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。
- 2021/06/16発売 「なっとく！AIアルゴリズム」
- 2021/07/08発売 「ブログ記事ネタの探し方と検索アルゴリズムとの付き合い方」
- 2021/08/13発売 「Cによる アルゴリズムとデータ構造」
- 2021/09/30発売 「図解! アルゴリズムのツボとコツがゼッタイにわかる本」
- 2021/10/14発売 「戦略ゲームAI 解体新書 ストラテジー&シミュレーションゲームから学ぶ最先端アルゴリズム」
Contents
アルゴリズムの参考書「人気ランキング 20冊」
アルゴリズムの今売れ筋本を人気ランキングで一覧したのが以下。
ランキングは日々更新されていますので、最新の人気が反映されています。
(2021/09/17 12:00 更新)
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11 |  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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以降でおすすめ・注目の本をピックアップしていきまっす。
ちなみに、Kindle版のある本ならサンプル送信で試し読み可能。大概目次まで見れるので、内容の概要もつかめるので、サンプル試読おすすめです。
アルゴリズム・データ構造本 人気の参考書 5冊
以下が今人気(売れ筋)のアルゴリズム・データ構造本の5冊の詳細です。
(2021/09/17 12:00 更新)
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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。
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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内容サンプル
目次
1章 アルゴリズムとは
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
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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内容サンプル
著者略歴
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「プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造」
※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。
"プログラミングコンテスト"で勝つための必須テクニック「アルゴリズム」と「データ構造」の基礎をマスター！
本書はプログラミングコンテストの問題を攻略するための「アルゴリズムとデータ構造」を体得するための参考書です。初級者が体系的にアルゴリズムとデータ構造の基礎を学ぶことができる入門書となっています。プログラミングコンテストでは、高い数理的能力で上位ランクを得ることができますが、多くの入門者においては基礎アルゴリズムの応用が目の前の問題の攻略に繋がります。つまり、基礎対策をすることでランクを上げ（問題が解けて）コンテストを楽しむことができます。
基礎対策と言っても辛い勉強ではありません。そこには、体得したスキルで問題を解いていく楽しみ、応用する楽しみ、アルゴリズムとデータ構造を網羅的に「コレクション」していく楽しみがあります。このような楽しみを体感しながら学習・対策できるように、本書ではコンテストの競技システムに類似した、オンラインジャッジと呼ばれるプログラムの自動採点システムを通してアルゴリズムとデータ構造を獲得していきます。本書の内容はAIZU ONLINE JUDGEでチャレンジすることが可能です！
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内容サンプル
目次
１ 準備編ープロコンで勝つための勉強法（オンラインジャッジを活用しよう）
２ 基礎編ープロコンのためのアルゴリズムとデータ構造（アルゴリズムと計算量
初等的整列
データ構造
探索
再帰・分割統治法
高等的整列
木
二分探索木
ヒープ
動的計画法
グラフ
重み付きグラフ）
３ 応用編ープロコン必携ライブラリ（高度なデータ構造
高度なグラフアルゴリズム
計算幾何学
動的計画法
整数論
ヒューリスティック探索）
２ 基礎編ープロコンのためのアルゴリズムとデータ構造（アルゴリズムと計算量
初等的整列
データ構造
探索
再帰・分割統治法
高等的整列
木
二分探索木
