ゲームプログラミングや競技プログラミングなど、処理速度や高度な問題解決が必要なジャンルで必須の知識となる「アルゴリズム・データ構造」。
最適なアルゴリズムやデータ構造を選択しないだけで、処理速度が10倍違う、なんてことはざら。
ハイパフォーマンス、リアルタイム性の求められるプログラミングに従事する方、処理速度への意識が高い方は、基本は一通り身につけておきましょう。
こちらでは「アルゴリズム・データ構造」の参考書を人気とともに紹介していきます。
発売したて・発売予定の新書をピックアップ
技術書は情報の鮮度も重要、人気ランキングの前に新しい書籍もチェックしておきましょう。
- 2023/11/04発売 「AIのAlgorithm: アルゴリズムの多様性」
- 2023/11/17発売 「Pythonで学ぶアルゴリズム&改良テクニック」
- 2023/11/19発売 「【集客】の裏技/フリーランス個人事業主起業家コンサルタント経営者のブランディングとWebマーケティングSEO対策/誰も教えてくれない常識を覆す驚きの法則: お金をかけずに集客を成功させるWebマーケティングキャッチコピーSEOアルゴリズムの極意【集客】【SNS】【フリーランス】【個人事業主】【マーケティング】【起業】【ブランディング】【youtube】【コンサルタント】【アルゴリズム】【SEO】 ... (フリーランスのSEOアルゴリズム集客とSNS集客マーケティングブックス)」
- 2023/11/21発売 「AIが奏でる美のアルゴリズム」
- 2023/12/21発売 「Pythonによるはじめてのアルゴリズム入門」
アルゴリズムの参考書「最新の人気ランキング 20冊」
今人気の「アルゴリズムの参考書」をランキングで一覧したのが以下です。
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3 | プログラマーなら知っておきたい40のアルゴリズム 定番・最新系をPythonで実践! impress top gearシリーズ... 発売日 2021/10/19 Imran Ahmad, 株式会社クイープ (インプレス) Kindle Unlimited対象 総合評価 | |
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9 | プログラミングコンテストチャレンジブック [第2版] ~問題解決のアルゴリズム活用力とコーディングテクニックを鍛える~... 発売日 2012/01/28 秋葉 拓哉, 岩田 陽一, 北川 宜稔 (マイナビ出版) 総合評価 | |
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16 | 世界標準 MIT教科書 データアナリティクスのための機械学習入門 アルゴリズム・実例・ケーススタディ... 発売日 2022/08/31 J.D. ケラハー, B. マクナミー, A. ダーシー (近代科学社) | |
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20 | 2,695円 |
以降でおすすめ・注目の本をピックアップしていきます。
Kindle版のある本なら試し読みも可能。大概目次まで見れるので、概要もつかめるので、サンプル試読がおすすめです。
アルゴリズム・データ構造の本 人気の5冊
以下が「アルゴリズム・データ構造の本」人気の5冊詳細です。
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3 | プログラマーなら知っておきたい40のアルゴリズム 定番・最新系をPythonで実践! impress top gearシリーズ... 発売日 2021/10/19 Imran Ahmad, 株式会社クイープ (インプレス) Kindle Unlimited対象 総合評価 | |
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Pythonではじめるアルゴリズム入門 伝統的なアルゴリズムで学ぶ定石と計算量
時代が変わっても
変わらないアルゴリズムから考え方を学ぼう
本書は、初心者にも扱いやすいプログラミング言語「Python」を使用して、
アルゴリズムの基礎・考え方を学ぶ入門書です。特にPythonがはじめてという方の
