※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。 本書は、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた『Introduction to Algorithms』の第4版の翻訳書である。第4版ではコンピュータサイエンスの第一線を捉えるために、安定結婚問題（2部グラフでのマッチング問題）、オンラインアルゴリズム、機械学習などの新しい章や、再帰的漸化式の解法、ハッシュアルゴリズムなど、新しい話題を豊富に取り入れている。これまでの版と同様、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、あるいは事典としても活用できる。 原著の第1～35章、および付録A～Dまでの完訳総合版。巻末の索引も和（英）‐英（和）という構成で、「数理用語辞典」としての価値も発揮している。

※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。 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．

技術の進歩によって、今や平均的なトレーダーでもアイデアを低コストで簡単に実装できるようになった。これまで実現不可能と思われていたトレードシステムに新たな息吹が吹き込まれたわけである。自分のトレードアイデアをもとに最高のアルゴリズムを作成したいと思っているが、どこから始めればよいのか分からない人やプログラミングなどやったことがない人にとって、本書は完璧なコードを素早く簡単に書くための良い出発点になるだろう。 本書では、すぐに使える最新のさまざまな検証・トレーディングプラットフォームを紹介している。これらのプラットフォームを理解することで、理論から実践、さらに利益へとつながる知識とツールを手に入れることができる。実例をふんだんに使った説明、今日で最も人気のあるソフトウェアパッケージ、著者のライブラリーからのソースコード――これらのおかげで、あなたのオリジナルのトレードアイデアをプログラミング・評価・実装するのにプログラミング経験は一切必要ない。本書では数多くのトレードシステムを紹介しており、それらの多くはアイデアを「完成した」システムに変換させるものが多いが、自分のトレードシステムを本書で提供するツールを使ってどう構築していくかはあなた次第である。 本書をいつも手元に置き、折に触れて活用してもらいたい。本書は無限の成功を達成するためのアルゴリズムをたたき出す「頼りになるツールボックス」になるはずだ。本書の主な内容は以下のとおりである。 ●理論から実践へのスムーズな移行 ●本書で提供するソースコードとライブラリーによる完全トレードシステムの開発 ●いろいろなトレードシステムの長所と短所の評価 ●トレードステーション、トレーダーズスチューディオ、マルチチャート、エクセルなどのプラットフォームから最大限の力を引き出すためのアドバイスとプロからの助言 ●サンプルコード、キーワード、データアクセスを提供する便利な付録でアルゴリズム開発時間の短縮 本書のウェブサイトでは、最新のトレードステーションコード、エクセルスプレッドシート、指導用ビデオを見ることができる。ガイダンスで分からないところがあったり、アルゴリズムの実装方法で不明な点がある場合は、ぜひとも著者に直接連絡してもらいたい。 本書は、あなたのトレードアイデアがバックテストや最適化を行うに値するものがどうかが分かるだけでなく、あなたのトレードアイデアが素晴らしいシステムに生まれ変わることも可能である。 さあ、ぐずぐずとサイドラインに立っている場合ではない。 （＊本書で紹介したトレーディングアルゴリズム、データ、検証プラットフォームのソースコードはすべてDL可能の特典付き）

※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。 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。

本書の初版である『トレーディングシステムの開発と検証と最適化』が出版された1991年からはや16年の歳月が流れた。この間、世界は劇的に変化した。通信、テクノロジー、そしてトレーディングスタイルの大きな変化に伴い市場での競争が激化した今ほど、トレーディング戦略を正しく設計・検証するための実用的で包括的な知識が必要とされているときはないだろう。トレーディング戦略を正しく評価し、トレーディングを成功へと導くには、利益とリスクの正確な測定が不可欠だ。そして、これを可能にするのはコンピューターによる検証以外にない。今や古典ともなった初版の改訂版である本書は、プロのマネーマネジャーであり、トレーディング戦略の設計・検証とコンピュータートレーディングのエキスパートであるロバート・パルドが、トレーディング戦略開発の明快なロードマップとしてトレーダーたちに贈る書だ。トレーディングアイデアを、検証、適正な資金配分を経て、利益の出る自動化トレーディング戦略に育て上げるまでの設計図と言ってもよいだろう。 トレーディング戦略を正しく検証・最適化することは、正しく応用することよりもはるかに重要だ。トレーディングアイデアを使える戦略に変換するには、設計・検証・評価という正しいステップを踏むことが何よりも重要だ。本書では、正しい最適化、アウトオブサンプルデータによるウォークフォワード分析、トレーディング特性の作成、評価特性との比較によるリアルタイムパフォーマンスの評価だけでなく、間違った最適化によって発生し、間違った結論を生み出す元凶とも言えるオーバーフィッティングの見分け方とその防ぎ方についても解説する。 トレーディングゲームがかつてないほど激化し、市場の効率性がかつてないほどに高まった今の時代にあっても、稼ぎ続ける人はいる。それはなぜなのか。それは彼らがエッジを見つけたからである。トレーディングから大きな実りを得るためにはエッジが必要なのである。これからアルゴリズム戦略、つまりメカニカル戦略を開発しようとしている人は、まさにそのエッジに手を伸ばそうとしている人々だ。そのノウハウを本書で身につけてもらいたい。

※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。 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。

本書を読んでアルゴリズムトレードのことが理解できなければ、裁量トレードを続けるしかない! 1970年代、ペリー・カウフマンが自動化システムでトレードを始めたとき、プロのトレーダーたちは「バカバカしい」と一笑に付した。しかし、今や高頻度トレードは「一般投資家からお金を盗んでいる」として、その不公平なまでの優位性を非難されるまでになった。本書で公開されたアルゴリズムトレードのテクニックを習得すれば、ホームトレーダーのあなたにもパワーを取り戻すことができるだろう! プロのトレーダーにとっても、自動化システムの完璧化を目指すマネーマネジャーにとっても、あるいは今日のテクノロジーを使って財務管理を試みる一般投資家にとっても、成功するアルゴリズムトレードシステムの洗練された構築方法を、簡単なハウツー形式で提供するこのコンパクトなガイドは大いに役に立つはずだ。本書は、バックテストの単なるステップバイステップの枠を超えて、あらゆるタイプの市場を40年以上にわたって練り歩いてきた著者の幅広い経験から最良のものを抜粋して、読者にトレードの神髄を伝授してくれる。トレードで成功するためには、利益の出るところで売買するだけではダメで、正しいトレード法を構築してリスクを管理できなければならない。信頼の置けるトレードシステムを一から構築するために、実績のあるこのガイドラインに従うことで、必要な理論はもとより、歴史的観点を見据えたうえで、システムを自信とテクニカルなノウハウに基づいて構築し、あなたのパラメーターやリスクに合わせて微調整することができるようになる。 ●アルゴリズムに正しい深さのルールを含めよ ●システム開発と検証の各段階において、よくあるワナにはまるのを避けよ ●つもり売買からリアルトレードにいつ移行すべきなのかを知れ これらは本書に出てくるアドバイスの一例だが、本書にはほかにも役立つアドバイスが満載されている。 本書で最も重視するものはシンプルさである。基本的なベストプラクティスから実際のシステム設計に至るまで、簡単なアプローチのほうが人々に好まれ、勝利を収めることが実証されている。アルゴリズムシステムは実際に市場で使うと失敗することが多い。本書では、失敗の原因となる落とし穴にはまらないように、勝率を大幅に高めるためのプロセスを紹介している。本書を一度読めば、それはあなたの一部になる。だから、何度も読み返したくなるだろう。 トレーダーとして洞察力を磨き、その洞察力を利益の出る戦略に変えることから、トレードを生計手段とするうえで直面する現実的な問題に至るまで、第一線で戦ってきた40年以上に及ぶ経験を惜しげもなく披歴し、エキスパートと戦えるまでの近道を教えてくれるのが、アルゴリズムトレードの最高傑作ともいえる本書である。

※この商品は固定レイアウトで作成されています。お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいたうえでのご購入をお願いいたします。 ※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。 これは、無限の形を生み出すシステム。 「アナログ（類似的）で、アルゴリズム的で、探索的─　もっとも優れたデザインは、恣意性を排除し、一貫して人間の知性と手作業によって形づくられてきた」（「はじめに」より） 2019年にLars Muller Publishersから刊行され大きな話題を呼んだ『Analog Algorithm: Source-Related Grid Systems』、待望の日本語版。ドイツで活躍するデザイナー クリストフ・グリュンベルガーが、グラフィックデザインから建築まで、実際にあらゆる仕事で使用している、新しいカタチを生み出すための「システム」を提供する一冊です。 ここから導き出されるガイドラインに沿って手を動かすことで、フォルム、書体、ロゴ、アイコン、パターン、レイアウト、キービジュアルまで、独創的かつ生成的で意味をもったビジュアルを生み出せます。 監修：久保田晃弘（多摩美術大学情報デザイン学科メディア芸術コース教授）

