アルゴリズム本 - 人気 / 新書 / 高評価 書籍一覧 | 技術書の本だな

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。  

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AtCoder株式会社は、日本発のプログラミングコンテスト運営会社として2012年６月20日に設立され、年々活動の幅を拡げてきました。
AtCoderの開催するコンテストは、「与えられた問題を解決するアルゴリズムを考え、それを正しく実装する」ことを競技化したものです。
本書は「AtCoderでアルゴリズムを学びたい」「AtCoderのコンテストに参加したい」という方に向けたAtCoderの入門書です。
AtCoderのコンテストで出題された過去問を用いて、問題の解き方を体系的に解説しました。一つひとつの問題を解説する際には、「なぜそのように考えるのか」が明快になるように心がけました。

筆者は、プログラマのための技術情報共有サービスサイトQiitaに、次のタイトルの記事を投稿しています（2018年３月）。
「AtCoderに登録したら次にやること～これだけ解けば十分闘える！過去問精選10問～」
この記事は、AtCoderの過去問10問を実際に解くことで、読者がAtCoderへスムーズに入門できるように試みたものです。
本書はこの記事にいくつかのトピックを追加して、さらにC++とPython3の両言語で学べるようにして、できあがりました。
AtCoderのコンテストは、参加者の人生を大きく変える力があります。
コンテストの問題を解いていくことで、アルゴリズム的思考力が身につきます。コンテストでよい成績を修めてレーティングを上げると、参加者の市場価値も高まります。また、コンテストに参加することで他の参加者とのつながりを得て、交流を深めることもできます。そしてなにより、AtCoderのコンテストは、ゲームのように楽しいものです。
～「まえがき」より～  

●知識ゼロから始められるゲーム制作＆プログラミングの入門書
　本書は、プロのゲームクリエイターがやさしく解説する、ゲーム制作＆プログラミングの入門書です。
　ゲームを自作するには、プログラミングやゲーム制作の知識に加えて、ゲームのアルゴリズムを組むための数学の知識も必要不可欠です。そこで、ゲーム作りやプログラミングが初めてという方に向けて本書を執筆しました。Pythonという学びやすいプログラミング言語を使って、ゲームを作りながらプログラミングの基礎知識、ゲームの制作方法、そしてヒットチェック（当たり判定）などゲーム作りに必要なアルゴリズムや数学を無理なく学べる内容になっています。

【本書のサンプルゲーム】
モグラ叩き、テニスゲーム、カーレース、シューティングゲーム、ジャンプアクションゲーム、3Dダンジョン探検プログラムなど。

　「とにかくゲームを作ってみたい」「知識ゼロからプログラミングやゲーム制作を学びたい」「何かを作りながらプログラミングやアルゴリズムを学びたい」「ゲームでよく使うアルゴリズムや数学を学びたい」といった方におすすめの一冊です。  

フルカラーでわかりやすい! 基礎から学べる1冊

アルゴリズムは、プログラミングを用いて問題を解決していくには欠かせない大切な道具です。一方、アルゴリズムを理解し、そして応用できるようになるためには、ある程度の数学的知識と数学的考察力も大切です。
本書では、中学レベル~大学教養レベルの数学的知識のうちアルゴリズム学習に必要なものについて扱うとともに、有名なアルゴリズムと典型的な数学的考察について丁寧に解説します。さらに、知識をしっかり身に付けるための例題・演習問題が全200問掲載されています。

(目次)
第1章 アルゴリズムと数学の密接なかかわり
1.1 アルゴリズムとは
1.2 なぜアルゴリズムに数学が必要か
1.3 本書の構成/本書による学習について
1.4 本書で扱うアルゴリズム
1.5 本書で扱う数学的知識と数学的考察
第2章 アルゴリズムのための数学の基本知識
2.1 数の分類・文字式・2進法
2.2 基本的な演算と記号
2.3 いろいろな関数
2.4 計算回数を見積もろう ~全探索と二分探索~
2.5 その他の基本的な数学の知識
第3章 基本的なアルゴリズム
3.1 素数判定法
3.2 ユークリッドの互除法
3.3 場合の数とアルゴリズム
3.4 確率・期待値とアルゴリズム
3.5 モンテカルロ法 ~統計的な考え方~
3.6 ソートと再帰の考え方
3.7 動的計画法 ~漸化式の利用~
第4章 発展的なアルゴリズム
4.1 コンピュータで図形問題を ~計算幾何学~
4.2 階差と累積和
4.3 ニュートン法 ~数値計算をやってみよう~
4.4 エラトステネスのふるい
4.5 グラフを使ったアルゴリズム
4.6 効率的な余りの計算
4.7 行列の累乗 ~フィボナッチ数列の高速計算~
第5章 問題解決のための数学的考察
5.1 なぜ数学的考察が大切か
5.2 規則性を考える
5.3 偶奇に着目する
5.4 集合を上手く扱う
5.5 ギリギリを考える
5.6 小問題に分解する
5.7 足された回数を考える
5.8 上界を考える
5.9 次の手だけを考える ~貪欲法~
5.10 その他の数学的考察
最終確認問題

■本書で扱うアルゴリズム(「1.4節」より)
「全探索」「二分探索」「組合せの全探索」「素数判定法」「約数列挙」「ユークリッドの互除法」「モンテカルロ法」「選択ソート」「再帰関数」「分割統治法」「マージソート」「動的計画法」「配列の二分探索」「計算幾何」「累積和」「ニュートン法」「エラトステネスのふるい」「深さ優先探索」「幅優先探索」「繰り返し二乗法」「行列累乗の計算」「勾配降下法」「貪欲法」「A*」

■本書で扱う数学的知識と数学的考察(「1.5節」より)
「数の分類」「文字式」「2進法・3進法」「累乗・ルート」「ビット演算」「一次関数」「二次関数」「多項式関数」「指数関数」「対数関数」「ランダウのO記法」「素数」「最大公約数・最小公倍数」「数列の基本」「集合の基本」「必要条件と十分条件」「絶対誤差と相対誤差」「シグマ記号」「背理法」「積の法則」「階乗と二項係数」「確率と期待値」「期待値の線形性」「平均と標準偏差」「正規分布」「再帰的定義」「数列の漸化式」「平面ベクトル」「微分法」「積分法」「グラフ理論」「合同式」「モジュラ逆数」「行列」「三角関数」

「規則性を考える」「偶奇に着目する」「余事象を考える」「包除原理」「ギリギリを考える」「小問題に分解する」「足された回数を考える」「上界を考える」「次の手だけを考える」「誤差とオーバーフロー」「分配法則」「対称性を使う」「一般性を失わないことを使う」「条件の言い換え」「状態数を考える」
 

【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。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。ご購入前に、無料サンプル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】

機械学習アルゴリズムの違いが見てわかる！

「機械学習アルゴリズムは種類が多く、複雑で何をしているのかわかりにくい」と思ったこと、ありませんか？本書は、そのような機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いて解説した機械学習の入門書です。
いままで複雑でわかりにくかった機械学習アルゴリズムを、図解によりわかりやすく解説しています。アルゴリズムごとに項目を立てているので、どのアルゴリズムがどのような仕組みで動いているのか比較をしやすくしています。
これから機械学習を勉強する方だけでなく、実際に機械学習を業務で使用している方にも新しい気付きを得られるのでお勧めの1冊です。

【本書の特徴】
・複雑な機械学習アルゴリズムの仕組みを1冊で学べる
・オールカラーの図をたくさん掲載
・各アルゴリズム毎にScikit-Learnを使用したコードを記載しているので、見るだけでなく試すこともできる
・仕組みだけでなく、実際の使い方や注意点もわかる

【本書で紹介するアルゴリズム】
01 線形回帰
02 正則化
03 ロジスティック回帰
04 サポートベクトルマシン
05 サポートベクトルマシン（カーネル法）
06 ナイーブベイズ
07 ランダムフォレスト
08 ニューラルネットワーク
09 kNN
10 PCA
11 LSA
12 NMF
13 LDA
14 k-means
15 混合ガウス
16 LLE
17 t-SNE

※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。

 

ゲーム開発者、AIエンジニア、
すべての意思決定に悩んでいる方に必見！
戦略ゲームAIの仕組み、戦略的意思決定プロセスを紐解くバイブル書

【戦略ゲームAIについて】
戦略ゲームの元にとなるストラテジー＆シミュレーションゲームはボードゲームを発端として、発展してきました。
近年では、スマートフォン向けのソーシャルゲームを筆頭に、数多くのゲームでストラテジー＆シミュレーション要素が取り入れられており、
いまやゲーム開発において戦略ゲームAIは避けて通れない非常に重要な要素になっています。
またゲーム開発のみならず、一般の人工知能開発、複雑な意思決定のプロセス形成において、その技術は非常に注目されています。