ヒープ
動的計画法
グラフ
重み付きグラフ）
３ 応用編ープロコン必携ライブラリ（高度なデータ構造
高度なグラフアルゴリズム
計算幾何学
動的計画法
整数論
ヒューリスティック探索）
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内容サンプル
著者略歴
渡部有隆（ワタノベユタカ）
１９７９年生まれ。コンピュータ理工学博士。会津大学コンピュータ理工学部情報システム学部門准教授。専門はビジュアルプログラミング言語。ＡＩＺＵ ＯＮＬＩＮＥ ＪＵＤＧＥ開発者
Ｏｚｙ（ＯＺＹ）
学習塾経営の傍ら研究・開発を行う。主に組み合わせ最適化、可視化の分野を研究
秋葉拓哉（アキバタクヤ）
２０１１年東京大学大学院に入学。プログラミングコンテストではｉｗｉとして活躍。ＴｏｐＣｏｄｅｒレーティングでの最高は世界４位（２０１３年）（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）
１９７９年生まれ。コンピュータ理工学博士。会津大学コンピュータ理工学部情報システム学部門准教授。専門はビジュアルプログラミング言語。ＡＩＺＵ ＯＮＬＩＮＥ ＪＵＤＧＥ開発者
Ｏｚｙ（ＯＺＹ）
学習塾経営の傍ら研究・開発を行う。主に組み合わせ最適化、可視化の分野を研究
秋葉拓哉（アキバタクヤ）
２０１１年東京大学大学院に入学。プログラミングコンテストではｉｗｉとして活躍。ＴｏｐＣｏｄｅｒレーティングでの最高は世界４位（２０１３年）（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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「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」
エンジニアの基礎体力を身につける
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。
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。
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。
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。
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内容サンプル
目次
１ プログラミングの基礎知識
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
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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内容サンプル
「世界でもっとも強力な9のアルゴリズム」
コンピュータを使い物にするアルゴリズムにはどういうものがあるか、今日的な視点から選んだ実際に役立っている9のアルゴリズムのアイデアを、章ごとに掲げてわかりやすく説明した読み物です。
図を多用し、その仕組みをたとえを使いながら見せることに重点を置いています。
著者が選んだ基準は、(1)インターネットでメールやブラウザを利用する一般ユーザーの日常のコンピュータで使われていること、(2)特定の状況や高度のソフトウェアだけに使えるものは除くこと、(3)基本的にコンピュータ・サイエンスの理論に基づくこと、です。
扱っている9のアルゴリズムのテーマは、検索エンジンのインデクシング、ページランク、公開鍵暗号、誤り訂正符号、パターン認識、データ圧縮、データベース、デジタル署名、計算不能性。
図を多用し、その仕組みをたとえを使いながら見せることに重点を置いています。
著者が選んだ基準は、(1)インターネットでメールやブラウザを利用する一般ユーザーの日常のコンピュータで使われていること、(2)特定の状況や高度のソフトウェアだけに使えるものは除くこと、(3)基本的にコンピュータ・サイエンスの理論に基づくこと、です。
扱っている9のアルゴリズムのテーマは、検索エンジンのインデクシング、ページランク、公開鍵暗号、誤り訂正符号、パターン認識、データ圧縮、データベース、デジタル署名、計算不能性。
内容サンプル
目次
第１章 イントロダクションーコンピュータが日常的に使っているすごいアイデアはどんなものか
第２章 検索エンジンのインデクシングー世界最大の藁山から針を探す
第３章 ページランクーグーグルを起ち上げたテクノロジー
第４章 公開鍵暗号法ー葉書で機密情報を書き送る
第５章 誤り訂正符号ー自分で誤りを訂正するシステム
第６章 パターン認識ー経験から学ぶ
第７章 データ圧縮ー無から有を生み出す
第８章 データベースー一貫性の追求
第９章 デジタル署名ーこのソフトウェアを本当に書いたのは誰か