Knuth先生の名著『The Art of Computer Programming』シリーズの最初の1冊。

※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。 本書は、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた"Introduction to Algorithms"の第4版の翻訳書である。 　第4版ではコンピュータサイエンスの第一線を捉えるために、安定結婚問題（2 部グラフでのマッチング問題）、オンラインアルゴリズム、機械学習などの新しい章や、再帰的漸化式の解法、ハッシュアルゴリズムなど、新しい話題を豊富に取り入れている。これまでの版と同様、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、あるいは事典としても活用できる。 　第2巻ではPart4～6までの「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」を収載。

※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。 【世界的名著『アルゴリズムイントロダクション』第4版の翻訳第1巻！】 　本書は、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた『Introduction to Algorithms』の第4版の翻訳書である。 　第4版ではコンピュータサイエンスの第一線を捉えるために、安定結婚問題（2 部グラフでのマッチング問題）、オンラインアルゴリズム、機械学習などの新しい章や、再帰的漸化式の解法、ハッシュアルゴリズムなど、新しい話題を豊富に取り入れている。これまでの版と同様、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、あるいは事典としても活用できる。 　第1巻ではPart1～3までの「基礎」「ソートと順序統計量」「データ構造」を収載。

僕たちは、こんな本を待っていた。Sebastian Thrunらの名著『確率ロボティクス』（マイナビ）の翻訳者であり、同分野の第一人者でもある、上田隆一氏が書き下ろす至極の入門書！　・理論→実装という一貫した流れで、丁寧に解説。まさにバイブル！・Jupyter Notebook対応だから、すぐに実践できる！・コードはGitHubで全部公開！【第1章「はじめに」より抜粋】　本書は、確率をロボットの認識機能や制御に用いることを考える分野「確率ロボティクス」の入門書です。ロボットの開発者、研究者になるには機械、計算機、制御に関する勉強も必要なうえ、上記のような状況なので、確率論、統計学の理解も重要になってきています。たくさん勉強しなければならないので「手短に」といいたいところですが、確率というものに実感がもてるまでには頭の訓練が必要です。　筆者は学生のとき、確率に対する実感を養うために（実際は家賃込みの月6万円の仕送りを増やすために）、学生寮、後楽園、高田馬場あたりの「現場」でかなりの訓練をして仕送りを減らしていましたが、そちらをおすすめするわけにはいきません。そこでロボティクスでよく使われるアルゴリズムを書いて動かしてもらい、実感をもってもらおうと企画したのが本書です。【主な内容】第1部　準備／第1章　はじめに／第2章　確率・統計の基礎／第3章　自律ロボットのモデル化／第4章　不確かさのモデル化　第2部　自己位置推定とSLAM／第5章　パーティクルフィルタによる自己位置推定／第6章　カルマンフィルタによる自己位置推定／第7章　自己位置推定の諸問題／第8章　パーティクルフィルタによるSLAM／第9章　グラフ表現によるSLAM　第3部　行動決定第／10章　マルコフ決定過程と動的計画法／第11章　強化学習／第12章　部分観測マルコフ決定過程　付録A　ベイズ推論によるセンサデータの解析　付録B　計算

※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。 システムトレーディングやアルゴリズムトレードと呼ばれる金融分野では、遺伝的アルゴリズム（GA）および遺伝的プログラミングGP（進化計算）が、応用され実用レベルまできている。本書は、金融に興味のある実務者や初心者を対象としたGA/GPと金融工学についての入門実践書である。さらに金融工学のスタンダードツールとして確立されているMT4（Meta Trader4） を用いたGA/GPシステムを提供している。

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。

※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。 本書は量子ウォークを用いる探索問題について、基礎的事項から具体的計算まで丁寧に解説する。 量子ウォークとは確率論におけるランダムウォークの量子版である．従来のランダムウォークでは見られない特異な挙動を示すことから、最先端の研究対象として注目を集めている。また、その探索アルゴリズムは、量子コンピュータにも応用可能とされ大変注目されている．量子系の計算科学に関心のある多分野の読者必携の書である。

※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。 本書では、ポスト量子暗号の最右翼と目される格子暗号の数学とその実装方法について解説する。現代の情報社会を支えるRSA暗号や楕円曲線暗号は、ノイマン型コンピュータの計算困難性を利用している。しかしこれらは、量子コンピュータにより簡単に解読されることが分かっており、ポスト量子暗号の実現が叫ばれている。格子暗号は「格子問題」と呼ばれる、量子コンピュータでも解き方が分かっていない問題を基礎とする。本書はその数学的性質のほか、格子問題を解くための「格子基底簡約アルゴリズム」について紹介していく。

※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。 大規模データシステムの基礎アルゴリズムを豊富なイラストで理解！ 基本的なデータ構造とアルゴリズムを理解している読者を対象に、大規模なデータシステムの基礎となるアルゴリズム的要素を豊富なカラーイラストで解説！大規模スケール・アプリ構築のアルゴリズム的側面を理解できます！ 1章 はじめに 第1部 ハッシュベースのスケッチ 2章 ハッシュテーブルと現代のハッシングについての概説 3章 近似的なデータの存在判定：ブルームフィルターと商フィルター 4章 頻度推定とカウントミンスケッチ 5章 カーディナリティー推定とハイパーログログ 第2部 リアルタイム分析 6章 ストリーミングデータの統合と応用 7章 データストリームからのサンプリング 8章 データストリーム上の近似分位数 第3部 データベースと外部記憶アルゴリズムのためのデータ構造 9章 外部記憶モデルの紹介 10章 データベースのためのデータ構造：B木、Bε木、LSM木 11章 外部メモリによるソート Dzejla Medjedovic（デジェラ・メジェドヴィッチ）: ニューヨーク州立大学ストーニーブルック校。応用アルゴリズム学で博士号を取得。大規模データのアルゴリズムに関する多くのプロジェクトに取り組む。現在Social Explorer， Inc. データ部門のバイスプレジデント。 Emin Tahirovic（エミン・タヒロヴィッチ）: ペンシルベニア大学。生物統計学で博士号を取得。統計方法論と理論計算機科学を理解し、現在HAProxy Technologiesのシニアデータサイエンティスト。 Ines Dedovic（イネス・デドヴィッチ）: ドイツ アーヘン工科大学。イメージング・コンピュータビジョン分野で博士号を取得。10年以上にわたりイラストレーター、コミックアーティストとしても活動。現在Jonas & Redmannのソフトウェア開発者。 [翻訳]　岡田佑一（おかだゆういち）：ヒューリスティック系のプログラミングコンテストに好んで参加するプログラマー。 小さな学習塾をひっそりと経営している。2020年より関西大学大学院総合情報学研究科の博士課程後期に在籍し、SNSに関する研究や発達スクリーニング検査に関する研究に注力している。訳書に『世界で闘うプログラミング力を鍛える本 ― コーディング面接189 問とその解法』（2017年）、『きれいなPythonプログラミング』（2022年）執筆協力に『プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造』（2015 年、以上 マイナビ出版）がある。 ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※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。 ※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。 ※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします

LU分解やQR分解などの行列分解、線形方程式や固有値問題などの基本的な行列計算から、関数の補間と近似、画像圧縮、微分方程式、機械学習への応用までを、Juliaプログラムとその実行例を交えて、平易に解説！ 【サポートサイト】 https://github.com/akira-imakura/mca 【主な内容】 第1部　導入 第1章　行列計算入門 第2章　Julia入門 第1部では、本書の全体的な導入として、行列計算およびJulia言語の基礎的事項について解説する。 第2部　行列計算アルゴリズム 第3章　行列分解 第4章　線形方程式 第5章　固有値問題 第6章　最小二乗問題 第7章　非線形問題 第8章　行列関数 第2部では、本書の主要部として，各種行列計算アルゴリズムについて解説する。対象とするのは、行列分解、線形方程式、固有値問題、最小二乗問題、非線形問題および行列関数である。 第3部　応用 第9章　関数の補間と近似・画像圧縮 第10章　微分方程式 第11章　機械学習 第3部では、各種行列計算の応用として、関数の補間と近似、画像圧縮、微分方程式および機械学習を取り上げる。

※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。 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。