ために、第1章ではPythonの基本とデータ構造について解説しています。
本書では、プログラミング入門者が最低限知っておきたいアルゴリズムの
基礎と考え方に加えて、アルゴリズムの定石とその計算量について、具体的
なサンプルコードと動作イメージを交えて丁寧に解説していきます。
【こんな方におすすめ】
・アルゴリズムをゼロから学びたい
・Pythonでプログラミングを学んでいるけれど何から手をつけていいのかわからない
・過去にアルゴリズムを学ぼうと思ったけれどPythonの資料が少なかった
・基本情報技術者試験でPythonが取り入れられるので勉強したい
【扱うアルゴリズム】
FizzBuzz|フィボナッチ数列|線形探索|二分探索|幅優先探索|
深さ優先探索|番兵|8クイーン問題|n-クイーン問題|ハノイの塔|
ミニマックス法|選択ソート|挿入ソート|バブルソート|ヒープソート|
マージソート|クイックソート|最短経路問題|ベルマン・フォード法|
ダイクストラ法|A*アルゴリズム|文字列探索の力任せ法|Boyer-Moore法|
逆ポーランド記法|ユークリッドの互除法
※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。
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内容サンプル


目次
1.1 プログラミング言語の選択
1.2 プログラミング言語Pythonの概要
1.3 四則演算と優先順位
1.4 変数と代入、リスト、タプル
1.5 文字と文字列
1.6 条件分岐と繰り返し
1.7 リスト内包表記
1.8 関数とクラス
第2章 基本的なプログラムを作ってみる
2.1 フローチャートを描く
2.2 FizzBuzzを実装する
2.3 自動販売機でお釣りを計算する
2.4 基数を変換する
2.5 素数を判定する
2.6 フィボナッチ数列を作る
第3章 計算量について学ぶ
3.1 計算コストと実行時間、時間計算量
3.2 データ構造による計算量の違い
3.3 アルゴリズムの計算量と問題の計算量
第4章 いろいろな探索方法を学ぶ
4.1 線形探索
4.2 二分探索
4.3 木構造での探索
4.4 さまざまな例を実装する
第5章 データの並べ替えにかかる時間を比べる
5.1 身近な場面でも使われる「並べ替え」とは?
5.2 選択ソート
5.3 挿入ソート
5.4 バブルソート
5.5 ヒープソート
5.6 マージソート
5.7 クイックソート
5.8 処理速度を比較する
第6章 実務に役立つアルゴリズムを知る
6.1 最短経路問題とは?
6.2 ベルマン・フォード法
6.3 ダイクストラ法
6.4 A*アルゴリズム
6.5 文字列探索の力任せ法
6.6 Boyer-Moore法
6.7 逆ポーランド記法
6.8 ユークリッドの互除法
付録 Pythonのインストール
A.1 Pythonの処理系を知る
A.2 AnacondaでPythonをインストールする
A.3 複数のバージョンのPythonを切り替える
A.4 パッケージのインストールと削除
A.5 インストールがエラーになった場合
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著者略歴
増井技術士事務所代表。技術士(情報工学部門)。1979年奈良県生まれ。大阪府立大学大学院修了。システムアーキテクト、テクニカルエンジニア(ネットワーク、情報セキュリティ)、その他情報処理技術者試験にも多数合格。また、ビジネス数学検定1級に合格し、公益財団法人日本数学検定協会認定トレーナーとしても活動。「ビジネス」×「数学」×「IT」を組み合わせ、コンピュータを「正しく」「効率よく」使うためのスキルアップ支援や、各種ソフトウェアの開発を行なっている(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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図解まるわかり アルゴリズムのしくみ
活用方法まですべて図解
確かな知識がつく「使える教科書」
【本書のポイント】
・解説とイラストがセットで理解しやすい!
・多彩なアルゴリズムの特徴と考え方がわかる!
・機械学習や高度なアルゴリズムについても解説!
・キーワードから知りたい項目を調べやすい!
・初心者からプログラマまで知っておきたい知識を収録!