【本書の特徴】
ストラテジー＆シミュレーションゲームに利用されている戦略ゲームAI技術について、
国内や海外の事例を交え、その仕組みを丁寧に解説した書籍です。
基本的な技術の概論の解説から始まり、
著者が注目するシミュレーション＆ストラテジーゲームAIのアルゴリズムについて、
ビジュアルを交えながら解説します。

【読者対象】
・ゲーム開発者
・AI開発者
・意思決定に興味を持つ方

【本書のゴール】
戦略ゲームAIの仕組みを学ぶことができる

【プロフィール】
ゲームAI研究者・開発者。
京都大学で数学を専攻、大阪大学（物理学修士）、東京大学工学系研究科博士課程（単位取得満期退学）。
博士（工学、東京大学）。2004年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発・研究に従事。
立教大学大学院人工知能科学研究科特任教授、九州大学客員教授、東京大学客員研究員。
国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会設立（チェア）、日本デジタルゲーム学会理事、
芸術科学会理事、人工知能学会理事・シニア編集委員、情報処理学会ゲーム情報学研究会運営委員。

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◆2万部突破のベストセラー!みんな読んでる!◆
◆「 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。  

"競プロ" で必要なテクニックを1冊に凝縮！

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
 

【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。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。ご購入前に、無料サンプル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】

イメージがつかめるから、面白い！
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26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
・50万人が学んだ大人気アプリを書籍化

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26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。

●書籍のもとになったアプリ「アルゴリズム図鑑」の実績
・50万ダウンロード達成（2017年4月時点）
・2016年 App Store「今年のベストApp 10選」に選出

【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 グラフ探索
・幅優先探索
・ベルマン-フォード法
・A* 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 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 など

※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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さまざまなアルゴリズムを一挙に把握できる。
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。


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すべてのPythonプログラマに贈る！ アルゴリズムとデータ構造入門書の最高峰。

本書は、Pythonで実装した豊富なプログラム例を通じて、アルゴリズムとデータ構造の基礎を身につけるためのテキストです。
基本的なアルゴリズムとデータ構造に始まって、目的とするデータを見つける探索、データの並びを一定の順序で並びかえるソート、そして、スタック・キュー・再帰的アルゴリズム・線形リスト・２分探索木などを学習します。
解説にあたっては、難しい理論や概念を視覚的なイメージで理解できるように、213点もの図表を提示しています。本書に示す136編のプログラムは、単なるサンプルではなく、実際に動作するものばかりです。すべてのプログラムを読破すれば、かなりのコーディング力が身につくはずです。
初心者から中上級者まで、すべてのPythonプログラマに最良の一冊です。

【主要目次】
第1章 基本的なアルゴリズム／第2章 データ構造と配列／第3章 探索／第4章 スタックとキュー／
第5章 再帰的アルゴリズム／第6章 ソート／第7章 文字列探索／第8章 線形リスト／第9章 木構造


第1章 基本的なアルゴリズム
第2章 データ構造と配列
第3章 探索
第4章 スタックとキュー
第5章 再帰的アルゴリズム
第6章 ソート
第7章 文字列探索
第8章 線形リスト
第9章 木構造
 

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。
 

本書は、アルゴリズムの入門書の中でも、一番最初に読んでいただきたいアルゴリズム超入門書です!

アルゴリズムの定石と呼ばれるものには様々な種類がありますが、
プログラマ初心者がいきなりたくさんのアルゴリズムを学ぼうとしても、
途中で挫折してしまう人が多いのではないでしょうか。

本書は、アルゴリズムの中でもプログラマが最低限知っておかなくてはならないものだけをぎゅっと絞込み、
ひとつひとつをていねいに解説しているため、無理なく最後まで読み終えることができます。
また、簡単な例でイメージを確認してからフローチャートを少しずつ完成させていく手順で解説しているため、
確実に理解することができます。

アルゴリズムをゼロから学びたい人に必携の1冊です!  

※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。リフロー型電子書籍のようなテキスト拡大などの機能が利用できませんので、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。

[本当の力がつくアルゴリズムの本]
プログラミングコンテストの問題を通してアルゴリズムのしくみや考え方を楽しく習得。

プログラミングコンテストにて世界トップレベルの成績を誇る著者たちが、コンテストで得た知識やノウハウを難易度別にまとめました。初心者が取り組めるアルゴリズムの基本問題から、世界中のプログラマを悩ませた難問まで。“プログラミング脳”を活性化するための問題を厳選して紹介します。

「プログラミングコンテスト」は上級者だけのものではありません。多くの場合は初級者向けの問題も用意され、幅広い参加者が楽しめるよう配慮されています。良い成績を収められなくてもプログラミング能力を向上させることにつながり、何より、楽しく充実した時間を過ごせます！

本書を読むにあたって必要なものは「基礎的なプログラミング能力」だけです。掲載したソースコードはC++ですが基本的な機能のみで記述しており、C++での開発経験がなくても読みやすいように配慮しました。
難易度別に分けて構成し、内容の多いトピックは難易度ごとに何度か扱っています。各トピックは説明と例題からなっています。

第2版となる本書では、４つの新しいトピック「平面・空間を扱う“計算幾何”」「工夫を凝らして賢く“探索”」「分けて解いてまとめる！“分割統治法”」「“文字列”を華麗に扱う」を追加した他、より理解を深めるための練習問題の紹介や、さらなる高みを目指す読者のために発展的内容の紹介を行い、より一層充実した内容になっています。

現役プログラマだけでなくプログラマを目指している方にもぜひ読んでいただきたい1冊です！  

プログラミング入門書として広く活用いただいている『独学プログラマー』の姉妹書が登場。第2弾の本書は、コンピューターサイエンス(計算機科学)の入門書です。
アルゴリズムとデータ構造について、図およびPythonのコードで具体的に示しながら、分かりやすく説明します。
「独学プログラマー」が活躍するうえで役に立つ、基本的な概念と実装を紹介します。
本書に登場するコードは、日経BOOKプラスの本書ウェブページからダウンロードいただけます。詳細な目次ページ（PDF）もそちらからダウンロードいただけます。
独学プログラマーが理解しておくべきもっとも大切な分野を学ぼう！
私は当時、スタンフォード大学、カリフォルニア大学バークレイ校、カリフ ォルニア工科大学を出た優秀なプログラマーと一緒のチームにいました。コンピューターサイエンスを十分に理解している同僚たちの中で、不安で、居心地の悪さを感じていました。独学プログラマーとしてコンピューターサイエンスを学ぶことで、このような不安を最小限に抑えられます。
――「イントロダクション」より  

全国のプログラマを悩ませたパズル集、待望の新作！
問題を解きながら、楽しくアルゴリズムを身につけよう

【本書の特徴】
・パズル問題をソースコードで解く
・楽しみながらプログラミングが上達
・4人のキャラクターによるやさしい解説
・アルゴリズムを深く理解できる
※初歩的なアルゴリズムの知識があることを前提としています

【本書で使用する言語】
Ruby／JavaScript
※すべての問題で、上記2つの言語の解答を掲載しています
※どの言語でも活用できるような解説の仕方をしていますが、上記のどちらかを習得していると、より理解しやすくなります

【内容紹介】
コンピュータを取り巻く環境は日々、大きく変化しています。

そんな時代の変化の中でも、変わらずに
重要とされているのが「アルゴリズム」です。

効率よく処理するプログラムを作成するには、
アルゴリズムを工夫することが求められています。

本書は、さまざまな数学パズルを解くことにより、
「よいアルゴリズム」を身につけることを目的としています。

一筆書きや組み合わせなどの定番問題から、
「サンタクロースが効率よく家を回るには？」
「カップルを隣同士に並ばせない席順は？」といったものまで、
楽しみながら思考が広がる問題を70問用意しました。

※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。
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（概要）

機械学習はAI（人工知能）の基礎技術です。今後AIの利活用が進むにつれて、機械学習をコンピュータシステムに組み込んでビジネスに活用できる人材（本書ではAIエンジニアと呼称します）がますます求められます。

機械学習には目的に応じたいくつかの手法が存在します。それらの手法を正しく使えるようになるために、本書はAIエンジニアが理解しておきたいレベルの深さで、各手法のアルゴリズム（動作原理）を丁寧に解説します。とくにアルゴリズムの目的や意味を理解できることをめざします。（アルゴリズムの背景にある高度な数学・統計学の理論についての説明は必要最小限にとどめ、）まずはプログラムを書いて動かし、その結果を見ながらアルゴリズムの長所・短所や、性能をチューニングするためのコツを学びます。

機械学習プログラムの作成には、プログラミング言語「Python」と機械学習ライブラリ「scikit-learn」を使用します。作成したプログラムは、クラウドサービス「Google Colaboratory」や手元のパソコンに構築する「Jupyter Notebook」の環境で簡単に動かせます。