※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。 世界最高峰の競技プログラミングコンテストサイトのAtCoderが主催するアルゴリズム実技検定試験「PAST」の公式対策本！ ■アルゴリズム実技検定（PAST）とは AtCoder株式会社が主催する検定試験で、IT人材に求められるプログラミングスキルを可視化することを目的としています。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、試験対策を行うことで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見につけることができます。 ■PASTの上級～エキスパート認定まで対応 さまざまなアプローチが考えられるアルゴリズム実技検定の問題において、より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す。 複数のアルゴリズムを用いた解法を身につけ「上級」「エキスパート」合格の点数を勝ち取ろう！ ［監修］ 高橋 直大（たかはし なおひろ）：1988年生まれ。慶應義塾大学大学院政策メディア研究科修士課程修了。現在、AtCoder株式会社代表取締役社長。Microsoft主催のImagine Cupで世界3位、TopCoder Openで世界2位、2022年にはGoogle Hash Codeで優勝など、複数の世界大会で上位入賞を経験し、15年以上プログラミングコンテストに参加し続けている。 ［著者］ 大槻 兼資（おおつき けんすけ）：1988年生まれ。2014年東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了。修士（情報理工学）。現在、株式会社 NTTデータ数理システム顧問、モノグサ株式会社コンテンツアーキテクト。数学や情報科学の諸分野の啓蒙活動に従事。著書に『問題解決力を鍛える!アルゴリズムとデータ構造』講談社 (2020) がある。趣味は競技プログラミング、虫食算作り、国内旅行など。 杉江 祐哉（すぎえ ゆうや）：20歳のときに競技プログラミングに出会い、以降tsutajというユーザー名でAtCoder等のコンテストに参加。北海道大学競技プログラミングサークル所属時、アルゴリズムやデータ構造に関する勉強会資料の公開やオリジナル問題の出題・プログラミング合宿の開催など精力的に活動した。現在はモノグサ株式会社でソフトウェアエンジニアとして従事する一方、競技プログラミングの作問支援ツールの開発も行っている。 中村 謙弘（なかむら けんこう）：ニートの時に競技プログラミングに出会い、AtCoderでプログラミングを学ぶ。ソフトウェアエンジニアとして国内外の企業に勤務する傍ら、kenkooooというユーザー名でAtCoder等のコンテストに参加している。好きなプログラミング言語はRust。

※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。 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！

量子アルゴリズムとは，量子力学の原理を使って問題を解く方法であり，量子力学という物理を使うことによって，今まで計算が難しかった問題が少ない計算量で解けるようになる。 本書では，量子アルゴリズムの学習に必要な数学的な厳密さに固守せず，直感的でわかりやすい解説をこころがけた。また，量子アルゴリズムを実際に解くために，MatlabやMathmatica，Java のコードを随時入れて解説。これらはシミュレーションして確かめることもできる。 量子コンピュータに特有な量子アルゴリズムは，新しく出現した分野であり，従来の計算やプログラムでの考え方を大きく変換させている。 本書は，これからの情報技術者にとって，量子アルゴリズムのための新しいプログラミング手法を開発するためのヒントとなるであろう。

※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 　第1章　アルゴリズム実技検定の挑戦にあたって 　第2章　問題の解き方 　第3章　アルゴリズムとコーディング 　第4章　Pythonを使ったプログラミング［エントリー編］ 　第5章　基礎的なアルゴリズム［初級編］ 　第6章　応用的なアルゴリズム［中級編］ 　第7章　さらなる得点を狙うために

本書（原題：Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language）はアルゴリズムの分析と設計方法について、Pythonを使って説明します。古典的なアルゴリズムに焦点を絞って解説していますが、基本的なアルゴリズムによる問題解決の方法もしっかり理解できます。 本書はプログラミングとコンピュータサイエンスの最も重要で難しい分野を非常に読みやすい形で解説しています。アルゴリズムの理論とプログラミングの実践の両方をカバーし、理論が実際のPythonプログラムにどのように反映されているかを説明します。また、Pythonに組み込まれている有名なアルゴリズムとデータ構造について説明し、実装と評価について学ぶことができます。 本書で学べること 新しい問題を効率的なアルゴリズムで解ける問題に変換する方法。もしくは、効率的に解けない問題であると示す方法 数学と基本的な実験やベンチマークを使ってアルゴリズムとPythonのプログラムを分析する方法 古典的なアルゴリズムとデータ構造を深く理解し、Pythonでこれらを効率的に実装する方法 新しい問題を解くために新しいアルゴリズムを設計し、実績のある設計原理・設計技法を使って実装する方法 Pythonのハイパフォーマンスコンピューティングを実現する豊富なツールを使って実装を高速化する方法

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 丁寧な解説と豊富な演習問題により、量子計算のアルゴリズムと計算量理論について一から理解できる 量子計算のアルゴリズムと計算量理論について、一からわかりやすく解説した書籍です。 現在、大きな注目を集めている量子コンピュータによる計算（量子計算）は、従来のコンピュータによる計算（古典計算）と比べて、いわゆる指数関数的な高速化を実現することがあります。 その一方で、この高速化は量子力学の基礎原理をもとにしており、アルゴリズムと計算量理論の分野の言葉で記述されるものです。したがって、この高速化の現象を正しく理解するには、量子力学特有の重ね合わせの原理とエンタングルメントをはじめとした量子計算のアルゴリズム、および、計算量理論をひと通り理解する必要があります。 本書は、線形代数と離散数学の基本的な知識のみを前提として、量子計算の原理について初学者向けに丁寧な解説を行っています。 数多くの例題と演習問題を収載しており、読者自ら手を動かしながら学ぶことができます。 第1章　計算理論の基礎事項 1.1　文字列，計算問題 1.2　ブール回路 1.3　二進列に対する演算 1.4　計算量クラス 1.4.1　P, NP, EXP 1.4.2　多項式時間帰着とNP完全問題 1.4.3　オラクル 1.4.4　乱択アルゴリズムと計算量クラス 第2章　ブラケット記法と量子計算でおなじみの行列 2.1　ベクトル 2.2　行　列 2.3　量子計算でよく出現する行列 2.3.1　ユニタリ行列 2.3.2　正規行列，エルミート行列 2.3.3　射影行列 2.3.4　半正定値行列 第3章　量子情報の基礎 3.1　量子ビット，量子状態 3.1.1　量子ビット，量子状態の測定 3.1.2　量子ビットの幾何的描像 3.1.3　量子ビット，量子状態の時間発展 3.1.4　量子ランダムアクセス符号 3.1.5　量子鍵配送 3.2　複数の量子ビット 3.2.1　テンソル積 3.2.2　複数の量子ビットからなる量子状態 3.2.3　複数の量子ビットの時間発展および測定 3.2.4　部分系の測定 3.2.5　CHSHゲーム 3.2.6　量子テレポーテーション 3.3　観測量 3.4　混合状態 3.4.1　1量子ビットと密度行列 3.4.2　部分トレースと混合状態 3.5　POVM 3.5.1　3ビット量子ランダムアクセス符号 3.5.2　2値POVM の実現方法 3.6　発展的な概念 3.6.1　トレース保存完全正値写像 3.6.2　近似と距離 第4章　量子回路 4.1　基本ゲート，量子回路 4.2　古典計算vs量子計算 4.3　量子計算の計算木 4.4　万能量子ゲート集合 4.5　よく使用される量子回路 4.5.1　量子回路のワイヤの交換 4.5.2　量子アダマール変換と一様重ね合わせ状態の生成 4.5.3　量子フーリエ変換 4.5.4　アダマールテスト 4.5.5　SWAPテスト 4.6　空間的制約が課された量子回路 第5章　量子アルゴリズム 5.1　Deutsch?Jozsaの量子アルゴリズム 5.2　Groverのアルゴリズム 5.2.1　量子計算に古典アルゴリズムを組み込む 5.2.2　量子振幅増幅 5.3　Simonのアルゴリズム 5.4　位数発見アルゴリズム 5.5　量子特有の問題に対する量子アルゴリズム 5.5.1　位相推定 5.5.2　量子シミュレーション 5.6　その他の量子アルゴリズム 5.7　通信を含む計算問題に対する量子プロトコル 第6章　量子計算量クラス 6.1　Pの量子版：BQP 6.1.1　BQPとNPの関係 6.1.2　BQPを含む古典計算量クラス 6.2　NPの量子版：QMA 6.3　量子対話型証明 6.4　量子多証明者対話型証明 付録 A.1　群と体 A.2　オーダ記法 A.3　チューリング機械 A.4　非決定性チューリング機械 A.5　確率チューリング機械 A.6　PSPACEとEXP