第１０章 決定不能性とはなにか
第１１章 まとめー指先の天才はもっと賢くなるか
第２章 検索エンジンのインデクシングー世界最大の藁山から針を探す
第３章 ページランクーグーグルを起ち上げたテクノロジー
第４章 公開鍵暗号法ー葉書で機密情報を書き送る
第５章 誤り訂正符号ー自分で誤りを訂正するシステム
第６章 パターン認識ー経験から学ぶ
第７章 データ圧縮ー無から有を生み出す
第８章 データベースー一貫性の追求
第９章 デジタル署名ーこのソフトウェアを本当に書いたのは誰か
第１０章 決定不能性とはなにか
第１１章 まとめー指先の天才はもっと賢くなるか
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内容サンプル
著者略歴
マコーミック，ジョン（MacCormick,John）
英ディッキンソン大学のコンピュータ・サイエンス教授。オックスフォード大学の博士（コンピュータ・ビジョン）取得。ヒューレット・パッカードとマイクロソフトの研究所に勤務の後、現職
長尾高弘（ナガオタカヒロ）
１９６０年千葉県生まれ。東京大学教育学部卒、（株）ロングテール社長。２５年ほどで９０冊ほどを翻訳（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）
英ディッキンソン大学のコンピュータ・サイエンス教授。オックスフォード大学の博士（コンピュータ・ビジョン）取得。ヒューレット・パッカードとマイクロソフトの研究所に勤務の後、現職
長尾高弘（ナガオタカヒロ）
１９６０年千葉県生まれ。東京大学教育学部卒、（株）ロングテール社長。２５年ほどで９０冊ほどを翻訳（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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「定本 Cプログラマのためのアルゴリズムとデータ構造 (SOFTBANK BOOKS)」
すべてのCプログラマに最適なアルゴリズム解説書。良いプログラムを書くためにはアルゴリズムとデータ構造の知識は必須である。本書は，C言語の初心者・中級者を対象に，アルゴリズムとデータ構造の基礎から，各アルゴリズムの特長，C言語による実装までを明快に解説している。
目次
第１部 アルゴリズムとデータ構造の基本
第２部 基本的なデータ構造
第３部 探索
第４部 整列
第５部 文字列の探索
第６部 いろいろなアルゴリズム
第２部 基本的なデータ構造
第３部 探索
第４部 整列
第５部 文字列の探索
第６部 いろいろなアルゴリズム
アルゴリズム本 最新・高評価のおすすめの5冊
以下が最新(2018年以降発売本)で高評価の、最新おすすめのアルゴリズム・データ構造本の5冊の詳細です。
(2021/09/17 12:00 更新)
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「Pythonで作って学べる ゲームのアルゴリズム入門」
プログラミング解説書のベストセラー『Pythonでつくる ゲーム開発 入門講座』の著者による
オール図解のアルゴリズムの解説書。簡単かつ楽しい作例でスキルアップできる一冊です。
オール図解のアルゴリズムの解説書。簡単かつ楽しい作例でスキルアップできる一冊です。
内容サンプル
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内容サンプル
「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。
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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内容サンプル
目次
1章 アルゴリズムとは
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
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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「詳解 確率ロボティクス Ｐｙｔｈｏｎによる基礎アルゴリズムの実装 (ＫＳ理工学専門書)」
