概要

本書は，Pythonを使用してアルゴリズムを習得するための入門書です。ソート，サーチ，再帰，リスト，木，グラフといったアルゴリズムの基本から，連立方程式の解法，逆ポーランド記法，最短路問題，タートルグラフィックス，グラフ描画，パズルやゲームといった実用的な応用まで，豊富な例題を通してアルゴリズムを効率的に学ぶことができます。例題や練習問題は「Google Colaboratory」で動作するので，Webブラウザーがあればすぐに動作が確認可能です。

著者がこれまで30年以上にわたって出してきた定番シリーズ「○○によるはじめてのアルゴリズム入門」の最新版となります。

こんな方におすすめ

• すでにPythonについては知識があり，Pythonでアルゴリズムを勉強したい人

目次

第1章　ウォーミング・アップ

• 1-0　アルゴリズムとは
• 1-1　漸化式
• 1-2　写像
• 1-3　順位付け
• 1-4　ランダムな順列
• 1-5　モンテカルロ法
• 1-6　ユークリッドの互除法
• 1-7　エラトステネスのふるい

第2章　数値計算

• 2-0　数値計算とは
• 2-1　乱数
• 2-2　数値積分
• 2-3　テイラー展開
• 2-4　非線形方程式の解法
• 2-5　補間
• 2-6　多桁計算
• 2-7　長いπ
• 2-8　連立方程式の解法
• 2-9　線形計画法
• 2-10　最小2乗法

第3章　ソートとサーチ

• 3-0　ソートとサーチとは
• 3-1　基本ソート
• 3-2　シェル・ソート
• 3-3　線形検索（リニアサーチ）と番兵
• 3-4　2分探索（バイナリサーチ）
• 3-5　マージ（併合）
• 3-6　文字列の照合（パターンマッチング）
• 3-7　文字列の置き換え（リプレイス）
• 3-8　ハッシュ

第4章　再帰

• 4-0　再帰とは
• 4-1　再帰の簡単な例
• 4-2　再帰解と非再帰解
• 4-3　順列の生成
• 4-4　ハノイの塔
• 4-5　迷路
• 4-6　クイック・ソート

第5章　データ構造

• 5-0　データ構造とは
• 5-1　スタック
• 5-2　キュー
• 5-3　データ構造としてのリスト
• 5-4　Pythonの言語仕様のリスト
• 5-5　双方向リスト
• 5-6　逆ポーランド記法
• 5-7　パージング
• 5-8　自己再編成探索
• 5-9　リストを用いたハッシュ

第6章　木（tree）

• 6-0　木とは
• 6-1　2分探索木のリスト表現
• 6-2　2分探索木の作成
• 6-3　2分探索木の再帰的表現
• 6-4　2分探索木のトラバーサル
• 6-5　レベルごとのトラバーサル
• 6-6　ヒープ
• 6-7　ヒープ・ソート
• 6-8　式の木
• 6-9　知的データベース

第7章　グラフ（graph）

• 7-0　グラフとは
• 7-1　グラフの探索（深さ優先探索）
• 7-2　グラフの探索（幅優先探索）
• 7-3　トポロジカル・ソート
• 7-4　Eulerの一筆書き
• 7-5　最短路問題

第8章　グラフィックス

• 8-0　ColabTurtle（タートルグラフィックス・ライブラリ）
• 8-1　forwardとleft
• 8-2　2次元座標変換
• 8-3　ジオメトリック・グラフィックス
• 8-4　3次元座標変換
• 8-5　立体モデル
• 8-6　3次元関数と隠線処理
• 8-7　リカーシブ・グラフィックスⅠ
• 8-8　リカーシブ・グラフィックスⅡ
• 8-9　いろいろなリカーシブ・グラフィックス
• 8-10　グラフィックス・ライブラリ（glib.py）
• 8-11　Matplotlibを使ったグラフの作成
• 8-12　Matplotlibを使った3D表示

第9章　パズル・ゲーム

• 9-1　魔方陣
• 9-2　戦略を持つじゃんけん
• 9-3　バックトラッキング
• 9-4　ダイナミック・プログラミング
• 9-5　万年暦で作るカレンダー
• 9-6　21を言ったら負けゲーム
• 9-7　迷路の作成と探索

サポート

ダウンロード

本書に掲載しているプログラムコードおよびファイルをダウンロードすることができます。圧縮ファイルをダウンロードし，展開してご利用ください。

1. 下の枠内に，本書P.464に記載されている「アクセスID」と「パスワード」を入力します。
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なお，ipynbファイルを使用する場合，同時に使用できるセッション数には限りがあります。そのため，1つのノートブックを開いて，その都度txtファイルからコピー&ペーストした方が実行しやすい場合があります。