（こんな方におすすめ）

・機械学習・AI（人工知能）技術を学ぶエンジニアや学生

・これから機械学習システムの開発に携わる人


（目次）

第1章　機械学習の概要と本書の進め方

　　1.1　本章の目的と概要

　　1.2　機械学習の概要と3つの分類

　　1.3　機械学習の各手法の動作原理（アルゴリズム）を学ぶ意義

　　1.4　機械学習の勉強方法

　　1.5　本書で使用するライブラリと実行環境

第2章　実装しながら学ぶアルゴリズムのこころ・教師あり学習編

　　2.1　本章の目的と概要

　　2.2　最小二乗法による線形回帰

　　2.3　L1正則化、L2正則化による過学習の抑制

　　2.4　ロジスティック回帰によるクラス分類

　　2.5　SVCによるクラス分類

　　2.6　決定木によるクラス分類

　　2.7　ランダムフォレストによるクラス分類

　　2.8　Naive Bayesによるテキストデータの分類

第3章　実装しながら学ぶアルゴリズムのこころ・教師なし学習編

　　3.1　本章の目的と概要

　　3.2　主成分分析による次元圧縮

　　3.3　k-meansによるクラスタリングとデータ前処理

　　3.4　ガウス混合モデル（GMM）によるクラスタリング

第4章　実装しながら学ぶアルゴリズムのこころ・発展編

　　4.1　本章の目的と概要

　　4.2　勾配ブースティング決定木によるクラス分類

　　4.3　エルボー法とシルエット分析による

　　4.4　t-SNEによる次元圧縮（多様体学習）

　　4.5　異常検知（Novelty Detection、Outlier Detection）

第5章　機械学習システムの構築フローとモデルの性能評価

　　5.1　本章の目的と概要

　　5.2　ビジネス理解

　　5.3　データ加工

　　5.4　モデリング

　　5.5　デプロイと運用

付録

　　A.1　Google Colaboratoryの利用方法

　　A.2　ローカルPCに機械学習の実装・実行環境を整える方法
 

時代を生き抜く
「確かな力」が身に付く！

【本書のポイント】
・身近なテクノロジーの裏側を体感できる
・問題を解決に導く「考え方」がわかる
・変革するIT技術の「未来」が見えてくる！

アルゴリズムは、プログラマーやエンジニアにとって
必要不可欠な知識です。

特に昨今は機械学習や深層学習が注目されるなど、
ITテクノロジーの大転換期にあり、アルゴリズムの重要性は
ますます高まってきました。

本書は、「身の回りの様々なテクノロジーはどんなアルゴリズムで
実現されているのか」を、自宅PCで確認しながら学習を進めていきます。

「アルゴリズムの基本を学べること」だけでなく、
「アルゴリズムの開発＆活用力（＝問題解決力）を身に付けること」が
本書の目標です。

スキルを高めたいプログラマーはもちろん、
アルゴリズムについての知識を得ておきたい各種技術者や
IT企業の営業マンなどに、ぜひ手に取ってもらいたい1冊です。

※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。
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"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！  

世界有数の研究者による“機械学習の説明書”。2015年アメリカでの発売当初から研究者の間で話題となった力作が、『パターン認識と機械学習』などの翻訳を手がけた神嶌敏弘博士の訳で満を持して刊行。一般向けのきめ細やかな訳注も加えた。
囲碁AI、AmazonやNetflixのお薦め機能、iPhoneのSiri。私たちの生活に溶け込んでいる機械学習とは何か？　観測衛星、DNAシーケンサ、量子加速器などのデータから、機械学習は自然界の謎をすべて解き明かすのか？　蓄えられた莫大なデータはアメリカ大統領選から企業のサービスまで影響を与え、陸・海・空を機械学習で自動操縦される無人車両が飛び交う。機械学習によって、世界はどう変わるのか？
アルゴリズムの歴史を解説するとともに、世界を再構築する究極の「マスターアルゴリズム」の存在を探究。
マスターアルゴリズムが存在する根拠を、神経科学、進化生物学、物理学、統計学、および計算機科学の観点から軽妙かつ縦横に展開する。知的好奇心が沸き立つ1冊。六七質のイラストが世界観を表現。

ペドロ・ドミンゴス（著者）
ワシントン大学ポール・アレン コンピュータサイエンス＆エンジニアリング学部教授。AAAS（アメリカ科学振興協会）およびAAAI（人工知能振興学会）フェロー。1992年リスボン工科大学Instituto SuperiorTecnico修士課程修了（電子工学・コンピュータサイエンス）。1997年カリフォルニア大学アーバイン校にて博士取得（情報・コンピュータサイエンス）。マルコフ論理ネット、影響最大化問題、データストリーム、敵対的学習、sum-productネットなど顕著な業績が知られている、世界有数の機械学習研究者である。KDD2003、SRL2009ではプログラム委員長を務める。IMLS（国際機械学習学会）の発起人。“Machine Learning ”誌編集委員。SIGKDD Innovation Award、IJCAI John McCarthy Awardを筆頭に受賞多数。

神嶌敏弘（訳者）
1994年京都大学大学院工学研究科修士課程修了（情報工学専攻）。1994年電子技術総合研究所入所。2001年京都大学にて博士取得（情報学）。現在は産業技術総合研究所にて、機械学習やデータマイニングの手法、特に公平性配慮型データマイニングと推薦システムや個人化技術などについて研究。
携わった書籍に、人工知能学会監修『深層学習』（編／近代科学社）、トレバー・ヘイスティ他『統計的学習の基礎』（共監訳／共立出版）、C.M.ビショップ『パターン認識と機械学習』（共訳／丸善出版）などがある。
2019年人工知能学会 AI ELSI賞 Perspective部門受賞。  

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。  

機械学習の原理を知るための、初めての入門

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本書は具体的なデータ分析の手法を説明する意図で書かれたものではありません。
実用的な目的ならscikit-learnやChainerなどの既存のフレームワークを使うべきですが、本書では機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、自分でゼロから実装することを目標としています。こうすることにより、とかくブラックボックスになりがちな機械学習の仕組みを理解し、さらなる応用力と問題解決力を身につけることができるようになります。
また、処理系にはデファクトスタンダードであるPythonを使い、機械学習に必要な数学の知識もわかりやすく解説しています。
これから機械学習を始める学生さんや、いきなりプロジェクトに放り込まれていまいち理解できないままデータ分析の仕事をしているエンジニアの方にも最適です。

●目次
はじめに
第01章　学習を始める前に
　01 本書の目的
　02 本書は何を含まないか
　03 機械学習の初歩
　04 実行環境の準備
第02章　Pythonの基本
　01 プログラムの実行方法
　02 基本的な文法
　03 数値と文字列
　04 複数行処理
　05 制御構造
　06 リスト、辞書、集合
　07 関数定義
　08 オブジェクト指向
　09 モジュール
　10 ファイル操作
　11 例外処理
第03章　機械学習に必要な数学
　01 基本事項の確認
　02 線形代数
　03 微積分
第04章　Pythonによる数値計算
　01 数値計算の基本
　02 NumPyの基本
　03 配列の基本計算
　04 疎行列
　05 NumPy/SciPyによる線形代数
　06 乱数
　07 データの可視化
　08 数理最適化
　09 統計
第05章　機械学習アルゴリズム
　01 準備
　02 回帰
　03 リッジ回帰
　04 汎化と過学習
　05 ラッソ回帰
　06 ロジスティック回帰
　07 サポートベクタマシン
　08 k-Means法
　09 主成分分析（PCA）
INDEX

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ソフトウェアを設計するための基礎となるデータ構造とアルゴリズムについて,一般の理工系学部1~3年生を対象として,高校の数学基礎知識のみを前提とした易しい標準的なテキストまたは入門独習書です。半期授業・1年授業のどちらにも柔軟に対応できるように工夫されており,各章は1回の授業で扱える分量にまとめてあります。1~4章までは必ず学ぶべき基本事項で,そのあとは講義などで使用される方や独習者の時間と興味応じて自由に選択が可能です。そのための後に,各章間の関係図・学習順序が示されているので,それぞれの事情に応じて学習するべき章を選ぶのに参考となるでしょう。
解説には図版を多用し,より深く確実な理解が得られるように配慮されています。また,すべての章末には演習問題が配置されており,巻末に略解が示されています。さらに,「カーペンターズ・アルゴリズム」というタイトルの囲み記事を設け,新しい計算原理を考えるための柔軟な発想を刺激する機会も作られています。  

「アルゴリズム体験学習ソフトウェア」との連動学習で学ぶ、アルゴリズムとデータ構造入門書の最高峰。

「最も分かりやすいアルゴリズム入門書」と読者の絶賛を博した大ロングセラー『新・明解C言語で学ぶアルゴリズムとデータ構造』の改訂版です。
初級レベルのCプログラマを対象に、スタックやキュー、二分木などのデータ構造をはじめとして、探索、ソートなどの、アルゴリズムの基礎について明快に解説しています。
改訂にあたっては、より明解な解説になるよう文章と図版を改めています。
前著同様、大ロングセラーが期待される一冊です。  