【こんな方におすすめ】
・アルゴリズムの基本を身につけたい人
・知識を広げてステップアップしたい人
・適切なアルゴリズムを選べるようになりたい人
・速くて正確なプログラムを書けるようになりたい人
【内容紹介】
効率のよいプログラムを作成するには、
場面に合った適切なアルゴリズムを選ぶ必要があります。
同じ結果を得るにしても、どのアルゴリズムを選択するかで
処理速度が大きく変化するからです。
しかし、「違いがよく分からない」「複雑で難しそう」といった
苦手意識をアルゴリズムに抱いている人も多いでしょう。
そこで、本書では見開きで
1つのテーマを取り上げ、
図解を交えて解説しています。
最初から順に読んで
体系的な知識を得るのはもちろん、
気になるテーマやキーワードに
注目しながら読むなど、
状況に合わせて活用してください。
【目次】
第1章 アルゴリズムの基本~アルゴリズムの役割とは何か?~
第2章 データの保管のしかた~それぞれの構造と特徴~
第3章 データを並べ替える~規則に沿って数字を整列させる~
第4章 データを探す~⽬的の値を速く探し出すには?~
第5章 機械学習で使われるアルゴリズム~AIを⽀える計算⼿法~
第6章 その他のアルゴリズム~⾼度に活⽤される応⽤事例~
※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
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内容サンプル


目次
1-1 速く正確な計算の手順
1-2 データを扱いやすくする
1-3 よいプログラムとは何か?
1-4 アルゴリズムを比べる基準
1-5 実装する言語による違い
1-6 便利なアルゴリズムの集まり
1-7 アルゴリズムの権利
1-8 アルゴリズムを図示する
1-9 紙に書く計算のアルゴリズム
1-10 素数を見つけ出す
1-11 共通する最大の約数を探す
1-12 パズルでアルゴリズムを学ぶ
1-13 ランダムな値を使って調べる
やってみよう|さまざまな関数での値の増え⽅を比較してみよう
第2章 データの保管のしかた~それぞれの構造と特徴
2-1 整数の表現方法
2-2 データの単位
2-3 小数の表現方法
2-4 文字の表現方法
2-5 1つひとつに割り当てる
2-6 データを保管するサイズ
2-7 連続した領域に格納する
2-8 人がわかりやすいように表現する
2-9 データの位置を格納する
2-10 表形式のデータを格納する
2-11 単語や文章を格納する
2-12 複雑なデータ構造を表現する
2-13 一列に並べる形式
2-14 双方向につなげる形式
2-15 分岐した構造で保存する
2-16 条件を満たす木構造
2-17 探索に向いたデータ構造
2-18 バランスのよい木構造
2-19 順序のないデータを格納する
2-20 最後に格納したものから取り出す
2-21 保存した順番で取り出す形式
2-22 仮想メモリのページングアルゴリズム
やってみよう|データを保管するのに必要なデータ量を計算してみよう
第3章 データを並べ替える~規則に沿って数字を整列させる
3-1 昇順、降順の並べ替え
3-2 同じ値の順番が保証される
3-3 最大値や最小値を選んで並べ替える
3-4 整列済みの配列に追加する
3-5 直前の要素と比べる
3-6 配列を双方向に入れ替える
3-7 交換と挿入を組み合わせて高速化
3-8 ヒープを作成しながら並べ替える
3-9 複数のデータを比較しながら統合
3-10 一般的に高速でよく用いられる並べ替え
3-11 取り得る値に限りがある場合に有効
3-12 隙間を用意して並べ替え
3-13 ジョークとして使われるソート
3-14 どの手法を選ぶべきか?
やってみよう|ソートのフローチャートを描いてみよう
第4章 データを探す~目的の値を速く探し出すには?
