが通れるような脚の高さがあること(9cm程度)。すでにある家具で高さが足りない場合は足す。
• 床に座るようにレイアウトしない。イスを使う。
• 床にものをおかない。
• コード類が床に這わないようにする。

Roombaを使う醍醐味はベッドの下や棚の下まで自動的に掃除してくれるところだと思うので、ベッド下などの空間は空けてあります。あと、いろいろRoombaのレビューをみていると、コードやラグに絡まって動けなくなることがあるらしいので、そういったモノは床におかないことにしました。絡まりが多いと、エッジクリーニングブラシが折れるケースがあるらしいので、Roombaを使うなら、ベッド下云々よりも、床にあまり引っかかりそうなものをおかないことが大事なようです。

Roombaを使っていて、最近一番助かったのは、前の部屋を引き払って出て行くときの掃除でした。引っ越し屋さんに家具を運び出してもらった後の、本棚の裏だったところ、ベッドの下だったところはホコリだらけ。特に配線がごちゃごちゃしていたところは棚の移動が面倒でここ2年ほどほとんど掃除できていませんでした・・・。すごいホコリです。

掃除の様子をムービーで納めてあるのでお暇な方はご覧ください。動画に音は入れてありません。

ちなみに前半は24倍速再生、後半は12倍速です。念のため (^^;

部屋の隅の一部はブラシが届かなかったようですが、全体的にゴミはほとんど無くなりました。ここまでできあがれば、後仕上げだけですからやる気も出てきます。ちなみに、こんなにゴミがとれました(写真) [汚いのでリンクだけにしておきます]。