※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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆アルゴリズムのしくみと考え方がこの1冊でわかる!◆ アルゴリズムを図解でわかりやすく解説した書籍です。探索、ソート、グラフといった、基本情報技術者試験でもよく扱われる基本的なアルゴリズムから、暗号化・認証やAIのアルゴリズムといった、私たちの生活や仕事に関わりのあるアルゴリズムまで幅広く紹介しています。プログラム言語を知らない人でもわかるようにフローチャートや擬似言語を使って解説しており、基本情報技術者試験の副読本としても最適です。 ■こんな方におすすめ ・アルゴリズムについて学びたい若手エンジニアや学生 ・基本情報技術者試験対策でアルゴリズムを学びたい人 ■目次 1章　アルゴリズムとは ・01　アルゴリズムの基本構造と表現方法～フローチャート・擬似言語・プログラム言語 ・02　フローチャートの理解①～変数と順次処理 ・03　フローチャートの理解②～選択処理（種類と構造） ・04　フローチャートの理解③～前判定繰返し処理と後判定繰返し処理 ・05　フローチャートの理解④～繰返し記号を使った繰返し処理 ・06　擬似言語の理解①～表記ルール（データ型と変数） ・07　擬似言語の理解②～条件数に応じて記述方法が変わる選択処理 ・08　擬似言語の理解③～前判定繰返し処理と後判定繰返し処理 ・09　擬似言語の理解④～制御記述を使った繰返し処理 2章　データ構造 ・10　データ構造～複数データを格納する仕組みとその種類 ・11　配列～複数データを順番に格納する仕組み ・12　リスト～ポインタを使ったデータ格納の仕組み ・13　キュー～最初の格納データから順番に取り出すデータ構造 ・14　スタック～最後の格納データから順番に取り出すデータ構造 ・15　木構造～階層をたどってアクセスするデータ構造 3章　アルゴリズムの基本要素 ・16　演算～演算の種類と演算子 ・17　関数の基礎～関数の役割と仕組み ・18　関数の種類～引数と戻り値の使い方 ・19　擬似言語における関数～関数の宣言と記述方法 4章　再帰 ・20　再帰～自分自身を呼び出す手法 ・21　事例で学ぶ再帰①～階乗の計算 ・22　事例で学ぶ再帰②～ユークリッドの互除法 5章　探索 ・23　線形探索法～先頭から順にデータを探索 ・24　2分探索法～データを半分に絞り込んで探索 ・25　ハッシュ表探索法～ハッシュ関数を使って探索 6章　整列（ソート） ・26　バブルソート～隣り合うデータを比較・交換して整列 ・27　選択ソート～データの最小値を先頭データと交換して整列 ・28　挿入ソート～整列済み／未整列にデータを分けて整列 ・29　マージソート～分割と統合で全体を整列 ・30　ヒープソート～ヒープを使って最大要素を取り出しながら整列 ・31　クイックソート～分割を繰り返して高速に整列 7章　グラフ ・32　グラフのアルゴリズム～点と線で表す構造 ・33　幅優先探索～キューを使って最短経路を探索 ・34　深さ優先探索～スタックのデータ構造で奥深くすべてを探索 ・35　ダイクストラ法～辺のコストが0以上で使える最短経路探索 ・36　ベルマンフォード法～辺のコストが負でも使える最短経路探索 8章　基数変換 ・37　基数～2進数・10進数・16進数の基本 ・38　基数変換①～n進数を10進数に変換 ・39　基数変換②～10進数の整数をn進数に変換 ・40　基数変換③～10進数の小数をn進数に変換 9章　暗号化と認証 ・41　暗号化～第三者の解読を防ぐ仕組み ・42　共通鍵暗号方式～暗号化と復号に同じ鍵を使う方式 ・43　公開鍵暗号方式～暗号化と復号で違う鍵を使う方式 ・44　ハイブリッド暗号方式～共通鍵暗号方式と公開鍵暗号方式の組み合わせ ・45　デジタル署名～公開鍵暗号方式とハッシュ関数の組み合わせ 10章　AI ・46　AIのアルゴリズム～実装技術と機能による分類 ・47　機械学習の仕組み～教師あり学習、教師なし学習、強化学習 ・48　線形回帰（教師あり学習①）～過去のデータをもとに数値を予測 ・49　ロジスティック回帰（教師あり学習②）～確率としきい値をもとに2値に分類 ・50　そのほかの教師あり学習～決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン（SVM）、k近傍法（k-NN） ・51　k-means（教師なし学習①）～似たデータをk個のグループに分類 ・52　主成分分析（教師なし学習②）～重要な特徴を少ない指標に要約 ・53　Q学習（強化学習）～試行錯誤を通じて行動を学習 ・54　ディープラーニング①～ニューラルネットワークの仕組み ・55　ディープラーニング②～畳み込みニューラルネットワーク（CNN） ・56　ディープラーニング③～再帰型ニューラルネットワーク（RNN） ・57　ディープラーニング④～敵対的生成ネットワーク（GAN） ■著者プロフィール 丸山紀代：大学卒業後、システム開発会社に就職。組み込み系やWebアプリケーションの開発に携わる。その後講師に転向し、現在に至る。法人向け講座として、ITパスポート、基本情報技術者試験、応用情報技術者試験の対策講座や、プログラミング研修を担当。学研グループのShikakuPass、オンライン学習サイトSchooなどでも講座を複数担当。著書「この1冊で合格！丸山紀代のITパスポート テキスト＆問題集」（KADOKAWA）。

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