4-1 複数のデータの中から条件に合うものを見つける
4-2 しらみつぶしに探索する
4-3 先頭から順に調べる
4-4 ソート済みのデータから探索する
4-5 近くにあるものを順に探索する
4-6 隣り合うものを順に探索する
4-7 階層を深く探索する
4-8 木構造の探索順による違い
4-9 逆方向からも探索する
4-10 始点と終点を変えて探索する
4-11 辺に注目して最短経路を探す
4-12 ノードに注目して最短経路を探す
4-13 経験則を生かして探索する
4-14 損害が最小になるものを求める
4-15 文章から文字列を検索する
4-16 工夫して文字列を検索する
4-17 特定のパターンに合致する文字列を検索する
やってみよう|⾝近に使われている探索の⼿法を想像してみよう
第5章 機械学習で使われるアルゴリズム~AIを支える計算手法
5-1 データから分類や予測を実行
5-2 正解データをもとに学習
5-3 データから特徴を抽出して分類
5-4 望ましい結果に報酬を与える
5-5 木構造で分類や回帰を実現
5-6 複数の決定木で多数決
5-7 分離するときの境界との間隔を最大化
5-8 0から1の範囲で確率的に予測
5-9 人間の脳を模倣し、信号のやりとりを数式化
5-10 階層を深くして学習させる
5-11 実在しないデータを生成できるAI
5-12 画像のノイズ除去や境界の強調を実現
5-13 処理中にランダムな選択をして実行
5-14 生物の進化をまねる
5-15 時間経過に応じてランダム性を変える
5-16 近くのものを強く学習する
5-17 近似的な解を高速に求める
5-18 大量のデータを分類する
5-19 データの次元を縮小して新たな指標で表現
やってみよう|⾝近に使われるAIの事例を調べてみよう
第6章 その他のアルゴリズム~高度に活用される応用事例
6-1 小さな問題に分割して結果を記録
6-2 データの容量を減らす
6-3 繰り返しを圧縮
6-4 入力の誤りを検出
6-5 雑音やノイズを除去
6-6 暗号アルゴリズムによるセキュリティ強化
6-7 簡単な暗号とその解読
6-8 負荷が小さい暗号方式
6-9 安全に鍵を共有する
6-10 大きな数の素因数分解が困難であることを利用
6-11 短い鍵で安全性を確保する
6-12 SNSで使われるアルゴリズム
6-13 Googleのアルゴリズム
6-14 事前の情報なしに意思決定する
6-15 すべての都市を訪問するコストを最小化
6-16 詰める商品の価値を最大化
6-17 解けないアルゴリズム
6-18 解けたら100万ドル?超難解問題
やってみよう|「恵方巻きの方角」を計算で求めてみよう
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著者略歴
増井技術士事務所代表。技術士(情報工学部門)。1979年奈良県生まれ。大阪府立大学大学院修了。テクニカルエンジニア(ネットワーク、情報セキュリティ)、その他情報処理技術者試験にも多数合格。また、ビジネス数学検定1級に合格し、公益財団法人日本数学検定協会認定トレーナーとして活動。「ビジネス」×「数学」×「IT」を組み合わせ、コンピュータを「正しく」「効率よく」使うためのスキルアップ支援や、各種ソフトウェアの開発を行っている(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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プログラマーなら知っておきたい40のアルゴリズム 定番・最新系をPythonで実践! impress top gearシ...
(著)Imran Ahmad, 株式会社クイープ
発売日 2021/10/19
問題解決力、データ活用力をレベルアップ!