僕たちは、こんな本を待っていた。Sebastian Thrunらの名著『確率ロボティクス』（マイナビ）の翻訳者であり、同分野の第一人者でもある、上田隆一氏が書き下ろす至極の入門書！ ・理論→実装という一貫した流れで、丁寧に解説。まさにバイブル！・Jupyter Notebook対応だから、すぐに実践できる！・コードはGitHubで全部公開！【第1章「はじめに」より抜粋】 本書は、確率をロボットの認識機能や制御に用いることを考える分野「確率ロボティクス」の入門書です。ロボットの開発者、研究者になるには機械、計算機、制御に関する勉強も必要なうえ、上記のような状況なので、確率論、統計学の理解も重要になってきています。たくさん勉強しなければならないので「手短に」といいたいところですが、確率というものに実感がもてるまでには頭の訓練が必要です。 筆者は学生のとき、確率に対する実感を養うために（実際は家賃込みの月6万円の仕送りを増やすために）、学生寮、後楽園、高田馬場あたりの「現場」でかなりの訓練をして仕送りを減らしていましたが、そちらをおすすめするわけにはいきません。そこでロボティクスでよく使われるアルゴリズムを書いて動かしてもらい、実感をもってもらおうと企画したのが本書です。【主な内容】第1部 準備／第1章 はじめに／第2章 確率・統計の基礎／第3章 自律ロボットのモデル化／第4章 不確かさのモデル化 第2部 自己位置推定とSLAM／第5章 パーティクルフィルタによる自己位置推定／第6章 カルマンフィルタによる自己位置推定／第7章 自己位置推定の諸問題／第8章 パーティクルフィルタによるSLAM／第9章 グラフ表現によるSLAM 第3部 行動決定第／10章 マルコフ決定過程と動的計画法／第11章 強化学習／第12章 部分観測マルコフ決定過程 付録A ベイズ推論によるセンサデータの解析 付録B 計算
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「Scratchで学ぶ プログラミングとアルゴリズムの基本 改訂第２版」
プログラミングとアルゴリズムの基礎、および、「Scratch 3.0」の使い方を学ぶための本です。
大学や高校のプログラミングの授業でも活用していただいている人気定番書を「Scratch 3.0」の登場に合わせて改訂しました。
本書は、Scratchの操作方法を身につけて自由自在に使いこなせるようになるだけでなく、頭の中で考えているアイデアをプログラムとして実現するスキル、つまり論理的な思考のスキルを身につけることを目的としています。
本書の使い方
サンプルのプログラムを作りながら、Scratchの操作とプログラミングのポイントについて学んでいきます。ただし、何も考えずにサンプルの作り方をなぞって操作するだけでは、独り立ちして自分なりのプログラムを作る力はつきません。プログラミングの仕組みをきちんと「わかる」ことが大切です。
各章の<考えてみよう>のコーナーで自分なりに見通しを立てて考えたり、や<プログラミングのポイント>のコラムをしっかりと読んで、操作の背景にある仕組みを考え、理解を深めながら学びをすすめましょう。
加えて、<チャレンジ>や<ステップアップ>といった課題に取り組むことで、頭で理解するだけでなく、身につけるようにしましょう。本書の詳しい使い方や各種のコラムの内容については「序章」の「この本の使い方」をご覧ください。
大学や高校のプログラミングの授業でも活用していただいている人気定番書を「Scratch 3.0」の登場に合わせて改訂しました。
本書は、Scratchの操作方法を身につけて自由自在に使いこなせるようになるだけでなく、頭の中で考えているアイデアをプログラムとして実現するスキル、つまり論理的な思考のスキルを身につけることを目的としています。
本書の使い方
サンプルのプログラムを作りながら、Scratchの操作とプログラミングのポイントについて学んでいきます。ただし、何も考えずにサンプルの作り方をなぞって操作するだけでは、独り立ちして自分なりのプログラムを作る力はつきません。プログラミングの仕組みをきちんと「わかる」ことが大切です。
各章の<考えてみよう>のコーナーで自分なりに見通しを立てて考えたり、や<プログラミングのポイント>のコラムをしっかりと読んで、操作の背景にある仕組みを考え、理解を深めながら学びをすすめましょう。
加えて、<チャレンジ>や<ステップアップ>といった課題に取り組むことで、頭で理解するだけでなく、身につけるようにしましょう。本書の詳しい使い方や各種のコラムの内容については「序章」の「この本の使い方」をご覧ください。
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目次
●プログラミングをはじめよう
第1章 Scratchの基本
第2章 プログラムの流れをつかもう
第3章 変数と配列の使い方をマスターしよう
●本格的なプログラミングを身につけよう
第4章 構造化プログラミング
第5章 関数の使い方をマスターしよう
●アルゴリズムのキホンを学ぼう
第6章 アルゴリズムその1 サーチ(探索)
第7章 アルゴリズムその2 基本的なソート(並び替え)
第8章 アルゴリズムその3 すすんだソート(並び替え)
●Scratchを使いこなそう
第9章 クローン
第1章 Scratchの基本
第2章 プログラムの流れをつかもう
第3章 変数と配列の使い方をマスターしよう
●本格的なプログラミングを身につけよう
第4章 構造化プログラミング
第5章 関数の使い方をマスターしよう
●アルゴリズムのキホンを学ぼう