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 連続最適化アルゴリズムの数理を、詳しく丁寧に解説！ 連続最適化アルゴリズムとは、連続変数の関数についての数理最適化の問題で、適切な近似解を得るための計算手法のことです。古典的な数理計画の問題に限らず、近年ますます応用の広がりを見せている機械学習でも、その各種アルゴリズムにおいて数理最適化のさまざまな計算手法が駆使されています。 本書では、特に、二つの連続最適化に焦点を当て、詳しく丁寧に解説しました。一つ目は、微分不可能な凸関数の最適化、つまり、非平滑凸最適化です。ネットワーク資源割当や信号処理に現れる連続最適化は、非平滑凸最適化として表現ができます。二つ目は、微分可能ではあるが凸ではない関数の最適化、つまり、平滑非凸最適化です。深層学習に現れる連続最適化は、平滑非凸最適化として表現ができます。 また、この二つの最適化のための連続最適化アルゴリズムの性能を決定するステップサイズと呼ばれるパラメータの設定に着目し、その設定に関する理論と応用も詳解します。連続最適化問題の最適解へ進む方向（探索方向）が決まっているとき、その方向へ進む度合いを表すのがステップサイズです。 予備知識として、大学教養レベルの線形代数と微分積分のひととおりの知識を想定していますが、第2章で本書の通読に必要な知識をまとめ、読者の利便性を高めています。また、各種アルゴリズムの数学的背景となる定理は、本文中もしくは演習問題としてすべて載せています。さらに、アルゴリズムの実装に資するよう、Pythonのサンプルコードを用意し、ダウンロードできるようにしました。 第1章　はじめに 1.1　連続最適化問題 1.2　連続最適化アルゴリズム 1.3　資源割当や機械学習に基づいたステップサイズ 第2章　数学的準備 2.1　ユークリッド空間の諸性質 　1　ユークリッド空間 　2　行列全体からなる集合 　3　点列の収束性 2.2　微分可能性と平滑性 2.3　凸性 2.4　射影 2.5　非拡大写像 演習問題 第3章　連続最適化と関連する問題 3.1　連続最適化問題と最適解 3.2　制約なし平滑最適化問題 3.3　制約なし非平滑最適化問題 3.4　制約付き非平滑最適化問題 3.5　制約付き平滑最適化問題と変分不等式 3.6　不動点問題 演習問題 第4章　反復法 4.1　反復法の基本的概念 4.2　勾配法と降下方向 4.3　ステップサイズ 　1　定数ステップサイズ 　2　減少ステップサイズ 　3　直線探索ステップサイズ 　4　その他のステップサイズ 4.4　劣勾配法 4.5　近接点法 4.6　収束性と収束率 演習問題 第5章　平滑非凸最適化のための反復法 5.1　最急降下法（Lipschitz連続勾配） 5.2　最急降下法（非Lipschitz連続勾配） 5.3　Newton法 5.4　準Newton法 5.5　共役勾配法 5.6　数値例 演習問題 第6章　非平滑凸最適化のための反復法 6.1　射影劣勾配法 6.2　射影近接点法 6.3　近接勾配法 6.4　FISTA（高速近接勾配法） 6.5　資源割当問題 演習問題 第7章　不動点近似法 7.1　Krasnosel'skii-Mann不動点近似法 7.2　Halpern不動点近似法 7.3　POCS 7.4　不動点近似法の適用例 　1　制約付き平滑凸最適化問題 　2　凸実行可能問題 　3　一般化凸実行可能集合 7.5　資源割当問題 演習問題 第8章　平滑非凸最適化のための深層学習最適化法 8.1　損失最小化問題 8.2　確率的勾配降下法（Lipschitz連続勾配） 8.3　確率的勾配降下法（非Lipschitz連続勾配） 8.4　モーメンタム法 8.5　適応手法（非Lipschitz連続勾配） 8.6　ミニバッチサイズの設定 8.7　ミニバッチサイズの推定 演習問題 付録A　定理の証明と補足 付録B　演習問題解答例 参考文献 索引

※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。 3次元モデリングツール「Rhino（ライノセラス）」を 建築分野の初級者が基礎から学べる実習型の入門書 基本的な操作方法の解説、モデリングの解説、より具体的な建築モデリングの実習、 プレゼンテーションの実習で構成。使いこなしのために特に重要な「編集コマンド」 のマスターを目的とします。 ■主な内容 はじめに＋本書の使い方 建築設計者にとって必修の「Rhino」 ［基本操作］モデリングの基礎をマスターする ・画面の見方と操作方法 ・線・図形の作成と編集 － 2次元の作図をマスター － ・オブジェクトの操作方法 － 3次元の扱いをマスター － ・基本的なモデル作成コマンド ・基本的なモデル編集コマンド ［建築実習］ 実践的なモデリングをマスターする ・四角い家をつくる － 建築モデリングの練習その1 － ・実践的なオブジェクトをつくる － 建築モデリングの練習その2 － ・建築モデリングに役立つ作業・編集コマンド ［資料作成］ 図面作成をマスターする ・図面作成に役立つコマンド － 作成したモデルの利用 － ・図面資料をつくる

※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。 年間２兆円規模の市場を生むインターネット広告。 高速で最適な広告を配信する技術の理論的背景を、業界トップのサイバーエージェントの著者陣が解説。 機械学習を用いて広告配信を最適化する技術と、コンテンツを機械学習により自動生成する技術とを俯瞰する。 【目次】 第1章　インターネット広告業界と関連する機械学習技術 　1.1　インターネット広告業界における機械学習の環境適性 　1.2　機械学習の適用領域 　1.3　インターネット広告業界が向き合うプライバシー規制 第2章　広告配信のためのアルゴリズム 　2.1　CTR/CVR 予測 　2.2　予測のサービスでの活用 　2.3　クリエイティブ選択 第3章　広告効果の効果測定のための手法 　3.1　施策の効果の定義 　3.2　ランダム化比較実験 　3.3　観察研究に基づくアプローチ 第4章　広告配信とプライバシー 　4.1　デジタル広告業界を取り巻く環境の変化 　4.2　プライバシー保護とアトリビューションの仕組み 　4.3　差分プライバシーとプライバシー保護のメカニズム 　4.4　データ保護のための秘匿マルチパーティ計算 　4.5　デジタル広告業界を取り巻く環境の変化 　4.6　ブラウザが取り組んでいる取り組み 　4.7　差分プライバシーとプライバシー保護のメカニズム 　4.8　集約した単位から予測モデルの構築 第5章　広告運用のための自然言語処理 　5.1　広告テキスト生成のための自然言語処理 　5.2　広告テキスト生成における評価 第6章　グラフィックデザインのための機械学習 　6.1　広告効果の事前予測 　6.2　レイアウトの生成 　6.3　タイポグラフィの認識と生成 第7章　広告配信の未来 ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

★★その直感、じつに合理的ですニャ(=^・・^=)★★ 状態空間問題や探索アルゴリズムを初歩から学ぼう！ ネコちゃんのイラストで抽象概念もイメージできる！ 直感（ヒューリスティック）を活用し、合理的に最適解を導く探索手法「ヒューリスティック探索」。 その理論背景からアルゴリズム、Python実装までを体系的に解説！ 応用例として、ゲーム木探索、自動行動計画問題、大規模言語モデル（LLM）における探索手法も解説。 【おもな内容】 第1章　人工知能とヒューリスティック探索 第2章　状態空間問題 第3章　情報なし探索 第4章　ヒューリスティック探索 第5章　グラフ探索のためのデータ構造 第6章　時間・空間制限下のヒューリスティック探索 第7章　ゲーム木探索 第8章　自動行動計画問題 第9章　大規模言語モデル（LLM）によるテキスト生成

※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。 ◆アルゴリズムの事例が盛り沢山!◆ 「アルゴリズム入門」シリーズのJavaScript対応版です。アルゴリズムは、プログラムを効率的かつ正確に実行するための重要な要素です。プログラミング技術を上達させるためには、系統的に異なるさまざまな視点でのアルゴリズム学習が効果的です。本書ではJavaScriptを用いて基本的なアルゴリズムの概念と実装方法を学び、プログラムの流れを制御するための方法を理解していきます。学習には、Webベースの開発環境“p5.jsWebエディタ”を使います。Webブラウザから掲載プログラムを入力して、すぐに動作を確認することができます。 ■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分探索木の配列表現 ・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 グラフィックス・ライブラリ（glib.js）の作成 ・8-1 moveとturn ・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 イメージ処理 ・8-11 アニメーション ・8-12 3D描画 ●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 ・9-8 板パズル ・9-9 ブロック崩し ・9-10 リバーシー ■著者プロフィール 河西朝雄：山梨大学工学部電子工学科卒（1974年）。長野県岡谷工業高等学校情報技術科教諭、長野県松本工業高等学校電子工業科教諭を経て、現在は「カサイ.ソフトウエアラボ」代表。主な著書：「はじめてのVisualC#.NET」「C言語用語辞典」（以上ナツメ社）、「改定第5版C言語によるはじめてのアルゴリズム入門」「Pythonによるはじめてのアルゴリズム入門」（以上技術評論社）ほか