ソートや検索といった基本的なアルゴリズムから、
大規模処理・暗号化、機械学習・説明可能性の手法など最新系もカバー。
本書は、アルゴリズムの基本事項から始まり、検索やソートなどの実例を示します。
より複雑なアルゴリズムとしては、線形計画法、ページランキング、グラフアルゴリズム
を説明。機械学習アルゴリズム背後のロジックも理解できるようにします。
ケーススタディとして、不正分析やレコメンデーションエンジンを取り上げ、
さらには大規模処理・並列処理・暗号化のアルゴリズムも紹介します。
本書は、さまざまなアルゴリズムを活用したい方にとってその手掛かりとなる
格好のガイドブックです。
※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
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目次
アルゴリズムで使われるデータ構造
ソートアルゴリズムと探索アルゴリズム
アルゴリズムの設計
グラフアルゴリズム)
2 機械学習アルゴリズム(教師なし学習アルゴリズム
従来の教師あり学習アルゴリズム
ニューラルネットワークアルゴリズム
自然言語処理のためのアルゴリズム
レコメンデーションエンジン)
3 高度なトピック(データアルゴリズム
暗号化に関連するアルゴリズム
大規模なアルゴリズム
実践で留意すべきポイント)
索引
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著者略歴
Googleの認定インストラクターとして、Python、機械学習、アルゴリズム、ビッグデータ、ディープラーニングなどを教えている。また、博士課程在籍時には、クラウドコンピューティング環境でリソースを最適に割り当てるための新しい線形計画法ベースのアルゴリズムを提案。その後、カナダ連邦政府の先進分析ラボで機械学習プロジェクトに携わる。現在は、複雑な機械学習モデルを訓練するためにGPUを最適に使用するアルゴリズムの開発に取り組む(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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AIファースト・カンパニー――アルゴリズムとネットワークが経済を支配する新時代の経営戦略
(著)マルコ・イアンシティ, カリム・R・ラカーニ
発売日 2023/10/20
Pythonで学ぶアルゴリズムの教科書 一生モノの知識と技術を身につける
本書はPythonを用い、ITエンジニアが身につけておくべき王道のアルゴリズムを手を動かしながら学べる入門書です。
教育機関で16年教鞭をとり、公式アプリ2000万DL超の開発実績を持つ廣瀬豪氏が、教育者・プログラマーとしての経験を生かし、データ構造とアルゴリズムの学習が「一生モノの財産になる」という視点で解説します。スタック、キュー、リスト、木、グラフなどデータ構造の基本から、サーチ、ソート、ハッシュといった王道アルゴリズムを厳選しつつ、ユークリッドの互除法、文字列探索、最短経路問題、フラクタル図形の描画、マンデルブロー集合などワンランク上の知識・技術まで網羅します。
サンプルプログラムは手入力しやすい短めのコードを108個用意し、すべての行に1行ずつコメントを付けて読解しやすいように工夫しています。また、ゲームクリエイターという肩書を持つ著者ならではの教材として、「アルゴリズムの見える化」という類書にはない楽しい要素を盛り込んでいる点もポイントです。
資格試験、就職試験に挑む方、大学や専門学校で情報処理を学ぶ方など、プログラミングの力を伸ばしたいすべての方におすすめです。
※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
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目次
2 プログラミングの力を養う
3 データ構造を学ぶ
4 サーチ
5 ソート
6 ハッシュ
7 さまざまなアルゴリズムを学ぶ
8 アルゴリズムを見える化する
Appendix
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アルゴリズム・データ構造の本 最新・高評価のおすすめの5冊
以下が「アルゴリズム・データ構造の本」最新・高評価のおすすめの5冊詳細です。
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2 | アルゴリズムイントロダクション 第3版 総合版:世界標準MIT教科書... 発売日 2018/01/09 Thomas H. Cormen, Clifford Stein, Ronald L. Rivest, Charles E. Leiserson (近代科学社) 総合評価 | |
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競技プログラミングの鉄則 (Compass Booksシリーズ)
競技プログラミング(競プロ)は、問題を解くことでプログラミング能力を競う大会です。本書では、競プロで必要なアルゴリズム・データ構造・考察テクニックを丁寧に解説します。さらに、知識を定着させるための例題・演習問題が150問以上掲載されています。