 

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これからのIT人材必修の「アルゴリズム実技検定」初の公式テキスト登場！

■アルゴリズム実技検定（PAST）とは
　アルゴリズム実技検定（PAST）とは、IT人材のプログラミングスキルを可視化することを目的としたAtCoder株式会社が主催する検定試験です。

■アルゴリズム実技検定の中級認定まで対応
　本書は、「エントリー」「初級」「中級」の出題範囲を網羅的に解説しています。
　プログラミングの基礎知識から、各種アルゴリズムの解説、数学的な問題解決方法まで、アルゴリズム実技検定だけでなく、これからのソフトウェアエンジニアに要求される知識を丁寧に盛り込みました。
　本書を通じて学習することで、「中級」に求められる「様々なアプローチがある課題において、適切なアルゴリズムを選択し、高速なプログラムを作成」できることを目指しましょう。

■本書の特徴
□特徴1：はじめての挑戦でもこの1冊で準備できます！
　はじめてのプログラミング、はじめての検定試験でも安心して挑戦できます。
・問題の解き方から回答方法まで丁寧に解説
・中級範囲に出題されるアルゴリズム（問題解決方法）も細かく図解
・Pythonの特徴から基本文法、標準入出力も例を交えて丁寧に説明

□特徴2：実際の問題を解きながら学べます！
　アルゴリズム実技検定で求められる知識を問題に取り組みながら得られます。
・はじめての挑戦でもつまずかないように、概念図を豊富に掲載
・はじめてではわかりづらい、問題文の読み解き方も丁寧に解説
・過去にAtCoderやアルゴリズム実技検定で出題された問題を抜粋して解説

□特徴3：プログラマーに求められる知識も身につきます！
　問題を解決するだけではなく、高速なプログラムの作成方法も学習できます。
・課題に合わせて、適切なアルゴリズムの選択方法を解説
・複数のアプローチがありえる問題では回答パターンを紹介
・計算量を考えてプログラムを書き換える方法も丁寧に説明

■本書の構成
　1章　アルゴリズム実技検定の挑戦にあたって
　2章　問題の解き方
　3章　アルゴリズムとコーディング
　4章　入門編（標準入出力、if、for、簡単な数学的問題）［エントリー編］
　5章　基礎編（二次元配列、各種探索、再帰、数学的な問題）［初級編］
　6章　応用編（各種探索、各種順列、動的計画法、メモ化再帰、計算量改善テクニック、累積和、グラフアルゴリズム）［中級編］
　7章　さらなる得点を狙うために

●目次
第1章　アルゴリズム実技検定の挑戦にあたって
　1-1　試験要綱
　1-2　スケジュール、学習方法の手引き
　1-3　アルゴリズム実技検定を通じて実現できること
　1-4　なぜPythonではじめるのか
　1-5　実行環境の準備
第2章　問題の解き方
　2-1　PASTでの回答方法、ジャッジについて
　2-2　どういう順番で回答するべきか
　2-3　受験時に準備しておいた方が良いもの
第3章　アルゴリズムとコーディング
　3-1　アルゴリズムの簡単な説明
　3-2　データ構造について
　3-3　コーディングについて
第4章　入門編（エントリー合格レベル）
　4-1　Pythonの特徴
　4-2　標準入出力の使い方
　4-3　整数、小数の使い方
　4-4　文字列の使い方
　4-5　配列の使い方
　4-6　if文を用いた条件分岐
　4-7　条件判定とTrue、Falseの使い方
　4-8　for文とwhile文を用いた繰り返し
　4-9　辞書型の使い方
　4-10　問題を解いてみよう
第5章　基礎編（初級合格レベル）
　5-1　二次元配列（配列処理）
　5-2　各種探索（全探索）
　5-3　グラフ
第6章　応用編（中級合格レベル）
　6-1　幅優先探索と深さ優先探索
　6-2　動的計画法
　6-3　集合に対する全探索と動的計画法
　6-4　数学的基礎知識の紹介、数学的問題
　6-5　累積和
　6-6　貪欲法
　6-7　二分探索
　6-8　最短路問題
　6-9　最小全域木問題
　6-10　組み合わせと数え上げ問題
　6-11　クエリの処理
第7章　さらなる得点を狙うために
　7-1　アルゴリズムを組み合わせる
　7-2　考察テクニックを身につける
　7-3　複雑な解法を整理して解ききる  

アルゴリズムの基礎が手に取るように分かる

アルゴリズムの定番的入門書、ここに誕生。
大ロングセラー『定本Cプログラマのためのアルゴリズムとデータ構造』の著者、近藤嘉雪の最新作。

Java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、Javaによる実装までを、平易な文章で詳細に解説。

プログラミング上達に必須な、アルゴリズとデータ構造の基礎について、
取り上げるアルゴリズムは、整列(バブルソート、選択ソート、挿入ソート、シェルソート、クイックソート、
マージソート、ヒープソート、ビンソート、分布数え上げソート、奇数ソート)をはじめ、
文字列の探索(力まかせのアルゴリズム、KMP法、BM法)、
バックトラック法、動的計画法など、多岐にわたる。

紹介したすべてのアルゴリズムについて、Javaによるサンプルコードを掲載している。
すべてのJavaプログラマ必読。


▼本書の構成
第1部 アルゴル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

 

 

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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．  

 

イメージがつかめるから、わかる！楽しい！
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）

 

 

システムトレーダー、エンジニアなどの間で話題沸騰
発売後売り切れの書店続出、大反響につき即増刷決定!

人工知能(AI)、機械学習の発展は金融をどのように変えるのか

理論と実務を熟知した第一人者による比類なき大著“Advance in Financial Machine Learning"(2018年、Wileyより刊行)、待望の日本版刊行!
すでに中国語、韓国語、ロシア語にも翻訳された名著を、実務を知り尽くしたクオンツが日本の読者に向けて翻訳

データの構造化とラべリング、モデリング、バックテスト、ハイパフォーマンスコンピューティングなど、金融工学における機械学習の活用の可能性を、Pythonのコード例を交えて徹底解説

目次
はじめに
第1章 ファイナンス機械学習という新分野
Part1 データ分析
第2章 金融データの構造
第3章 ラベリング
第4章 標本の重み付け
第5章 分数次差分をとった特徴量
Part2 モデリング
第6章 アンサンブル法
第7章 ファイナンスにおける交差検証法
第8章 特徴量の重要度
第9章 交差検証法によるハイパーパラメータの調整
Part3 バックテスト
第10章 ベットサイズの決定
第11章 バックテストの危険性
第12章 交差検証によるバックテスト
第13章 人工データのバックテスト
第14章 バックテストの統計値
第15章 戦略リスクを理解する
第16章 機械学習によるアセットアロケーション
Part4 金融市場分析のための特徴量
第17章 構造変化
第18章 エントロピー特徴量
第19章 マイクロストラクチャーに基づく特徴量
Part5 ハイパフォーマンスコンピューティング
第20章 マルチプロセッシング(多重処理)とベクトル化
第21章 総当たり法と量子コンピュータ
第22章 ハイパフォーマンス計算知能と予測技術
Kesheng Wu and Horst Simon  

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。
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★まずは、この一冊から始めよう!★

最適輸送は、ふたつの確率分布を比較するためのツールです。深層学習の勃興とGPU計算の普及により、機械学習分野でも最適輸送が広く用いられるようになりました。
本書では、線形代数・確率・最適化についての初歩的な知識を前提として、線形計画、エントロピー正則化、シンクホーンアルゴリズム、敵対的ネットワーク、スライス法などのさまざまな解法アプローチをていねいに解説します。


【主な内容】
第1章 確率分布を比較するツールとしての最適輸送
第2章 最適化問題としての定式化
第3章 エントロピー正則化とシンクホーンアルゴリズム
第4章 敵対的ネットワーク
第5章 スライス法
第6章 他のダイバージェンスとの比較
第7章 不均衡最適輸送
第8章 ワッサースタイン重心
第9章 グロモフ・ワッサースタイン距離
第10章 おわりに  

現代社会を支える根幹技術をPythonで！　 Pythonプログラミングのスキルアップにも最適！

名著『Pythonスタートブック』の著者である辻真吾氏が書き下ろす至極の入門書！　ソートやグラフ構造など基本的な内容から、乱択アルゴリズムや数論、ブロックチェーンの仕組みなどの幅広い話題までを解説。コードはWeb公開（
https://github.com/tsjshg/pyalgdata）。

【データサイエンス入門シリーズ】
第2期として、以下の2点を刊行!
『統計モデルと推測』松井秀俊・小泉和之（著）竹村彰通（編）
『Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造』辻真吾（著）下平英寿（編）

【「巻頭言」より抜粋】
　文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。
　本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。
　データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。
――編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授)

【推薦の言葉】
データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。
――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長)

国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。
――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)  

●はじめての方に最適!