第6章 アルゴリズムその1 サーチ(探索)
第7章 アルゴリズムその2 基本的なソート(並び替え)
第8章 アルゴリズムその3 すすんだソート(並び替え)
●Scratchを使いこなそう
第9章 クローン
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著者略歴
中植正剛（ナカウエマサタカ）
兵庫県神戸市出身。専門は教育工学、情報教育。私立高等学校にてＩＣＴを活用した協働学習・探求学習の実践に携わる。２００４年より神戸親和女子大学にて、兵庫県内の学校現場に携わりながら、情報教育とプログラミング教育の研究をすすめる。現在、神戸親和女子大学発達教育学部准教授。スタンフォード大学教育大学院修了
太田和志（オオタカズシ）
京都府宇治市出身。専門は教育工学。大学卒業後、高等学校教諭として情報教育に携わる。２００３年から２０１５年まで、東大阪大学短期大学部准教授。情報教育、教員養成に携わりながらソーシャルネットワークを用いた学習に関する研究をすすめてきた。大阪学院大学卒業
鴨谷真知子（カモタニマチコ）
大阪市出身。２００１年から彫刻家として個展を毎年開催。木彫の現代彫刻作品を作る一方で、フィジカルコンピューティングの作品などのディジタルな制作にも積極的に取り組んでいる。情報デザインを専門としており、コミュニケーションデザインやソーシャルネットワークなどを研究。東大阪大学短期大学部助教（情報教育センター所属）を経て、現在はＣｒｏｓｓ Ｍｅｄｉａ＋Ｄｅｓｉｇｎ代表としてデザイン業を営む。武蔵野美術大学造形学部コミュニケーションデザイン学科デザイン情報卒業（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）
兵庫県神戸市出身。専門は教育工学、情報教育。私立高等学校にてＩＣＴを活用した協働学習・探求学習の実践に携わる。２００４年より神戸親和女子大学にて、兵庫県内の学校現場に携わりながら、情報教育とプログラミング教育の研究をすすめる。現在、神戸親和女子大学発達教育学部准教授。スタンフォード大学教育大学院修了
太田和志（オオタカズシ）
京都府宇治市出身。専門は教育工学。大学卒業後、高等学校教諭として情報教育に携わる。２００３年から２０１５年まで、東大阪大学短期大学部准教授。情報教育、教員養成に携わりながらソーシャルネットワークを用いた学習に関する研究をすすめてきた。大阪学院大学卒業
鴨谷真知子（カモタニマチコ）
大阪市出身。２００１年から彫刻家として個展を毎年開催。木彫の現代彫刻作品を作る一方で、フィジカルコンピューティングの作品などのディジタルな制作にも積極的に取り組んでいる。情報デザインを専門としており、コミュニケーションデザインやソーシャルネットワークなどを研究。東大阪大学短期大学部助教（情報教育センター所属）を経て、現在はＣｒｏｓｓ Ｍｅｄｉａ＋Ｄｅｓｉｇｎ代表としてデザイン業を営む。武蔵野美術大学造形学部コミュニケーションデザイン学科デザイン情報卒業（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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「Excelでわかる機械学習 超入門 -AIのモデルとアルゴリズムがわかる」
（概要）
機械学習とは，コンピュータに学習させる技術を指します。AIの発展とともに，さまざまな手法が登場してきました。このAIのモデルとそのアルゴリズムは種類が多く，AIに関心のある人が学習を始めたとき，困惑する原因となっています。本書では，それらを整理し，わかりやすく解説します。具体例にはExcelを利用するため，難しい前提知識なしで，機械学習のさまざまな手法を体験することができます。どのような手法でAIが実現しているのか知りたい人に最適です。
（こんな方におすすめ）
・AI（人工知能）や機械学習に関心のある学生，ビジネスマン，教育者
（目次）
1章 機械学習の基本
1．機械学習とAI，そして深層学習
2．教師あり学習と教師なし学習
2章 機械学習のための基本アルゴリズム
1．モデルの最適化と最小2乗法
2．最適化計算の基本となる勾配降下法
3．ラグランジュの緩和法と双対問題
4．モンテカルロ法の基本
5．遺伝的アルゴリズム
6．ベイズの定理
3章 回帰分析
1．重回帰分析
2．重回帰分析をExcelで体験
4章 サポートベクターマシン（SVM）
1．サポートベクターマシン（SVM）のアルゴリズム
2．サポートベクターマシン（SVM）をExcelで体験
5章 ニューラルネットワークとディープラーニング
1．ニューラルネットワークの基本単位のユニット
2．ユニットを層状に並べたニューラルネットワーク
3．誤差逆伝播法（バックプロパゲーション法）
4．誤差逆伝播法をExcelで体験
6章 RNNとBPTT
1．リカレントニューラルネットワーク（RNN）の仕組み
2．バックプロパゲーションスルータイム（BPTT）
3．BPTTをExcelで体験