※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。 【アルゴリズムの事例が盛り沢山!】 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。 ■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 ■著者プロフィール 河西朝雄：山梨大学工学部電子工学科卒（1974年）。長野県岡谷工業高等学校情報技術科教諭、長野県松本工業高等学校電子工業科教諭を経て、現在は「カサイ.ソフトウエアラボ」代表。

※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。 量子コンピュータのしくみの説明は、「量子とは粒であり波である」「結果は観測するまで確定しない」など、直感的には想像がつかない説明がつきまといます。そんな難解なイメージのある量子コンピュータがいかにして計算しているのかを解説する本です。 本書では、量子コンピュータのうち、ソフトウェア（アルゴリズム）のしくみを扱っています。逆に、ハードやビジネス活用に関する話はしていません。また、量子力学にも触れません。そのかわり、高校数学（主に行列）の知識さえあれば、その延長で量子アルゴリズムを理解できるよう、ていねいに、たっぷり解説します。本書に出てくる計算のルールの解説からはじめるので、難しそうと感じるかたでも、ぜひ読んでみてください。この本を片手に、量子コンピュータの「頭の中」をのぞいてみましょう。

※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。 2022/3/14からリフロー型から固定型にて配信し直す事になりました。 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！ 【本書で作る7つのゲーム】 スカッシュゲーム 横スクロールシューティング 横スクロールアクション ボールアクション（引っ張りアクション） 落ち物パズル タワーディフェンス ロールプレイングゲーム（アイテム収集系）

実践的かつ具体的なサンプルで理解を促す ディープラーニングとAIのコアアルゴリズム 【本書の内容】 本書は Rishal Hurbans, "Grokking Artificial Intelligence Algorithms", Manning Publishing, 2021 の邦訳です。 ここ十数年のさまざまな進歩によって、想像をはるかに超 える規模の、人工知能へのハイウェイが整備されてきました。 本書は、そのハイウェイを高速で走行しながら、周囲の景色や走行時の注意事項、交通法 規を図や例題・演習などで理解を促します。 目的地は、AIのコアを形成するアルゴリズムの理解と構築です。 取り上げるアルゴリズムは、画像内のオブジェクトの識別やテキストの意味の解釈、不正 や異常を検知するパターン検索などを、効率よく・手際よく行う手法です。 とはいえ、それぞれを仔細に論じることはありません。かといって、大雑把な地図を広げ るだけでもありません。 本書はあくまでもAIに興味のある読者自身が走行するハイウェイの見どころと、有用なア イテムを提供するだけです。 アイテムのほとんどは高校レベルの代数学ですし、図を多用することで数式は極力排除し ています。Pythonが多少わかれば、すぐにでもハイウェイをぶっ飛ばせます！！ 【本書のポイント】 ・小難しい理屈をイタズラ描きのような図で解説 ・直観的にAIの問題と解決を把握できる ・理解を促すための演習問題 【読者が得られること】 ・人工知能を構成するアルゴリズムの理解 ・統計・分析／解析だけにとどまらない未来 ※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。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 これから必ずくる量子コンピューティングの時代に備えるためのバイブル 本書は、IT分野のプログラマやエンジニアを主な読者対象として、その方々にとって特に重要な量子コンピューティングの基礎をわかりやすく解説した書籍です。 量子コンピュータについては、多くの人がクラウド越しで実物に触れられるようになった今でも、物理の専門書から学ぶか、チュートリアルやハンズオンのウェブ記事を読んで勉強するかしかありません。これから量子の力をフル活用できる人や、量子情報の考え方を利用してコンピュータサイエンスをよくしていく人材が必要になるというのに、入門書と専門書の間には大きな隔たりがあります。 本書はこれから必ずくる量子コンピュータの時代で活躍されるであろうIT分野のプログラマやエンジニアの皆様にとって、特に知っておくべき概念をできる限り網羅しています。量子コンピュータの背景、その原理や応用についても高校数学で学んだ内容を起点に数式も示しつつ、しっかりと解説しています。 第1章　なぜ量子コンピュータ？ 第2章　量子コンピュータの基本 第3章　量子計算の基本パッケージ 第4章　量子アルゴリズム 第5章　NISQ量子アルゴリズム 第6章　量子コンピュータのエラー訂正 第7章　量子コンピュータのプログラミング 第8章　量子コンピュータのアーキテクチャ 第9章　量子コンピューティングでひらく未来

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 どう考えれば、よいプログラムを作れるのかの解 　データサイエンス時代の今、データ構造とアルゴリズムのセオリーを身に付けるのはデータ処理を行う多数のエンジニアにとって大切なことです。本書は、データ構造とアルゴリズムの普遍的な基礎を、Pythonによるプログラミングの実践を通して丁寧に解説するものです。 ※プログラム開発やデータサイエンスを視野に、主要なアルゴリズムをPythonで実装し、データの動きと該当コードを対比させ、しっかりと解説をしています。 ※例題で使用したサンプルプログラムをオーム社ホームページよりダウンロードできます。アルゴリズムの実際をすぐに体感できます。。 第1章　アルゴリズムをはじめる前に 第2章　準備 第3章　データ構造 第4章　ソートアルゴリズム 第5章　探索アルゴリズム 第6章　木構造 第7章　グラフアルゴリズム 第8章　その他の有用なアルゴリズム

【概要】 人工知能関連のプロダクト・サービスの開発において、機械学習は最初の学習領域です。 本書は、機械学習の基本と実践手法について解説した書籍です。 機械学習の開発環境の準備、実際の現場での利用方法、そしてブラックボックス化しがちな理論部分もしっかりフォローしています。 データ集計・整形と組み合わせた機械学習モデルの利用方法も解説しています。 【読者対象】 人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者 現在は推薦システムの設計からアルゴリズムのデザインのみならず、インフラ構築を含めたサーバーサイド全般に従事。 ※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。

※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。固定レイアウト型は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。 ※この電子書籍には付録DVDのデータは含んでおりません。電子書籍に記載のURLからPCでダウンロードしてお使い下さい。 プロのゲーム開発者秘伝・遊びのレシピ! バンダイナムコスタジオ開発陣による10種のオリジナルゲームを題材に、知っておくべき「ゲームのしくみ」を徹底解説。 簡単に始められるUnityとC#で、ゲームを作るために必要な遊びのアルゴリズムをマスターできます

本書はプログラマーにとって必要不可欠な「データ構造とアルゴリズム」を学ぶための入門書です。データ構造とアルゴリズムに関する知識は、ソフトウェア開発の基盤であるとともに、問題解決能力を高める重要な要素でもあります。その知識をPythonという親しみやすいプログラミング言語を使って丁寧に解説します。 　プログラミングやコンピュータサイエンスの世界で広く学ばれる定番のアルゴリズムを中心に取り上げました。それに加え、知識を広げていただけるように、本書独自のアルゴリズムも複数、掲載しています。 　Pythonの基本を学んだ後に、データ構造とアルゴリズムを学習するように構成していますので、初心者の方も安心して学習を始められます。すでにプログラミングの経験がある方は、興味のある項目を選んで学ぶことができます。

本書は、LightGBMやXGBoostなどに代表されるアンサンブル学習のアルゴリズムをPython 3でゼロから実装することで、その仕組みや原理を学べる1冊です。 <序文より抜粋> ビッグデータを解析するための機械学習アルゴリズムとしては、ディープラーニング、つまりニューラルネットワークの他にも、ベイズ分類器や決定木、それにそれらを組み合わせた「アンサンブル学習」アルゴリズムなど、さまざまな種類があり、データやその利用シーンに応じて適切なものを選択しなければ、その威力を発揮させることはできません。実際、海外のデータコンペティションにおいてはLightGBMなどのアルゴリズムがよく利用されますが、それは勾配ブースティングアルゴリズムの一種であり、「アンサンブル学習」アルゴリズムの1つです。 そうした「アンサンブル学習」アルゴリズムは強力な分析力を提供してくれますが、それらを正しく使いこなし、最大限の性能を引き出すためには、アルゴリズムの詳細についての理解が欠かせません。そして、どのようなアルゴリズムについても、その手法を最もよく理解できる学習手段は、そのアルゴリズムを実際に一からプログラミングしてみることなのです。 そうした「アンサンブル学習」と呼ばれる手法について、最も基礎的な部分から解説し、実際にコードを作成しながらその動作原理を学ぶ、というの本書の目的となります。 そして本書では、Python言語を使用して、複数のアンサンブル学習アルゴリズムを、完全に一からスクラッチで制作します。数式でアルゴリズムを理解するのではなく、実際に一からプログラムを書き、コードに触れることで得られる知識は、実際のデータ解析における問題解決能力を大きく養ってくれるはずです。

