まなびのずかんシリーズアルゴリズムがわかる図鑑

[表紙]アルゴリズムがわかる図鑑

紙版発売
電子版発売

B5判/192ページ

定価2,640円(本体2,400円+税10%)

ISBN 978-4-297-12553-0

電子版

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書籍の概要

この本の概要

あのややこしそうなアルゴリズムがこんなにわかりやすいなんて!

動物たちの会話やアクションを読んだり見たりしていくだけで,むりなくアルゴリズムの基本が身につく,楽しい図鑑です。

お手元のパソコンで手軽に動かして実感できるPython実習つき。

こんな方におすすめ

  • アルゴリズムについて基本から学びたいと考えている初学者の方(社会人~小学生高学年の方まで)

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アルゴリズムを“眺めて”楽しもう!
問題解決の効率的な処理手順である「アルゴリズム」を,本当にキホンからやさしく,できれば楽しく,学べたらいいのにな,という悩みを持たれていた方に,朗報です!

本書のサンプル

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目次

第1章 しまう ─ データ構造

  • 1-1 どれを選べば楽々? ─ データ構造
  • 1-2 積み上げる  ─ スタック
  • 1-3 早い者順に並ぶ ─ キュー
  • 1-4 使うデータ構造しだいで答えを出す手間が変わる
  • 1-5 パソコンをネジ回しで開けると見えるヒント ─ メモリ
  • 1-6 メモリにそっくり!? ─ 配列
  • 1-7 チャレンジ! 配列を使ったプログラム
  • 【コラム】LinuxにおけるPythonのインストール
  • 1-8 矢印があれば移動が減る ─ 連結リスト
  • 1-9 枝分かれを表現 ─ 木と木構造
  • 1-10 二分木を使って式を表現する

第2章 みつける ─ 探索のアルゴリズム

  • 2-1 たくさんのものから探そう! ─ 探索
  • 2-2 チャレンジ! ユーザのデータをしまうプログラム
  • 2-3 端から探そう ─ 線形探索法
  • 2-4 アルゴリズムの評価はおおざっぱに ─ O記法
  • 【コラム】関数
  • 2-5 チャレンジ! 線形探索法のプログラム
  • 2-6 探しものは前に? それとも後ろに? ─ 二分探索法
  • 2-7 チャレンジ! 最悪と最良のケースにおける計算量を求める
  • 2-8 一撃で見つける  ─ ハッシュ法
  • 2-9 ハッシュ値が衝突したらどうする?
  • 2-10 チャレンジ! ハッシュ法でデータを探索するプログラム

第3章 ならべる ─ ソートのアルゴリズム

  • 3-1 ならべてみよう! ─ ソート
  • 3-2 チャレンジ! ソートのプログラム
  • 3-3 列のどこに入れる? ─ 挿入ソート
  • 3-4 挿入ソートの計算量,最良のケース
  • 【コラム】番兵
  • 3-5 挿入ソートの計算量,最悪のケース
  • 3-6 最強はどれだ? ─ 選択ソート
  • 3-7 選択ソートの計算量
  • 3-8 ソート済みデータが浮かんでくる? ─ バブルソート
  • 3-9 データを振り分ける ─ クイックソート
  • 3-10 クイックソートの計算量,最良と最悪のケース
  • 3-11 クイックソートの手順
  • 3-12 安定なソートアルゴリズム
  • 3-13 一見当たり前でも高性能 ─ マージソート
  • 3-14 マージソートの手順
  • 3-15 マージソートの計算量
  • 3-16 マージソートの領域計算量

第4章 かくす ─ 暗号とセキュリティ

  • 4-1 何を知られると解読されてしまうのか? ─ 暗号の基礎
  • 4-2 鍵をどうやって渡す? ─ 共通鍵方式
  • 4-3 相手に渡した鍵は知られても大丈夫 ─ 公開鍵方式
  • 4-4 本当に本人? ─ 認証
  • 4-5 チャレンジ! 公開鍵方式を体験

第5章 かんがえる? ─ 人工知能(AI)

  • 5-1 モデルは神経細胞 ─ ディープラーニング
  • 5-2 チャレンジ! ニューラルネットワークにおける計算
  • 5-3 どれとどれが仲間? ─ クラスタリング
  • 付録A Pythonのインストール
  • 付録B エラー対処法

著者プロフィール

松浦健一郎(まつうらけんいちろう)

東京大学工学系研究科電子工学専攻修士課程修了。研究所において並列コンピューティングの研究に従事した後,フリーのプログラマ&ライター&講師として活動中。企業や研究機関向けにソフトウェア,ゲーム,ライブラリ等を受注開発したり,遠隔配信や動画も含む研修の講師を務めたりしている。司 ゆきと共著でプログラミングやゲームに関する著書多数。


司ゆき(つかさゆき)

東京大学理学系研究科情報科学専攻修士課程修了。大学では人工知能(自然言語処理)を学ぶ。研究機関や企業向けのソフトウェア開発や研究支援,ゲーム開発,書籍や研修用テキストの執筆,論文や技術記事の翻訳,翻訳書の技術監修,学校におけるプログラミングの講師を行う。