内容

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？ 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