※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。 はじめに 第1部　遺伝的アルゴリズムの応用 Chapter 1　GA の解説を兼ねて，式の因数分解を解いてみよう Chapter 2　ゲームで勝つ方法 Chapter 3　隣り合ったものは別の色で――グラフ彩色 Chapter 4　これだけの荷物を何台の配送車で配達できる？ ――Vehicle Routing Problem 第2部　遺伝的プログラミングの応用 Chapter 5　GPの解説を兼ねて，どれくらい連続して素数を生成できるか試してみよう Chapter 6　うるう年の判定は4年ごと!? Chapter 7　多くのデータから「なぜ」を見出そう――データマイニング Chapter 8　GPにもっと意味を――型付きGPフレームワーク Chapter 9　多くのデータから意味を探ろう――改良した動物分類 Chapter 10　数値データを含んだ分類――あやめの分類 第3部　付録：カオスと予測 Chapter 11　カオスを利用した予測の可能性について 参考文献 あとがき 索引 ダウンロードサービスのご利用について

※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。 第1章 はじめに 第2章 遺伝的アルゴリズム概説 第3章 山登りをさせてみよう 第4章 できるだけ近道をしてみよう 第5章 最短手順を発見してみよう 第6章 迷路からの脱出 第7章 神になったつもり 第8章 最適スケジュールはたてられるかな おまけの章 進化をシミュレートしてみる ダウンロードサービスのご利用について 用語解説 参考文献 あとがき 索引

※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。 はじめに 第1部　オブジェクト指向とフレームワーク Chapter 1　オブジェクト指向理解のポイント Chapter 2　C++超入門 Chapter 3　オブジェクト指向分析・設計超入門 Chapter 4　フレームワークは快適な乗り物 Chapter 5　GAフレームワークの構造 Chapter 6　GPフレームワークの構造 第2部 遺伝的アルゴリズムの応用 Chapter 7　どの順序で作ろうか？ Chapter 8　時間割は奥深い Chapter 9　後片づけはむずかしい！？ Chapter 10　遊びじゃないスケジュール 第3部　遺伝的プログラミングの応用 Chapter 11　まずは多数決をとってみよう Chapter 12　この次にくる数はなんだろう Chapter 13　体積の差がわかるかい Chapter 14　人工蟻を進化させる Chapter 15　倉庫番はつらいかも 参考文献 あとがき 索引 ダウンロードサービスのご利用について

スタンフォード・インターネット・オブザーバトリー（2024年解散）でネット上のプロパガンダや嘘情報を研究していた著者が、反ワクチン活動家から受けた攻撃の実体験にはじまり、ネット世論やフェイクニュースによる煽動が形成される過程にせまる。 歴史、政治からコミュニケーション理論や社会心理学まで触れながら、オンラインの世界に透明性を確保し民主的にするための道筋を示す。

※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。 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言語で作成して基本的アルゴリズムを習得していきます。 ■目次 第1章 ウォーミング・アップ 第2章 数値計算 第3章 ソートとサーチ 第4章 再帰 第5章 データ構造 第6章 木（tree） 第7章 グラフ（graph） 第8章 グラフィックス 第9章 パズル・ゲーム ■著者プロフィール 河西朝雄：長野県岡谷工業高等学校情報技術科教諭、長野県松本工業高等学校電子工業科教諭を経て、現在は「カサイ.ソフトウエアラボ」代表。主な著書：「C言語用語辞典」（ナツメ社）「Javaによるはじめてのアルゴリズム入門」「原理がわかるプログラムの法則」（技術評論社）など

※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。 疑似言語部分を，新基本情報技術者の疑似言語仕様に刷新しました。 基本的なアルゴリズムを紹介し，その説明を通してアルゴリズムを作成する能力，トレースをする能力の育成をサポートします！ 【本書の特長】 ・アルゴリズムの理解を深めるために，擬似言語の流れを分かりやすく説明しています。 ・見ただけで内容が理解できるように，アルゴリズムの流れを，図表で解説しています。 ・これから実務でプログラミングを初めて学ぶ方にも，読みやすい構成（基礎編・応用編）となっています。 ・テキストを読んで終わりではなく，アウトプットして知識の確認ができるよう，各章の章末には，その章で学習した基本的な知識を活かした問題を掲載。実践的なスキルを身につけることができます。 【目次】 基礎編_第1部 第1章　アルゴリズムの基本 1. アルゴリズムとは？ 2. アルゴリズムの表し方 3. 変数の意味と必要性 4. 繰返し処理 5. アルゴリズムを考えるときの三つのポイント 6. 配列処理と繰返し 7. 2次元配列と二重ループ ● 章末問題 第2章　探索アルゴリズム 1. 逐次探索 2. 2分探索 ● 章末問題 第3章　整列アルゴリズム 1. 整列処理の概要 2. 交換法（バブルソート） 3. 選択法 4. 挿入法 ● 章末問題 第4章　データ構造 1. データ構造とは 2. リスト 3. スタック 4. キュー 5. 木 ● 章末問題 応用編_第1部 第1章　文字列処理 1. 文字列の探索 2. 文字列の置換 3. 文字列の挿入 ● 章末問題 第2章　再帰アルゴリズム 1. 階乗の計算 2. 木の探索アルゴリズム 3. クイックソート ● 章末問題 第3章　数値計算のアルゴリズム 1. 素数 2. 最大公約数 3. 行列の演算 4. ニュートン法 ● 章末問題 第4章　ファイル処理のアルゴリズム 1. ファイル処理の概要 2. グループトータル（集計処理） 3. マッチング（突合せ処理） 4. マージ（併合処理） ● 章末問題 付録 研究1 挿入法のアルゴリズムについて 研究2 2分探索と計算量について 研究3 クイックソートのアルゴリズムについて 擬似言語の記述形式と補足説明 流れ図記号（JIS X 0121-1986） 構造化チャート

★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

最適化問題へのモデル化と、基本的なアルゴリズムを俯瞰し、最適化という考え方の基礎をしっかりと固める。大事なことは、いつの時代も変わらない。イメージしやすい具体的な例や、理解の定着にかかせない演習問題も充実！ 【推薦の言葉】 数理最適化は、問題解決のための数学である。今では、その成果を実装したソルバーが簡単に手に入るようになった。直面する問題を解決するには、まずそれをモデル化し、適切な最適化手法を適用するという手順を踏む。 本書は、豊富な実例を通して、モデル化の勘どころを説明し、さらに広範な最適化手法それぞれを、基本から分かりやすく解説している。この分野全般を知るための「最適解」として推薦したい。 ――茨木俊秀(京都情報大学院大学学長) 【サポートページ】 https://sites.google.com/view/introduction-to-optimization/main 【主な内容】 第1章 数理最適化入門 1.1 数理最適化とは 1.2 最適化問題 1.3 代表的な最適化問題 1.4 本書の構成 第2章 線形計画 2.1 線形計画問題の定式化 2.2 単体法 2.3 緩和問題と双対定理 第3章 非線形計画 3.1 非線形計画問題の定式化 3.2 制約なし最適化問題 3.3 制約つき最適化問題 第4章 整数計画と組合せ最適化 4.1 整数計画問題の定式化 4.2 アルゴリズムの性能と問題の難しさの評価 4.3 効率的に解ける組合せ最適化問題 4.4 分枝限定法と切除平面法 4.5 近似解法 4.6 局所探索法 4.7 メタヒューリスティクス

★この本を買わずして何を買う！！★ 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。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 「平均」という観点から強化学習の基本が理解できる！ AlphaGoがプロ棋士を破った2016年以降、強化学習や深層強化学習はさまざまな分野から注目を集めています。しかし、専門書では難解な専門用語や数式が多用されるため、初学者にとってはハードルが高い状態が続いていました。 本書は、そのハードルの高さを解消することを目的に制作されました。平均という初歩的な数学を使うことで、「価値」「探索」「マルコフ性」といった強化学習の基本をわかりやすく解説します。 また、各アルゴリズムについては、「多腕バンディット問題」および「グリッドワールド問題」のいずれかを用いて、比較しやすい状態で解説します。そのため、各アルゴリズムの特徴や差異がわかりやすくなっています。さらに、中核的なアルゴリズムについては、PythonとMATLABの2種類のコードを、オーム社と著者のWebサイト、およびGithubで配布します。配布コードを実行することで、「原理→数式→プログラム」という一連の流れを直感的に把握できます。 【本書の特徴】 ・難解な強化学習の原理を、中高生にもなじみ深い「平均値の計算」という観点からわかりやすく解説します。 ・さまざまなアルゴリズムを、共通する例題を用いて特徴がわかりやすいように比較します。 ・PythonとMATLAB、2種類のコードを配布します。 ※Pythonのバージョンは3です。 第1章　平均から学ぶ強化学習の基本概念 第2章　各アルゴリズムの特徴と応用 第3章　関数近似手法 第4章　深層強化学習の原理と手法