7章 Q学習
1．強化学習とQ学習
2．Q学習のアルゴリズム
3．Q学習をExcelで体験
8章 DQN
1．DQNの考え方
2．DQNのアルゴリズム
3．DQNをExcelで体験
9章 ナイーブベイズ分類
1．ナイーブベイズ分類のアルゴリズム
2．ナイーブベイズ分類をExcelで体験
付録A．ニューラルネットワークの訓練データ
付録B．ソルバーのインストール法
付録C．機械学習のためのベクトルの基礎知識
付録D．機械学習のための行列の基礎知識
付録E．機械学習のための微分の基礎知識
付録F．多変数関数の近似公式
付録G．NNにおけるユニットの誤差と勾配の関係
付録H．NNにおけるユニットの誤差の「逆」漸化式
付録I．RNNにおけるユニットの誤差と勾配の関係
付録J．BP，BPTTで役立つ漸化式の復習
付録K．RNNにおけるユニットの誤差の「逆」漸化式
付録L．重回帰方程式の求め方
機械学習とは，コンピュータに学習させる技術を指します。AIの発展とともに，さまざまな手法が登場してきました。このAIのモデルとそのアルゴリズムは種類が多く，AIに関心のある人が学習を始めたとき，困惑する原因となっています。本書では，それらを整理し，わかりやすく解説します。具体例にはExcelを利用するため，難しい前提知識なしで，機械学習のさまざまな手法を体験することができます。どのような手法でAIが実現しているのか知りたい人に最適です。
（こんな方におすすめ）
・AI（人工知能）や機械学習に関心のある学生，ビジネスマン，教育者
（目次）
1章 機械学習の基本
1．機械学習とAI，そして深層学習
2．教師あり学習と教師なし学習
2章 機械学習のための基本アルゴリズム
1．モデルの最適化と最小2乗法
2．最適化計算の基本となる勾配降下法
3．ラグランジュの緩和法と双対問題
4．モンテカルロ法の基本
5．遺伝的アルゴリズム
6．ベイズの定理
3章 回帰分析
1．重回帰分析
2．重回帰分析をExcelで体験
4章 サポートベクターマシン（SVM）
1．サポートベクターマシン（SVM）のアルゴリズム
2．サポートベクターマシン（SVM）をExcelで体験
5章 ニューラルネットワークとディープラーニング
1．ニューラルネットワークの基本単位のユニット
2．ユニットを層状に並べたニューラルネットワーク
3．誤差逆伝播法（バックプロパゲーション法）
4．誤差逆伝播法をExcelで体験
6章 RNNとBPTT
1．リカレントニューラルネットワーク（RNN）の仕組み
2．バックプロパゲーションスルータイム（BPTT）
3．BPTTをExcelで体験
7章 Q学習
1．強化学習とQ学習
2．Q学習のアルゴリズム
3．Q学習をExcelで体験
8章 DQN
1．DQNの考え方
2．DQNのアルゴリズム
3．DQNをExcelで体験
9章 ナイーブベイズ分類
1．ナイーブベイズ分類のアルゴリズム
2．ナイーブベイズ分類をExcelで体験
付録A．ニューラルネットワークの訓練データ
付録B．ソルバーのインストール法
付録C．機械学習のためのベクトルの基礎知識
付録D．機械学習のための行列の基礎知識
付録E．機械学習のための微分の基礎知識
付録F．多変数関数の近似公式
付録G．NNにおけるユニットの誤差と勾配の関係
付録H．NNにおけるユニットの誤差の「逆」漸化式
付録I．RNNにおけるユニットの誤差と勾配の関係
付録J．BP，BPTTで役立つ漸化式の復習
付録K．RNNにおけるユニットの誤差の「逆」漸化式
付録L．重回帰方程式の求め方
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内容サンプル
目次
1章 機械学習の基本
§1．機械学習とAI、そして深層学習
§2．教師あり学習と教師なし学習
2章 機械学習のための基本アルゴリズム
§1．モデルの最適化と最小2乗法
§2．最適化計算の基本となる勾配降下法
§3．ラグランジュの緩和法と双対問題
§4．モンテカルロ法の基本
§5．遺伝的アルゴリズム
§6．ベイズの定理
3章 回帰分析
§1．重回帰分析
§2．重回帰分析をExcelで体験
4章 サポートベクターマシン（SVM）
§1．サポートベクターマシン（SVM）のアルゴリズム
§2．サポートベクターマシン（SVM）をExcelで体験
5章 ニューラルネットワークとディープラーニング
§1．ニューラルネットワークの基本単位のユニット
§2．ユニットを層状に並べたニューラルネットワーク
§3．誤差逆伝播法（バックプロパゲーション法）
§4．誤差逆伝播法をExcelで体験
6章 RNNとBPTT
§1．リカレントニューラルネットワーク（RNN）の仕組み
§2．バックプロパゲーションスルータイム（BPTT）
§3．BPTTをExcelで体験
7章 Q学習
§1．強化学習とQ学習
§2．Q学習のアルゴリズム
§3．Q学習をExcelで体験
8章 DQN
§1．DQNの考え方
§2．DQNのアルゴリズム
§3．DQNをExcelで体験