お店にできる行列や目的地まで行くときの道選びなど,日常の身近な例を挙げながら,データ構造の基本から,分割統治法,グリーディ法,バックトラック法などの設計手法までを解説していきます.具体的にイメージしながら学べるので,初学者も無理なく理解できます.
設計手法の説明のあとには,グラフや文字列照合などの具体的なアルゴリズムについても解説します.

2006年に初版が発行されて以来,高専や大学など多くの学校で採用されている人気のテキストです.今回の改訂では,表現や項目を見直し,よりわかりやすくなりました.

【目次】
第1章 アルゴリズムの基礎
アルゴリズムとは/アルゴリズムの評価基準
計算量の漸近的評価/アルゴリズムの記述
演習問題

第2章 アルゴリズムの基本データ構造
配列/連結リスト/スタックとキュー
演習問題

第3章 アルゴリズムにおける基本概念
木/再帰
演習問題

第4章 データの探索
探索の定義と簡単な探索アルゴリズム/2分探索法
ハッシュ法/探索アルゴリズムの実行速度比較
演習問題

第5章 ソートアルゴリズム1
ソートの定義と基本的なソートアルゴリズム
挿入ソート/ヒープソート
演習問題

第6章 ソートアルゴリズム2
クイックソート/ソートアルゴリズムの性能比較
安定なソート
演習問題

第7章 アルゴリズムの設計手法1
分割統治法
演習問題

第8章 アルゴリズムの設計手法2
グリーディ法/動的計画法
演習問題

第9章 アルゴリズムの設計手法3
バックトラック法/分枝限定法
演習問題

第10章 グラフアルゴリズム
グラフとは/グラフを格納するデータ構造
グラフの探索/最短経路問題
演習問題

第11章 多項式と行列
多項式の計算/基本的な行列積アルゴリズム
行列の連続積/ストラッセンの行列積アルゴリズム*
演習問題

第12章 文字列照合アルゴリズム
文字列照合とは/基本的なアルゴリズム
ホールスプールのアルゴリズム/ボイヤームーア法*
演習問題

第13章 アルゴリズムの限界
問題のクラス/解くことのできない問題*
演習問題

さらなる勉強のために
演習問題解答
索引  

プログラミングの基礎となる手引き書

※この電子書籍は、「固定レイアウト型」で配信されております。説明文の最後の「固定レイアウト型に関する注意事項」を必ずお読みください。

コンピュータの知識をもたない初心者でも理解できるように、フローチャートやプログラミング言語などを意識せず、日常的な事象を題材に、徹底して図解でわかりやすく説明します。

20世紀に発明されたコンピュータは飛躍的に発展し、21世紀の現代では、携帯電話、テレビ、デジタルカメラ、ゲーム機などの生活用品に組み込まれています。さらに、自動改札機、ATM端末機の制御や、顧客管理、財務管理など、さまざまな企業の業務も、コンピュータなしには成り立ちません。これらのコンピュータは、プログラムによって動作します。
本書は、アルゴリズムとはなにかを理解し、アルゴリズムを知ることで、コンピュータプログラミングをするうえでどのように役立つのかを体験してもらうことが目的です。アルゴリズムってなに？ という素朴な疑問にもわかりやすく図解で答え、コンピュータプログラミングに興味をもってもらえる内容になっています。

●目次
第１章 アルゴリズムとは
001 料理のレシピはアルゴリズムである
002 アルゴリズムは先人の知恵である ほか
第２章 変数と配列
006 データとは様々な情報である
007 すべてのデータには型がある ほか
第３章 データ構造
022 データを効率よく管理するための仕組みがデータ構造である
023 データ構造にはたくさんの種類がある ほか
第４章 基本的なアルゴリズム
036 １～Ｎまでの合計値を求めるには繰り返し処理を行う
037 １～Ｎまでの値を保持するには配列を使う ほか
第５章 並べ替えと探索
048 並べ替え（ソート）とは、値をある規則に従って並べ替えることである
049 小さい順に並べ替えるのは昇順、大きい順に並べ替えるのは降順である ほか
第６章 そのほかのアルゴリズム
066 ２つのソート済みのデータ列をひとつのデータ列にするのがマージである
067 微分を活用することで高次方程式の解を求めるのがニュートン法である ほか
第７章 アルゴリズムの計算量
072 アルゴリズムの計算量とは問題解決をするまでの手数のことである ほか

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仕事の時間配分、書類整理から洗濯済靴下の片割れ探しまで、何をいつ行ないいつやめるか、そもそも行なうべきかの判断は難しい。だが人工知能の大本でもあるアルゴリズム論理の使い方を学べば、ビジネスや日常で迫られる判断を手早く行なえる。現代人必読の書。  

 

 

 

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本書は『セジウィック：アルゴリズムC 第1〜4部』に続く，第5部の日本語版．グラフは，現実の問題をコンピュータで計算できるよう離散的な数学モデルに落とし込むための概念であり，本書は，その基礎として外せない項目を網羅している．また、グラフを現実的な時間で解くためのアルゴリズムを豊富に掲載しており，アルゴリズム研究の入門書としてもうってつけである．原著は，『アルゴリズムイントロダクション』と並び称される世界的名著．様々な分野でグラフおよびグラフアルゴリズムの知識が求められている今，待望の翻訳書といえる．
【目次】
17．グラフの特徴と種類
18．グラフ探索
19．有向グラフと有向非巡回グラフ
20．最小全域木
21．最短路
22．ネットワークフロー  

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本書はPythonというプログラミング言語を用いて、ゲームを制作しながらアルゴリズムを学ぶ入門書です。
Pythonはソフトウェア開発や学術研究の分野で広く用いられるようになり、企業や教育機関で使われる主要なプログラミング言語の1つになりました。
また基本情報技術者試験にPythonが加わるなど、情報処理を学ぶ人たちにとっても触れる機会の多い言語になっています。
Pythonの人気が高まったのは、

・記述の仕方がシンプルで、他のプログラミング言語より短い行数でプログラムを組める
・記述したプログラムを即座に実行でき、開発効率に優れている
・ライブラリが豊富で、それらの多くが使いやすい

などの理由からです。

Pythonはプログラミング言語の中で特に学びやすく、誰もが習得できる言語であることも、広く普及した理由として挙げられるでしょう。
本書はアルゴリズムの学習に力を入れています。初学者が理解できるようにプログラミングの基礎からスタートし、やさしいアルゴリズムから段階を踏んで高度な内容を学ぶ構成になっていますので、どなたにも安心して手に取っていただけます。
ここで言うアルゴリズムとは、問題を解決するための手順や手法のことです。アルゴリズムを学ぶとさまざまな問題を解決する力が伸びるといわれており、しばらく前からアルゴリズムを学ぶ大切さが、色々なところで説かれるようになりました。
アルゴリズムと聞くと難しそうと考えてしまう方もいるかもしれませんが、心配は無用です。本書はゲームを制作していく過程で色々なアルゴリズムを習得できるようになっています。
みなさん、ゲームを作りながら、プログラミングとアルゴリズムを楽しく学んでいきましょう!

(本書「まえがき」より)  

【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。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。ご購入前に、無料サンプル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】

数式でもない実装でもない、
半径3メートルの身近なアルゴリズムはこんなにわかりやすい！

プログラミングにおいて、アルゴリズムは欠かせません。
それは「Hello World」から昨今のAIやIoTに代表される機械学習や
ディープラーニングに至るまで変わりません。プログラミングとは、
裏を返せば、アルゴリズムをいかにして見通しよく実装するかにあるからです。

けれども、アルゴリズムの学習というと、七面倒臭い理屈の山と数式の谷間で
迷子になるのが、これまでの一般的な在り方でした。

そこで本書は、イラストを多用し、デファクトと言われるアルゴリズムが
なぜデファクトなのか。けれども場合によってはデファクトたりえないのは
なぜなのか。その差を分ける基準は何なのかを平易に解説してくれます。

アルゴリズムと聞くとアレルギー反応をおこす方でも、安心して
その奥深い世界の扉から漏れてくる、豊かさの一端に触れることが出来るはずです。

【目次】
第1章　あれもこれもアルゴリズム
第2章　並べたり差し込んだり選んだり：ソート
第3章　同じ手順で何度でも：再帰
第4章　ちっちゃくしてから考えよう：クイックソート
第5章　関連付ければ話も早い：ハッシュテーブル
第6章　グラフを作れば見えてくる：幅優先探索
第7章　本からピアノへ物々交換大作戦：ダイクストラ法
第8章　問題は続くよどこまでも：貪欲法
第9章　ドロボーは計画的に：動的計画法
第10章　分類したら予測して：ｋ近傍法
第11章　この先にはなにがあるの？
第12章　答え合わせ

※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。

 

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。  

 

 