本書は、競プロのコンテストで勝ちたい、アルゴリズムを本格的に学びたい、技術力向上に繋げたいなど、様々な目的で利用できるものとなっています。
[本書の特徴]
・競プロで必要な77個のテクニックを網羅
・320点超のフルカラーの図でわかりやすく解説
・知識を身に付ける演習問題153問
・全問題が「自動採点システム」に対応
・新傾向の「ヒューリスティック・最適化」も解説
[本書の構成]
序章 競技プログラミング入門
第1章 アルゴリズムと計算量
第2章 累積和
第3章 二分探索
第4章 動的計画法
第5章 数学的問題
第6章 考察テクニック
第7章 ヒューリスティック
第8章 データ構造とクエリ処理
第9章 グラフアルゴリズム
第10章 総合問題
終章 さらに上達するには
[本書で扱うトピック(抜粋)]
全探索/2進法/一次元の累積和/二次元の累積和/配列の二分探索/答えで二分探索/しゃくとり法/半分全列挙/部分和問題/ナップザック問題/ビットDP/最長増加部分列問題/素数判定法/ユークリッドの互除法/繰り返し二乗法/包除原理/ゲーム問題/偶奇を考える/一手先を考える/後ろから考える/山登り法/焼きなまし法/ビームサーチ/スタック/キュー/優先度付きキュー/連想配列/文字列のハッシュ/ダブリング/セグメント木/深さ優先探索/幅優先探索/ダイクストラ法/Union-Find/最小全域木問題/最大フロー問題/二部マッチング問題/ほか多数
※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。
※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします
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目次
第1章 アルゴリズムと計算量
第2章 累積和
第3章 二分探索
第4章 動的計画法
第5章 数学的問題
第6章 考察テクニック
第7章 ヒューリスティック
第8章 データ構造とクエリ処理
第9章 グラフアルゴリズム
第10章 総合問題
終章 さらに上達するには
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著者略歴
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アルゴリズムイントロダクション 第3版 総合版:世界標準MIT教科書
(著)Thomas H. Cormen, Clifford Stein, Ronald L. Rivest, Charles E. Leiserson
発売日 2018/01/09
購入前にお使いの端末で無料サンプルをお試しください。
世界標準 MIT 教科書!!
原著は,計算機科学の基礎分野で世界的に著名な4人の専門家がMITでの教育用に著した計算機アルゴリズム論の包括的テキストであり,その第3版.前版までで既にアルゴリズムとデータ構造に関する世界標準教科書としての地位を確立しているが,より良い教科書を目指して再び全面的な記述の見直しがなされ,それを基に新たな章や節の追加なども含めて,大幅な改訂がなされている.
単にアルゴリズムをわかりやすく解説するだけでなく,最終的なアルゴリズム設計に至るまでに,どのような概念が必要で,それがどのように解析に裏打ちされているのかを科学的に詳述している.
さらに各節末には練習問題(全957題)が,また章末にも多様なレベルの問題が多数配置されており(全158題),学部や大学院の講義用教科書として,また技術系専門家のハンドブックあるいはアルゴリズム大事典としても活用できる.
本書は,原著の第1〜35章,および付録A〜Dまでの完訳総合版である.また巻末の索引も圧巻で,和(英)‐英(和)という構成により,「数理用語辞典」としてもまことに有用である.
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目次
II ソートと順序統計量;6.ヒープソート,7.クイックソート,8.線形時間ソート,9.中央値と順序統計量;
III データ構造:10.基本データ構造,11.ハッシュ表,12.2分探索木,13.2色木,14.データ構造の補強;
IV 高度な設計と解析の手法:15.動的計画法,16.貪欲アルゴリズム,17.ならし解析
V 高度なデータ構造:18.B木,19.フィボナッチヒープ,20.Van Emde Boas木,21.互いに素な集合族のためのデータ構造
VI グラフアルゴリズム:22.基本的グラフアルゴリズム,23.最小全域木,24.単一始点最短路問題,25.全点対最短路,26.最大フロー
VII精選トピックス:27.マルチスレッドアルゴリズム,28.行列演算,29.線形計画法,30.多項式とFFT,31.整数論的アルゴリズム,32.文字列照合,33.計算幾何学,34.NP完全性,35.近似アルゴリズム;
付録 数学的基礎:A.和,B.集合など,C.数え上げと確率,D.行列
索引:記号,手続き(擬似コード),和(英),英(和)
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著者略歴
1977年大阪大学大学院基礎工学研究科博士課程修了。現在、北陸先端科学技術大学院大学教授(工学博士)
岩野和生(イワノカズオ)
1987年プリンストン大学工学部コンピュータサイエンス学科Ph.D.取得。現在、三菱商事(株)ビジネスサービス部門顧問(Ph.D.)