9章 ナイーブベイズ分類
§1．ナイーブベイズ分類のアルゴリズム
§2．ナイーブベイズ分類をExcelで体験
付録A．ニューラルネットワークの訓練データ
付録B．ソルバーのインストール法
付録C．機械学習のためのベクトルの基礎知識
付録D．機械学習のための行列の基礎知識
付録E．機械学習のための微分の基礎知識
付録F．多変数関数の近似公式
付録G．NNにおけるユニットの誤差と勾配の関係
付録H．NNにおけるユニットの誤差の「逆」漸化式
付録I．RNNにおけるユニットの誤差と勾配の関係
付録J．BP、BPTTで役立つ漸化式の復習
付録K．RNNにおけるユニットの誤差の「逆」漸化式
付録L．重回帰方程式の求め方
§1．機械学習とAI、そして深層学習
§2．教師あり学習と教師なし学習
2章 機械学習のための基本アルゴリズム
§1．モデルの最適化と最小2乗法
§2．最適化計算の基本となる勾配降下法
§3．ラグランジュの緩和法と双対問題
§4．モンテカルロ法の基本
§5．遺伝的アルゴリズム
§6．ベイズの定理
3章 回帰分析
§1．重回帰分析
§2．重回帰分析をExcelで体験
4章 サポートベクターマシン（SVM）
§1．サポートベクターマシン（SVM）のアルゴリズム
§2．サポートベクターマシン（SVM）をExcelで体験
5章 ニューラルネットワークとディープラーニング
§1．ニューラルネットワークの基本単位のユニット
§2．ユニットを層状に並べたニューラルネットワーク
§3．誤差逆伝播法（バックプロパゲーション法）
§4．誤差逆伝播法をExcelで体験
6章 RNNとBPTT
§1．リカレントニューラルネットワーク（RNN）の仕組み
§2．バックプロパゲーションスルータイム（BPTT）
§3．BPTTをExcelで体験
7章 Q学習
§1．強化学習とQ学習
§2．Q学習のアルゴリズム
§3．Q学習をExcelで体験
8章 DQN
§1．DQNの考え方
§2．DQNのアルゴリズム
§3．DQNをExcelで体験
9章 ナイーブベイズ分類
§1．ナイーブベイズ分類のアルゴリズム
§2．ナイーブベイズ分類をExcelで体験
付録A．ニューラルネットワークの訓練データ
付録B．ソルバーのインストール法
付録C．機械学習のためのベクトルの基礎知識
付録D．機械学習のための行列の基礎知識
付録E．機械学習のための微分の基礎知識
付録F．多変数関数の近似公式
付録G．NNにおけるユニットの誤差と勾配の関係
付録H．NNにおけるユニットの誤差の「逆」漸化式
付録I．RNNにおけるユニットの誤差と勾配の関係
付録J．BP、BPTTで役立つ漸化式の復習
付録K．RNNにおけるユニットの誤差の「逆」漸化式
付録L．重回帰方程式の求め方
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アルゴリズム本「Kindle Unlmited 読み放題 人気ランキング」
「Kindle Unlimited」は、Amazonの定額本読み放題サービス。
実はそこにアルゴリズムの本もそこそこあるんです。すなわち、定額で何冊も学習することも可能。
Kindle Unlimitedの主な特徴としては、おおよそ以下の通り。
- 雑誌がかなり充実
- 豊富なKindle個人出版本がほとんど読み放題
- 最近は出版社単行本も対応増加
個人的には雑誌が、IT系(CG WORLD等)、ガジェット系(Get Navi等)、ゲーム(ファミ通等)、など見たい雑誌が幅広く読めるのが大きな魅力。2冊以上読みたいものがあるだけで確実にお得です。
また、30日無料体験も可能なので、体験期間を利用して無料で学習してみるのもお得な学習法です。
以下がKindle Unlimited対応のアルゴリズム関係の本人気ランキングです。
(2021/09/17 12:00 更新)
| Rank | 製品 | 価格 |
|---|---|---|
1 |  | 売り切れ |
2 |  | 269円 |
3 |  | 269円 |
4 |  アルゴリズム基礎 研修用テキスト: 新入社員研修用に特化した、アルゴリズムを初めて学ぶ人のための本 新入社員研修シリーズ (テクノファイブ株... 発売日 2021/04/09 テクノファイブ株式会社 Kindle Unlimited対象 総合評価 | 1,250円 |
5 |  | 269円 |
6 |  | 269円 |
7 |  | 269円 |
8 |  | 269円 |
9 |  | 385円 |
10 |  | 269円 |
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。
関連：最新おすすめのKindle端末
以下では最新のKindle端末について比較、おすすめ紹介しています、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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