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■ プログラムの設計力を身につけよう！

「プログラミングは勉強したのに、自分でプログラム作れない……」

そう悩んでいる人、けっこう多いんです。プログラミングの入門講座や入門書で、ひと通りプログラミング言語の文法やツールの使い方は学んだという人に本書を読んでいただきたい。きっと講座で取り上げられたコードや、書籍に掲載されたコードは、何をやるプログラムかはもう理解できますよね。自分で実際にコードを入力して、動作させることもできましたよね。でも、自分で「こんなプログラムを作ってみたい」と思って、自由自在にコードを書けていますか？

実は、「こんなプログラムを作ってみたい」というアイデアがあっても、それをすぐにプログラムにするのは簡単なことではありません。そうしたアイデアをプログラムにするための過程が欠けているからです。アイデアとプログラムをつなぐのが“設計”です。入門講座や入門書には、この設計の説明がほとんどないのです。プログラムを作れるようならないのは、そのためです。新米プログラマーがすぐに自分でプログラムを書けるようにならないのはもっともなことなのです。

でも悲観することはありません。そんなプログラミングの初心者に向けてソフトウェア設計の初歩の初歩を解説するのが本書です。「設計」といっても難しく考える必要はありません。本書ではじゃんけんやすごろく、あっち向いてホイなど、誰もが知っている遊びを取り上げ、それをプログラムにするために何を考えなければならないか、プログラムにするにはどうすればいいかを、一つひとつステップを踏みながら説明します。  

本書は、Think IT連載「ビジネスに活用するためのAIを学ぶ」に、筆者の自社Webサイトで公開中のブログ「AI技術をぱっと理解する(基礎編)」
を加え、さらに加筆・修正したAI入門書。これからAIを学ぶエンジニアや過去にAIを学習したが挫折してしまったエンジニア向けに、AIの基礎と
全体像を解説し「AIとは何か」「AIで何ができるのか」をイメージできるようにした。

本書の特長は、古い歴史には触れず、(1)ディープラーニング登場以降の5年間の流れを知り(過去)、(2)今のAI技術の全体像を把握し(現在)、(3)5年後の
AI活用イメージを掴む(未来)、の3点。書き下ろしコラムによるていねいな補足もあり、広大で難解なAIの世界をやさしく学ぶことができる。

全3部構成。
●第1部「人工知能の基礎を理解する」では、AIの基礎と全体像をしっかり理解できるように解説。
●第2部「機械学習のアルゴリズムを学ぶ」では、AIの心臓部となる＜機械学習＞＜統計学＞＜アルゴリズム＞の3要素とその関係を解説。＜機械学習＞には
「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」などが、その背後には「回帰」「分類」「クラスタリング」などの＜統計学＞があり、その解を求める
方法には「決定木」「サポートベクターマシーン」「ｋ平均法」など、多くの＜アルゴリズム＞がある。これらの三角関係をやさしく紐解く。
●第3部「ビジネスに活用するための人工知能を学ぶ」では、著者の調査による最新動向を踏まえ、AIビジネスの将来について業界別に考察。
RPA (Robotic Process Automation) の現状についても解説する。

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東大1年生向け好評講義テキストを書籍化。
プログラミングの初心者でも、シミュレーションや
データ分析の基礎までを最短で身につけられる。

Pythonを用いて、プログラミングの初歩からデータ処理やシミュレーションの基礎までを学べるテキストである。読み進めるうちに、おのずと情報科学の基礎が身につくよう工夫されている。プログラミング初学者から、情報系技術に関わることになった社会人まで広く役立つ。


【本書「まえがき」より】
本書は、プログラミングの基本を習得するとともに、プログラミングを通して情報科学の基礎を学ぶための教科書として執筆した。現代において情報科学の基礎は必須の教養となっているが、これを学ぶ際にはプログラミングを併せて学ぶことが強く望まれる。本書で学ぶような計算量や数値誤差といった内容は、座学で聞くだけではなかなか実感がわかないが、少しプログラムを書けば身につまされるものとして体験できるからである。……

プログラミング言語としてはPythonを用いる。Pythonは世界的に広く使われている言語ではあるが、本書で採用したのは以下の理由から初学者にとって有益であると考えたためである。まず、開発環境やライブラリなどがよく整備されていること。…さらに、比較的高水準な記述が可能であり、初学者が躓きがちな「最低限のプログラムを動かすための、初学者にとって意味不明な記述」がほとんど不要であること。なお、Pythonを用いているはいるが、Python特有の機能はほとんど使っていないため、他の言語を学習する際にも十分参考になる内容となっている。


【主要目次】
第1章　はじめに
第2章　まずは使ってみる
第3章　プログラムを作ろう
第4章　データ処理の基本――成績の集計
第5章　ライフゲーム
第6章　放物運動のシミュレーション
幕間　テストとデバッグの基本
第7章　p値の計算
第8章　大規模データの検索
第9章　データからの情報抽出――回帰分析
第10章　拡散のシミュレーション
第11章　高度な検索――ゲノムを解析する
第12章　データを分類する
付録A　Python言語の簡易ガイド
付録B　itaライブラリガイド  

こちらの書籍は 2022/03/15 著者の希望によりリフロー型から固定型レイアウトへの型式変更をおこなっております。購入の際はご注意下さい。固定型レイアウト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。

（概要）

ゲーム機やスマホの七大人気ゲームを作りながら、アルゴリズムと開発方法をまるごと学べる！

家庭用ゲーム機やスマホで人気のある7つのジャンルのゲームを取り上げ、それぞれのゲームを開発する際に必要な「アルゴリズム」を、かわいいイラストや図解を使ってわかりやすく解説した本です。ゲーム開発の基本となるプログラミングのアルゴリズムだけでなく、自キャラの操作やグラフィック表現、敵キャラの挙動など、「ゲームをより面白くする」アルゴリズムもたくさん紹介しているので、本書の内容を学ぶだけで本格的なゲーム開発に必要な知識をまるごと身に付けることができます。Unityなどの高機能ゲームエンジンでは隠されている基礎的なゲームプログラミング理論やコーディング技術を一から学ぶことができるので、ゲーム業界への就職・転職を目指す人にもお勧めの一冊です。

また、プログラムはJavaScriptで書かれているので、テキストエディタとWebブラウザがあればどこでも開発可能。Windows＆Macだけでなく、学校でよく使われているChromebookでも学習できます！