梅尾博司(ウメオヒロシ)
1978年大阪大学大学院基礎工学研究科博士課程修了。現在、大阪電気通信大学総合情報学部教授(工学博士)
山下雅史(ヤマシタマサフミ)
1980年名古屋大学大学院工学研究科博士後期課程修了。現在、九州大学大学院システム情報科学研究院教授(工学博士)
和田幸一(ワダコウイチ)
1983年大阪大学大学院基礎工学研究科博士後期課程修了。現在、法政大学理工学部応用情報工学科教授(工学博士)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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ウェブ最適化ではじめる機械学習 ―A/Bテスト、メタヒューリスティクス、バンディットアルゴリズムからベイズ最適化まで
(著)飯塚 修平
発売日 2020/11/19
シンプルなA/B テストを第一歩に、線形モデルの導入、メタヒューリスティクス、バンディットアルゴリズム、ベイズ最適化と、機械学習の知識を紹介しながら、ウェブサイトを最適化するという現実的な問題を解くための数理的な手法を解説します。
Pythonによるサンプルコードと、グラフィカルな図版で表現された数学的なモデルを組み合わせ、機械学習と統計学の基礎を丁寧に解説しています。
ウェブ最適化の手法を学びたい、機械学習の基礎を知りたい読者に最適の1冊です。
目次
Bテストからはじめよう:ベイズ統計による仮説検定入門
2章 確率的プログラミング:コンピュータの助けを借りる
3章 組合せのあるテスト:要素に分解して考える
4章 メタヒューリスティクス:統計モデルを使わない最適化手法
5章 バンディットアルゴリズム:テスト中の損失にも向き合う
6章 組合せのバンディット:バンディットアルゴリズムと統計モデルの出会い
7章 ベイズ最適化:連続値の解空間に挑む
8章 これからのウェブ最適化
付録A 行列演算の基礎
付録B ロジスティック回帰上のトンプソン抽出
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著者略歴
UXエンジニア、クリエイティブテクノロジスト。博士(工学)。1989年茨城県土浦市生まれ。2017年東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻博士課程修了。在学中からさまざまなウェブサービスの立ち上げ・運営に携わり、ウェブ最適化の研究に従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
アルゴリズム図鑑 増補改訂版 絵で見てわかる33のアルゴリズム
アルゴリズムをまるごとイラストにしました。
【本書のポイント】
・基本的な33のアルゴリズム+7つのデータ構造をすべてイラストで解説
・誌面がフルカラーなので、図の「動き」がわかりやすい
・各アルゴリズムの考え方や計算効率、問題点もフォロー
・全世界250万人が学んだ大人気アプリを書籍化
【内容紹介】
アルゴリズムはどんな言語でプログラムを書くにしても不可欠ですが、現場で教わることはめったになく、かといって自分で学ぶには難しいものです。
本書は、アルゴリズムを独学する人のために作りました。はじめて学ぶときにはイメージしやすく、復習するときには思い出しやすくなるよう、基本的な33のアルゴリズム+7つのデータ構造をすべてイラストにしています。ソートやグラフなどの「動き」を図で追うことで、考え方や仕組みを理解する手助けをします。
よいプログラムを書くために知っておかなきゃいけないアルゴリズムの世界を、楽しく学びましょう。
【目次(抜粋)】
●序章 アルゴリズムの基本
●第1章 データ構造
リスト/配列/スタック など
●第2章 ソート
バブルソート/選択ソート/マージソート など
●第3章 配列の探索
線形探索/2分探索
●第4章 グラフアルゴリズム
幅優先探索/ベルマン-フォード法/A*/クラスカル法/マッチングアルゴリズム など
●第5章 セキュリティのアルゴリズム
暗号の基本/公開鍵暗号方式/デジタル署名 など
●第6章 クラスタリング
k-means法 など
●第7章 データ圧縮
ランレングス符号 など
●第8章 その他のアルゴリズム
ユークリッドの互除法/ページランク/ハノイの塔 など
【旧版との主な違い】
・7つのアルゴリズム+2つ性質の解説を加筆(クラスカル法、プリム法、マッチングアルゴリズム、ランレングス符号、一意復号可能符号、瞬時符号、ハフマン符号、文字列照合、クヌース-モーリス-プラット法)