検索エンジン・グーグルというメディアはどのように日常化し、その介在が意識されないインフラへと変容したのか。現代のデジタル・プラットフォームの権力構造を再考する書。 検索結果のランキング、すなわちキーワードに対するウェブページの並び順は、「アルゴリズム」によって決められている。このアルゴリズムは「ブラックボックス」だと表象され批判の対象にされてきた。しかしこの「ブラックボックス」とは一体何を指し示しているのか、そしてその批判に通底する「プラットフォーム悪者説」ははたして妥当なのか。 本書では、グーグルのランキング・アルゴリズムがどのように変容してきたのか、ウェブの「送り手」の語りと、それに対するグーグルの反応に着目してその過程を明らかにする。具体的には、1990年代から2020年までのSEO（検索エンジン最適化）を中心とした送り手の活動における言説の歴史を分析することで、アルゴリズムを構築する様々なアクターとその権力構造を検証する。 デジタル・プラットフォームの設計・運営に実務家として携わった著者が、インフラ化した検索エンジンの歴史的・社会的な構築のプロセスを、メディア論の視座から学際的に捉えなおす刺激的な試み。

※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。 アルゴリズムはITの分野でも重要なテーマの１つであり、一般教養としても学び身に付ける価値があります。本書はよく知られている「アルゴリズムとデータ構造」の計算の形・計算の流れ・計算結果のデータを分かりやすく視覚化しました。 各アルゴリズムに掲載している『QRコード』からスマートフォンやタブレット端末のカメラでアクセスすれば、直観的で分かりやすく・楽しく学習することができるアルゴリズム・アニメーション（動画）を見ることができます。 また本書では疑似コード（プログラミング言語の種類に依存しない模範コード）によるプログラミングの手引きも用意し解説しています。 アルゴリズムは人の脳で考え実行できますが、コンピュータプログラミングによって自動化することが可能です。アルゴリズムを正確に組み立て問題を理解・解決することができる能力、限られたコンピュータ資源を効率よく使い、データの構造を工夫していくことがプログラマにとって大切になってきます。 本書でアルゴリズムとデータ構造を理解し、プログラミング可能な実力を養おう。

※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。固定レイアウト型は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。 CEDEC Awards著述賞受賞タイトルが、Unity5に対応してリニューアル！ プロのゲーム開発者秘伝・遊びのレシピ！　 バンダイナムコスタジオ開発陣による10種のオリジナルゲームを題材に、 知っておくべき「ゲームのしくみ」を徹底解説。 簡単に始められるUnityとC#で、ゲームを作るために必要な遊びのアルゴリズムをマスターできます。 Unityでゲームを作り始めようとしているゲームプログラミング入門者に最適の1冊です。 本書は、ゲーム開発者カンファレンス「CEDEC 2013」において、 著述賞を受賞した『ゲームの作り方』をUnity5対応・フルカラー印刷にリニューアルした書籍です。

人探し、バスの乗り継ぎ、お買いもの…… 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！ さまざまなアルゴリズムの背後で使われる≪木構造≫の解説を増補した第2版！ プログラミングにおいてアルゴリズムの知識は欠かせません。しかし、いざアルゴリズムの学習をはじめると、理屈の山と数式の谷間で迷子になることが少なくありません。 そんなときにおすすめなのがこの一冊。本書は、人探しやバスの乗り継ぎなど身近な例を通して、イラストとサンプルプログラムを援用しながらアルゴリズムについて平易に解説してくれます。 読み進めるには、中学レベルの代数の基礎を知っていれば大丈夫。プログラミング言語をどれか1つ知っていれば、さらに理解が深まります。 最後まで読めば、応用範囲の広い重要なアルゴリズムの数々をしっかり理解できます。 ［本書は、"Grokking Algorithms, Second Edition"の邦訳です。］ 【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 関連付けると話も早い：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 たどれば見つかる：木構造 ●第8章 ぐらぐらしちゃだめ：平衡木 ●第9章 本からピアノへ物々交換大作戦：ダイクストラ法 ●第10章 問題は続くよどこまでも：貪欲法 ●第11章 ドロボーは計画的に：動的計画法 ●第12章 分類したら予測して：k近傍法 ●第13章 この先にはなにがあるの？ ●付録A AVL 木のパフォーマンス ●付録B NP困難問題 ●付録C 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。

※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。 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。

※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。 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++ 2017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。

基礎的な点群処理から、ICPアルゴリズム、物体認識、PointNetまでをPythonで学ぼう！★章末問題付き★ ・Open3Dを使用し、Pythonプログミングとともに平易に解説。 ・サンプルコードをサポートページから提供したので、すぐに実践できる！ ・最終章では、RGBD画像、ボクセルデータ、メッシュデータ、多視点画像の3次元データ処理も解説。 【主な内容】 第1章　はじめに 第2章　点群処理の基礎 第3章　特徴点・特徴量の抽出 第4章　点群レジストレーション（位置合わせ） 第5章　点群からの物体認識 第6章　深層学習による3次元点群処理 第7章　点群以外の3次元データ処理

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～

※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。 アルゴリズムやプログラミングへの理解がしぜんと深まる、11の楽しいゲームや遊び、パズルを紹介しています。また本の内容には、コピーして遊ぶページが含まれていますが、こちらは紙の本の場合のみで、電子の場合はコピーしては使えません。

※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」はフローチャートという簡単な図に表すことができるよ。ブロックとか線とか矢印を使ってみよう！

※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」が得意なことは、たくさんあるものをルールにそって並べること。運動会の練習でも当たり前に使っているよ！

※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。 プログラミングの土台「アルゴリズム」をストーリーで理解する絵本。みんなアルゴリズムを見つけながら暮らしているんだって！

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。 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。 ※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。

※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。固定レイアウト型は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。 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。

･さまざまな方策(探索戦略)が、定量的かつ直感的に理解できる。･最適腕識別や連続腕バンディットなどの発展的な内容も解説。･モンテカルロ木探索やインターネット広告などのより具体的な状況への対応も紹介。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

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。 【アルゴリズムの実用性がよくわかる！】 Pythonには標準でlist型やdict型などのデータ型、ソートや探索の便利なアルゴリズムが実装されており、ライブラリも充実しています。基本文法とライブラリの使い方を学習するだけで、ある程度プログラムを作成できるようになります。ところが複雑な問題に直面したとき、初歩的な知識だけでは立ちどころに行き詰ります。問題をずばり解決する機能やライブラリがあるとは限りません。さまざまな実装方法、機能、ライブラリから、最適なものを選び、組み合わせる必要が出てくるかもしれません。こういったとき、プログラム構造の理解が必要で、なかでもアルゴリズムとデータ構造が重要な要素になります。本書はこのふたつを徹底的にかみ砕いて解説し、ときに開発現場で使用されるテクニックや考え方も盛り込むことで、読者を深い理解へと導きます。 ■こんな方におすすめ ・Pythonでアルゴリズムとデータ構造を学習したいひと ・スキルアップしたいPython初級プログラマー ・情報処理技術者試験のアルゴリズム問題の足がかりを得たいひと ■目次 ●1章 アルゴリズムの基礎 　　1-1 アルゴリズムとデータ構造 　　1-2 基本的な処理フロー 　　1-3 アルゴリズムと実装の基礎 ●2章 アルゴリズムの評価 　　2-1 計算量 　　2-2 時間計算量 　　2-3 空間計算量 ●3章 配列と連結リスト 　　3-1 配列と連結リスト 　　3-2 単連結リスト 　　3-3 連結リストと配列の比較 ●4章 スタックとキュー 　　4-1 スタック 　　4-2 スタックの実装 　　4-3 スタックの活用例 　　4-4 キュー 　　4-5 キューの実装 　　4-6 キューの活用例 ●5章 ソート 　　5-1 ソート 　　5-2 ソートの性質 　　5-3 実装のポイント 　　5-4 挿入ソート 　　5-5 選択ソート 　　5-6 バブルソート 　　5-7 シェルソート 　　5-8 マージソート 　　5-9 クイックソート ●6章 探索 　　6-1 線形探索 　　6-2 二分探索 ●7章 連想配列 　　7-1 連想配列 　　7-2 オープンアドレス法 　　7-3 チェイン法 ●8章 文字列検索 　　8-1 文字列の一致 　　8-2 力任せ法 　　8-3 ボイヤー-ムーア法 ●9章 木構造 　　9-1 木構造 　　9-2 二分探索木 　　9-3 二分探索木の実装 　　9-4 二分探索木の特徴 　　9-5 データ列による二分木の表現 　　9-6 ヒープ木 　　9-7 ヒープソート ●10章 グラフ 　　10-1 グラフ 　　10-2 隣接行列 　　10-3 ダイクストラ法 ●11章 さまざまなアルゴリズム 　　11-1 基数変換 　　11-2 データの圧縮 　　11-3 ハフマン符号化 　　11-4 構文解析 　　11-5 乱数 　　11-6 動的計画法 ●付録 　　A-1 文法に関する補足 　　A-2 処理時間の計測 　　A-3 メモリ使用量の計測 　　A-4 参考文献 ■著者プロフィール 黒住 敬之（くろずみ・たかゆき）：信州大学大学院工学系研究科修士課程修了（位相幾何学専攻）。大学院卒業後、都内のSIerに勤務、業務システムの開発を行う。現在はEC企業のシステム開発部門に所属、Pythonを使用したシステム開発業務に従事。また、個人でもシステム開発やデータ分析業務等を受託。アイティーアールディーラボ代表。