（こんな方におすすめ）

・ゲームプログラミングの基礎をしっかり学びたい人

・ゲーム業界への就職を目指す人


（目次）

第1章　ゲーム制作の基本

　　1-1 ゲームのアルゴリズムとは

　　1-2 HTMLとJavaScriptの基本知識

　　1-3 ゲーム開発に必要な文法を知ろう

　　1-4 ゲーム開発エンジンWWS.jsの使い方

　　1-5 ミニゲームを作ろう

第2章　シューティングゲーム

　　2-1 シューティングゲームとは

　　2-2 この章で制作するゲーム内容

　　2-3 画面をスクロールさせる

　　2-4 自機を動かす

　　2-5 弾を発射する

　　2-6 敵機を動かす

　　2-7 敵機を撃ち落とせるようにする

　　2-8 自機のエネルギーを組み込む

　　2-9 エフェクト（爆発演出）を組み込む

　　2-10 色々な敵機を登場させる

　　2-11 パワーアップアイテムを組み込む

　　2-12 スマートフォンに対応させる

　　2-13 シューティングゲームの完成

　　2-14 もっと面白くリッチなゲームにする

第3章　落ち物パズル

　　3-1 落ち物パズルとは

　　3-2 この章で制作するゲーム内容

　　3-3 マス目の管理

　　3-4 マス目上でブロックを動かす

　　3-5 ブロックの移動処理

　　3-6 画面全体のブロックを落とす

　　3-7 ブロックが揃ったかを判定する

　　3-8 ブロックを連続して消す（連鎖）

　　3-9 連鎖の点数計算とエフェクトの追加

　　3-10 スマートフォンに対応させる

　　3-11 落ち物パズルの完成

　　3-12 もっと面白くリッチなゲームにする

第4章　ボールアクションゲーム

　　4-1 ボールアクションとは

　　4-2 この章で制作するゲーム内容

　　4-3 ボールの動きを変数で管理する

　　4-4 ボールを壁で跳ね返らせる

　　4-5 地面の摩擦を計算する

　　4-6 ボールを引っ張って飛ばす

　　4-7 ボールを引く強さと飛ぶ向きを描く

　　4-8 複数のボールを管理する

　　4-9 ボール同士の衝突

　　4-10 衝突処理を改良する

　　4-11 多数のボールを制御する

　　4-12 ボールを順に操作する

　　4-13 ボールの能力値を定める

　　4-14 ボールアクションゲームの完成

　　4-15 もっと面白くリッチなゲームにする

第5章　横スクロールアクション

　　5-1 横スクロールアクションとは

　　5-2 この章で制作するゲーム内容

　　5-3 マップデータの管理

　　5-4 地形の生成とスクロール処理

　　5-5 移動できる場所を知る

　　5-6 左右移動とジャンプ

　　5-7 動きの改良とキャラクターのアニメーション

　　5-8 キャラクターの移動と背景のスクロール

　　5-9 地面に穴を配置する

　　5-10 敵と宝を配置する

　　5-11 ステージが進むほど難しくする

　　5-12 横スクロールアクションゲームの完成

　　5-13 もっと面白くリッチなゲームにする

第6章　タワーディフェンス

　　6-1 シミュレーションゲームとは

　　6-2 この章で制作するゲーム内容

　　6-3 通路を定義する

　　6-4 背景の表示と、敵の出現位置の定義

　　6-5 敵の動きを管理する

　　6-6 敵を自動的に動かす

　　6-7 複数の敵を同時に動かす

　　6-8 敵の種類を増やす

　　6-9 城を設置する

　　6-10 カードの表示と選択

　　6-11 兵を配置する

　　6-12 敵を自動的に攻撃する

　　6-13 兵の攻撃範囲、攻撃速度、向きを組み込む

　　6-14 兵の体力を設定する

　　6-15 仲間を回復する能力を組み込む

　　6-16 カードに魔力を設定する

　　6-17 タワーディフェンスの完成

　　6-18 もっと面白くリッチなゲームにする

第7章　ロールプレイングゲーム 前編

　　7-1 ロールプレイングゲームとは

　　7-2 この章で制作するゲーム内容

　　7-3 背景表示と画面遷移

　　7-4 入力を受け付けるボタンを作る

　　7-5 トップメニューを組み込む

　　7-6 メッセージ表示ルーチンを組み込む

　　7-7 キャラクターを管理するクラスの定義

　　7-8 パーティメンバーのパラメーター

　　7-9 クリーチャーを管理する

　　7-10 アイテムを用意する

第8章　ロールプレイングゲーム 後編

　　8-1 探索シーンを組み込む

　　8-2 敵を登場させる

　　8-3 パーティメンバーと敵のライフを表示する

　　8-4 ターン制を実装する

　　8-5 ダメージ計算と攻撃エフェクトを組み込む

　　8-6 レベルアップの処理を組み込む

　　8-7 クリーチャーの捕獲と負けた時のペナルティ

　　8-8 撤退と回復

　　8-9 フラグでゲーム全体を管理する

　　8-10 オートセーブとオートロード機能を組み込む

　　8-11 ロールプレイングゲームの完成

　　8-12 もっと面白くリッチなゲームにする
 

アルゴリズムの基礎から特徴、
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。
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アルゴリズムとデータ構造に関する世界標準として大変好評な、MITでの計算機アルゴリズムのテキスト3版である。各節末には多様なレベルの問題が配置され、教科書、技術系専門家の手引書、事典として活用できる。本書は第2巻目で、高度な設計と解析の手法・高度なデータ構造・グラフアルゴリズムを所収。  

最新のJavaで学ぶアルゴリズムとデータ構造

※この電子書籍は、「固定レイアウト型」で配信されております。説明文の最後の「固定レイアウト型に関する注意事項」を必ずお読みください。

すべてのJavaプログラマに贈る！　アルゴリズムとデータ構造入門書の最高峰！！
初級レベルのJavaプログラマを対象に、スタックやキュー、二分木などのデータ構造をはじめとして、探索、ソートなどの、アルゴリズムの基礎について解説しています。改訂にあたっては、本文とデザインを全面的に見直すとともに、プログラムを最新のJava（Java 14）に対応させています。
Java言語の初心者はもちろん、アルゴリズムとデータ構造をゼロから学びたい読者にとって最良の入門書です。

●目次
第1章　基本的なアルゴリズム
第2章　基本的なデータ構造
第3章　探索
第4章　スタックとキュー
第5章　再帰的アルゴリズム
第6章　ソート
第7章　集合
第8章　文字列探索
第9章　線形リスト
第10章　木構造

固定レイアウト型に関する注意事項（必ずお読みください）
この電子書籍は、全ページ画像の「固定レイアウト型」で配信されております。以下の点にご注意し、購入前にプレビュー表示をご確認の上、ご購入ください。

■使用できない機能
・文字拡大（ピンチイン・ピンチアウトは可能ですが、画面におさまらない場合は画面をスワイプ）／文字のコピー／マーク／ハイライト／文字列検索／辞書の参照／Web検索／引用

■推奨環境
・タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末
・Wi-Fiネットワーク経由でのダウンロード（Kindle端末の場合）
 

対戦型麻雀ゲーム「電脳麻将」のソースコードを開発者自ら解説。シャンテン数計算、和了役判定と点数計算、ゲーム進行を実装。そして、シンプルなAIを組み込み、さまざまな戦術を追加して麻雀AIを強くしていく過程を解説。

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「デジタルはすでに『哲学』の一領域です。本書でぜひ『リベラルアーツ』としてのデジタルを学んでください」
山口 周氏推薦！

本書は、「ぼくたちがもっと自由に生きるにはどうすべきか」を考え抜くために書かれました。

かつて自由とは、所属する国家との関係性によって得られるものでした。
しかし、ＧＡＦＡの権力が社会保障からベーシックインカムまでを担うかという、前代未聞の時代が来ようとしています。
そこでぼくたちの人生は、アルゴリズムに支配されるのか？　それをもっと自由に生きるための「武器」にできるのか？


人類が直面するこの難問の答えは、「アルゴリズム フェアネス」という言葉のなかにあります。


本書で尾原氏は、ＡＩがもたらす圧倒的に自由な世界を描きつつ、仮想通貨リブラ、GDPR、信用スコアなど最先端の潮流、そして「分散」に向かうインターネットの本質も踏まえ、そこでぼくたちの自由を増やすにはどうするか？　そのために何ができるか？　ということを、「アルゴリズム　フェアネス」という言葉を補助線に読み解いていきます。

iモード、リクルート、楽天執行役員として日本のブラットフォームを、グーグルで世界のアルゴリズムを知り尽くした人間だからこそ書けた、渾身の一作。
断片的な情報と情報とがつながり、読後には目の前の世界がまったく違って見えてくる、まさに「『リベラルアーツ』としてのデジタル」の誕生です。　

【目次】
序章　「アルゴリズム　フェアネス」とは何か
第１章　ＡＩが生み出すワクワクする新世界
第２章　国家を超えるプラットフォームの権力
第３章 「国というアルゴリズム」が選べる時代
第４章 ブロックチェーンと究極のフェアネス
第５章 自由を増やす「ハンマー」を手にしよう  

プログラミングの世界で、数学の定理や公式に相当するものがアルゴリズムです。
本書では、πの計算や文字列の検索、迷路の解法などのプログラムをC言語で作成しながら基本的アルゴリズムを習得していきます。
Visual C++2015などの最新コンパイラに対応した、待望の改訂第4版です。  

 

 

「いいね！」したり、ネットで買い物をしたりするたびに、その裏で特定のアルゴリズムが、私たちの行動と嗜好を常に分析している。それにより「おすすめ」の広告が現れるくらいは無害でも、選挙前にフェイクニュースばかり読まされたり、「将来の」犯罪者として拘束されたりするのは問題だ。だが、アルゴリズムの導き出す答えはどれほど正確で、効果的なのか。アルゴリズムやAIのしくみ、将来の可能性と限界を評価する話題作。  

『Pythonによるファイナンス 第2版』の著者が、アルゴリズムトレードを始める上で必要な自動売買の基礎と、機械学習を本格的に導入するために必要なPythonの知識について解説します。
具体的には、アルゴリズムトレード用の適切なPython環境の設定、データの取得、NumPy/pandasを使ったデータ分析、トレード戦略のバックテスト、市場予測、ストリーミングのリアルタイム処理等、アルゴリズムトレードのさまざまな側面にPythonを適用するさまざまな手法を紹介し、自動トレード戦略を効率よく構築、デプロイするために、どのような選択肢があるのかを提示します。
本書で利用したサンプルコードはGitHubから利用可能です。  

マーケティング自動化の予測モデル、ベストプラクティス、アーキテクチャをまとめた大著！ 1・2章では、アルゴリズムマーケティングの概念、ケーススタディ、理論基盤となる機械学習/経済モデルを説明します。3～6章では、「プロモーションと宣伝」「検索」「レコメンデーション」「価格設定と品揃え」といった領域を取り上げ、「顧客と商品のマッチング」「顧客に適した商品の特定」「商品特性の最適化」を考察します。本書は、どのような理論を基に各領域のシステムが実現されるか、総合的に理解できる稀有な一冊です。（本書は『Introduction to Algorithmic Marketing: Artificial Intelligence for Marketing Operations』の翻訳書です。統計学や微積分学などの数学的知識を前提としています）。原著への読者の声―「市場原理を理解して実装しようとする者にとってきわめて有益」「小売業に関わるデータサイエンティストは必読」。推薦の言葉―「本書はマーケティング分野でのデジタル変革を鮮やかに映し出しており、データサイエンスがいかにしてあらゆるマーケティング活動に不可欠な部分になるのかを示している。データ駆動型アプローチとスマートなアルゴリズムによって、従来の労働集約型のマーケティングタスクにディープな自動化がどのようにしてもたらされるのかを詳しく解説している。意思決定は改善されるだけでなく、はるかに高速になる。このことは、加速する一方の競争環境において決定的に重要である。データサイエンティストとマーケティング責任者の必読書である」（Andrey Sebrant, Director of Strategic Marketing, Yandex）。