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問題解決力を鍛える!アルゴリズムとデータ構造 (KS情報科学専門書)
◆「 ITエンジニア本大賞2021 特別賞」受賞◆
競技プログラミング経験が豊富な著者が、「アルゴリズムを自分の道具としたい」という読者に向けて執筆。入門書を標榜しながら、AtCoderの例題、C++のコードが充実。入門書であり実践書でもある、生涯役立つテキストを目指した。
【推薦の言葉】
プログラムが「書ける」ことと、効率の良い結果を得ることには大分ギャップがある。本書は、どのようにすれば効率のよい結果が得られるか? すなわちどのようなアルゴリズムを採用すればよいか? という点に対して、幅広くかつ明快に解説している。
また本書は、アルゴリズム初心者に対して、アルゴリズムへの興味を惹かれるように記述されている。アルゴリズム上級者への初めの一歩には最適であろう。
――河原林健一(国立情報学研究所副所長)
【全体を通して、アルゴリズムの設計技法を重視した構成】
まず、1、2章でアルゴリズムと計算量について概観します。そして、3~7章が、早くも本書のメインパートといえる部分であり、「アルゴリズムの設計技法」について詳しく解説します。これらの設計技法に関する話題は、多くの書籍では、最後の方で簡単に説明しています。しかし本書は、現実世界の問題を解決するための実践的なアルゴリズム設計技法の鍛錬を目指しています。そこで、アルゴリズム設計技法について前半で詳しく解説する構成としました。そして、これらの設計技法が後半の章でも随所に使われていくことを示していきます。
その後、8~11章では、設計したアルゴリズムを効果的に実現するうえで重要となるデータ構造を解説します。データ構造について学ぶことで、アルゴリズムの計算量を改善したり、また、C++やPythonなどで提供されている標準ライブラリの仕組みを理解して、それらを有効に活用したりすることができるようになります。
そしていったん、12章でソートアルゴリズムについての話題を挟んだ後に、13~16章でグラフアルゴリズムについて解説します。グラフは、非常に強力な数理科学的ツールです。多くの問題は、グラフに関する問題として定式化することで、見通しよく扱うことができるようになります。また、グラフアルゴリズムを設計するとき、3~7章で学ぶ設計技法や、8~11章で学ぶデータ構造が随所で活躍します。
最後に、17章で PとNPに関する話題を解説し、世の中には「効率的に解くアルゴリズムを設計することができそうにない難問」が多数あることを見ます。18章で、これらの難問に取り組むための方法論をまとめます。ここでも、動的計画法 (5章) や貪欲法 (7章) といった設計技法が活躍します。
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目次
2章 計算量とオーダー記法
3章 設計技法(1):全探索
4章 設計技法(2):再帰と分割統治法
5章 設計技法(3):動的計画法
6章 設計技法(4):二分探索法
7章 設計技法(5):貪欲法
8章 データ構造(1):配列、連結リスト、ハッシュテーブル
9章 データ構造(2):スタックとキュー
10章 データ構造(3):グラフと木
11章 データ構造(4):Union-Find
12章 ソート
13章 グラフ(1):グラフ探索
14章 グラフ(2):最短路問題
15章 グラフ(3):最小全域木問題
16章 グラフ(4):ネットワークフロー
17章 PとNP
18章 難問対策
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著者略歴
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アルゴリズム本「新書一覧(2021年、2022年刊行)」
IT技術・プログラミング言語は、最新情報のキャッチアップも非常に重要、すなわち新書は要チェック。
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2,695円 | |
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関連:ゲーム開発や機会学習等を学ぶ
基本アルゴリズム・データ構造を学んだら、処理速度や高度なアルゴリズムを応用する、ゲーム開発やAI実装、機械学習などで活用してみましょう。
以下ではゲーム開発や、Pythonでの機械学習の書籍も紹介しています、合わせてのぞいて見てください。
いじょうでっす。
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