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（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  

 

 

最初から最後まで、遊びっぱなし。
でも、「使えるコード」が書けるようになります。

【本書の特長】
<<遊び感覚でプログラミングとアルゴリズムをおぼえよう！>>
・イチからPythonのプログラミングとアルゴリズムがわかる
・ゲームをつくりながら基本を理解できる
・パズル問題で実践的なコードの書き方が身につく
・環境構築不要のGoogle Colaboratoryですぐ始められる
・パズル問題の解答はPythonに加え、JavaScriptとRubyのコードも提供

【内容紹介】
楽しくなきゃ、プログラミングじゃない！

プログラミングを学ぶとき、
言語の文法などを勉強するのは退屈なものです。

何かつくりたいものがあり、
それを自分の手でつくることが
達成感となり、楽しさにつながります。

本書でも一般的なプログラミングで
必要な要素がひと通り登場しますが、
簡単なゲームをつくりながら基本をおぼえます。

そして、だんだん難しくなるパズル問題を通じて、
アルゴリズムを考慮した「使えるコード」が
身につくようになっています。

プログラミングの楽しさを見つけるきっかけになる、
そんな本を目指しました。

アタマをやわらかくして、ぜひ挑戦してみてください。

★付属データ★
・本書に登場するソースコード例
・パズル問題の解答ソースコード（Python）
・○×ゲームでコンピュータ対戦をできるようにする追加解説

★読者特典★
・パズル問題の解答ソースコード（Ruby／JavaScript）

【目次】
Part 1　○×ゲームでおぼえるプログラミングの基本
Part 2　迷路ゲームでおぼえるアルゴリズムの基本
Part 3　パズルを解きながらコードの書き方を工夫してみよう

【パズル問題（一部）】
・ボウリングの点数を計算しよう
・素因数分解してみよう
・円テーブルで席替え
・同じ数字でサンドイッチ
・カウントゲームで先手が勝つのは何通り？
・崩れないように箱を積み上げよう
・カエル跳びゲームの移動回数は？
・効率のよいファミリーレストラン
・エラトステネスのふるいで素数を求めてみよう

※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。
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※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。
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（概要）

さまざまな問題を解決するためには、適切なアルゴリズムを判断したり、ときには自分で生み出したりできる力が必要です。そして、自在に使いこなせるようになるためには、知識をためるだけではなく実践してみることも大切です。

本書では、「テンパズル」「数独」「4×4オセロ」といったさまざまなパズルのソルバーを実装することで、楽しく効率的にアルゴリズムの設計力が磨けます。各アルゴリズムの概要は、図解でしっかり解説。数学的解法といった発展的な内容も盛り込みました。競技プログラミングに挑戦したい方の第一歩としてもお勧めの1冊です。


（こんな方におすすめ）

・楽しくアルゴリズムを学びたい人
・競技プログラミングに興味がある人


（目次）

第1章　アルゴリズム入門

　1-1　テンパズル　〜力まかせ探索

　　テンパズル

　　パズルに挑戦

　　テンパズルを解くアルゴリズム

　　テンパズルソルバーの実装

　　テンパズルの掘り下げ

　　まとめ

　　パズルの解答

　　もう一歩　トランプゲーム「四則」

　1-2　小町算　〜再帰関数

　　小町算

　　手で解いてみる

　　小町算を解くアルゴリズム

　　小町算ソルバーの実装

　　まとめ

　　もう一歩　小町算の問題を作る

　1-3　虫食算　〜枝刈り

　　虫食算

　　パズルに挑戦

　　虫食算を解くアルゴリズム

　　枝刈り

　　虫食算ソルバーの部品の準備

　　虫食算ソルバーの実装

　　まとめ

　　パズルの解答

　　もう一歩　虫食算を作る

第2章　グラフアルゴリズム

　2-1　数独　〜深さ優先探索1

　　数独

　　数独の手筋の紹介

　　グラフ

　　数独を解くアルゴリズム

　　数独ソルバーの部品の準備

　　数独ソルバーの実装

　　高速化のための工夫

　　まとめ

　　パズルの解答

　　もう一歩　数独を作る 〜山登り法

　2-2 覆面算　〜深さ優先探索2

　　覆面算

　　パズルに挑戦

　　覆面算ソルバーの実装

　　覆面算を作るアルゴリズム

　　リストアップ法による覆面算メイカーの実装

　　ワイルドカード法による覆面算メイカーの実装

　　まとめ

　　パズルの解答

　　もう一歩　虫食算と覆面算の融合！

　2-3　迷路　〜幅優先探索

　　迷路

　　迷路に関連するパズル

　　今回解く問題の設定

　　迷路ソルバーの実装

　　グラフ上の幅優先探索

　　油分け算への応用

　　まとめ

　　パズルの解答

　　もう一歩　碁石拾い

第3章　発展的なアルゴリズム

　3-1　15パズル　〜反復深化A*

　　15パズル

　　手で解いてみる

　　15パズルソルバーの方針

　　反復深化深さ優先探索

　　反復深化A*

　　15パズルソルバーの実装

　　まとめ

　3-2　4×4オセロ　〜ゲーム探索

　　4×4オセロ

　　「ゲームを解く」ということ

　　各ゲームの解析状況

　　手で解いてみる

　　ゲーム解析をグラフ探索で考える

　　ゲーム探索の実装

　　4×4オセロソルバーの実装

　　まとめ

　3-3　編集距離　〜動的計画法

　　編集距離

　　パズルに挑戦

　　編集距離をグラフで表す

　　動的計画法

　　編集距離ソルバーの実装

　　まとめ

　　パズルの解答

　3-4　ドミノタイリング　〜マッチング

　　ドミノタイリング

　　手で解いてみる

　　二部マッチング問題への帰着

　　二部マッチング問題の解法

　　ドミノタイリングソルバーの実装

　　まとめ
 

世界標準 MIT 教科書!!<br/> 大変好評を博しているMITでの計算機アルゴリズムの教育用に著わしたテキストの原書3版である。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今回、章立てを含め再び全面的な改訂を行った。<br/> 各節末には多様なレベルの問題が配置され、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手引書、あるいは事典しても活用できる。<br/>  

 

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2004年に刊行した『アルゴリズムC 新版』の復刊である。本書は、世界の標準教科書として大変高い評価を得ている。直感的でわかりやすい説明、アルゴリズムの振舞いを示す数多くの見事な図、簡潔で具体的なコード、最新の研究成果に基づく実用的アルゴリズムの選択、難解な理論的結果のほどよい説明などがその特長である。 アルゴリズムに係わる研究者、技術者、大学院生、学生必携必読の書である。  

プログラミングとアルゴリズムの一番やさしい新定番書！

プログラミング言語を習得しても、実際にコードを書いてみようとすると
「どう書いて良いかわからない」と感じる方は多いと思います。

本書はアルゴリズムとプログラムロジックの基本を通じて、
プログラミング（コードを書く）の実際を学んでいただけます。
アルゴリズムは、与えられたさまざまな課題をプログラムで効率良く
処理するためのテクニックの集合体です。これらを通じて、誰でも効率の良い
効果的なコードを作るための第一歩を踏み出すことができます。

・絵を多用し、短い解説で絵本のようにビジュアルに理解することができます。
・2ページを単位とした説明、基礎に絞り込んだ内容でスピーディに習得。
・説明は基本中の基本から。「C言語の基礎」から学べます。
・プログラミングのために必要な知識を広くフォロー、コードの書き方が身につきます。
・環境構築から内容を最新にアップデートし、実際に試して学ぶことができます。

【「絵本」シリーズは、ラインナップをリニューアル！】
翔泳社の「絵本シリーズ」は、豊富なイラストと簡潔な解説で
コンピュータ技術に入門できる初心者向けのシリーズです。
コンピュータ言語／技術の超初心者や手軽に習得したい方に最適な入門書です。

新しい「絵本シリーズ」では、旧来の分かりやすさ、親しみやすさ、
基礎に徹した内容というコンセプトはそのままに、Web／ネットが全盛となった
現在のコンピュータ技術の潮流に合わせた解説を心掛けます。

『Cの絵本』『Javaの絵本』『Pythonの絵本』などを皮切りにラインナップを順次刷新、
さらに新しい仲間を増やしてラインナップを充実していきます。