ゲームAIの技術要素には大きく分けて「ルール」「探索」「機械学習」の3つがあります。近年話題になることの多い機械学習ですが，機械学習だけでは遠い将来の状況を正確に読むことは難しく，特に探索がなければ真に強いAIは生まれません。また，ゲームAIの技術を競う各種コンテストなどでは使用できるメモリ量やファイルの容量に制限が課され，機械学習を利用することが現実的ではないケースもあります。これは実務においても同様で，与えられた要件によっては今も探索技術が主要素となり得ます。本書は，この探索技術とそれを支えるアルゴリズムにフォーカスを当て，ゲームAIを題材にその重要性と魅力を楽しく学ぶための入門書です。さまざまなゲームの種別に対応した探索アルゴリズムについて，動作のしくみと実装方法を丁寧に解説します。

※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。固定レイアウト型は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。 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、216点もの図表を提示しています。本書に示す166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。 ※カバー画像が異なる場合があります。

※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。 本書は、Pythonを使ったプログラミングの基礎を初心者向けにわかりやすく解説した入門書です。プログラミングに必要な知識を体系的に習得しながら、基本的なアルゴリズムの理解やその実装方法を学べます。Google Colaboratory（Colab）の環境を活用することで、すぐに学習を始められます。また、「情報」の教科書以上に詳しくPythonプログラミングやアルゴリズムについて説明しており、「情報」の次のステップにもぴったりな内容です。 本書の目的は、初心者が将来の学びや応用につながるPythonの基礎的な知識とスキルを固めること、そしてアルゴリズムやプログラムのデザインを学び、自分でプログラムを作成する力を養うことです。プログラム作成では、複雑な問題を小分けに整理して進める構成を採用し、初学者でも無理なく実践できるよう配慮しています。重要なポイントで設計やアルゴリズムの意味を考える場面を設けることで、理解を深めながら、自力で設計・作成する能力を確実に身につけられる構成となっています。 対象読者はプログラミング初心者で、特に次の層に焦点を当てています。高校生にとっては学校の教科「情報」の内容をさらに深く学び、実践的なプログラミングスキルを習得できる内容です。大学生や社会人には、研究や業務で活用できるプログラミングの基本を学び、「データサイエンス」「AI（人工知能）」「業務自動化」といった分野へ進む足掛かりになる内容です。１人で学べる丁寧な解説が魅力となっており、幅広い層の初学者に自信を持ってプログラミングを始めるきっかけを提供する１冊です。

※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。 Pythonで機械学習のアルゴリズムを理解しよう！ Pythonでは機械学習のプログラムは様々なライブラリ・モジュールを使うことで簡単に試すことができる。その反面、単にモジュールを使用するだけでは機械学習の中のアルゴリズムがブラックボックス化してしまい、計算結果の意味を正しく捉えることも難しくなってくる。 本書ではまず「機械学習」のアルゴリズムを解説し、機械学習の動きをPythonで実際にプログラミングすることで、アルゴリズムの流れが理解できるよう構成している。まずは黎明期からの機械学習アルゴリズムを理解し、それを実装することが目標となる。 さらにPython用の機械学習モジュールの使用法も解説し、これらを使用したプログラムの作成も行う。機械学習を使いこなすためのイントロダクションとなる1冊。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 良いプログラムを書くための必須知識をまとめたテキストであり、五輪の書。 本書は、長年にわたって数多くの優秀なシステムエンジニア、プログラマーに愛読されてきた、良いプログラムを書くための必須知識をまとめたテキストです。 　うまくつくられたプログラムは、理解しやすく実行効率も高いものですが、一方、そうでないものは解読も困難なうえに、やたら時間や領域をくいます。さらに、そのようなまずいプログラムには、えてしてミスや内容的な誤りも隠されているものです。 　本書は、新たなアルゴリズムで新たなプログラミングを行うために覚えておかなくてはいけない必須知識、そしてアルゴリズムの設計、実現における基礎を、実用上の価値に重点を置いてまとめています。 　今回の改訂においては、多くの読者の声をよく参考にして、よりわかりやすく、簡明になるよう見直しを行ったほか、接尾辞木について新たな解説を加えています。 　システムエンジニア、プログラマーとして活躍される方の五輪書です。 第1章　アルゴリズムとその計算量 第2章　基本的なデータ構造 第3章　順序つき集合の処理 第4章　整列のアルゴリズム 第5章　アルゴリズムの設計 第6章　アルゴリズムの実現 付記：Cメモ 演習問題：ヒントと略解

※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。 グラフ・ネットワークアルゴリズムの基礎をしっかり理解!! グラフ・ネットワークアルゴリズムの背後に横たわる数理を，例題と図を多用して，直観的なイメージを抱いて思考を巡らせながら理解できるよう，配慮．また，ほとんどのアルゴリズムにC言語によるプログラムを与え，出力結果を確認できるようにしている．さらに，各章での内容を効果的に復習できるように，章末の演習問題とともに多くの問題でその解答例を付している．また，著者の『アルゴリズムの基礎とデータ構造：数理とC プログラム』の続編でもある．アルゴリズムの基礎を学んだ読者が，より有用性のあるグラフ・ネットワークアルゴリズムを習得するためには必携の良書である．

※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。 アルゴリズムの基礎をしっかり理解!! 基本となる必須のアルゴリズムとデータ構造のみに焦点をあて，丁寧に数理を理解しながら習得できるよう解説．初学者が直感的に把握できるよう，手作業で確認するように工夫してある． すべてのアルゴリズムにC言語によるプログラムを掲載．また，豊富な演習課題と詳細な解答を掲載し，自学自習ができる． しっかりアルゴリズムとデータ構造を理解しようとする読者には必携の書である．

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-12680-3)も合わせてご覧ください。 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。

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。

※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。 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ながら解説を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が図を通してわかりやすく解説をしています。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 ・オールカラーで機械学習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。

※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。 [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！

※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。 アルゴリズムとデータ構造は、ソフトウエア技術者にとって、重要かつ必至な知識・技術を扱う科目であるが、既存の書籍は難解かつページ数が膨大、また例題が少ないもしくは有っても回答がないなど、学校の教科書または独学しようとしている人が使用するにはつらいものが多い。そこで、Javaの文法をある程度理解している人向けに、Javaのデータ構造とアルゴリズムを、頭から順に読み進めていき、節ごとに適切な課題をこなすことで、独学も可能な教科書的立場の書籍を提供します。課題は、Eclipseのプロジェクトの形式でダウンロードしてもらう形で提供予定。

アルゴリズムは，特殊な才能がある人だけが考えるものではありません。しっかりと基本をマスターすれば，誰でも考えられるようになるものです。本書は，プログラミングを支える強力な基礎＝アルゴリズムをマスターするために，本のはじめから終わりまで，徹底的に丁寧に説明します。「ソート」「計算量」から，「二分探索木」「ハッシュ表探索法」「動的計画法」「遺伝的アルゴリズム」と，理解を積み重ねながらステップアップ。最終的には，挿入法や二分探索法のプログラムが自力で作れるようになり，基本情報技術者試験の午後問題レベルの問題が十分解けるようになります。

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。 ※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。

※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。 プログラマが最初に学ぶべきアルゴリズムを解説。 処理を効率化するテクニックが身につく！ 　本書は、プログラミング言語のPythonを使ったアルゴリズムの入門書です。アルゴリズムの処理の流れや論理構造を根本から理解できるように、図と文章で丁寧に解説しています。 　さらに、本書では、アルゴリズムを改良するテクニックを紹介しています。 　アルゴリズムを改良すると、処理を効率化できたり、別のプログラムで応用できたり、コードが読みやすくなったりします。 　自分で手を動かしてプログラムを改良することで、アルゴリズムの使い方や改良方法を実践的に学べます。 　本書の1章～10章では、ソートや探索など、様々な場面で使われている基本的なアルゴリズムとその改良テクニックを解説しています。 　補章では、初学者でも本書の内容を理解できるように、Pythonの基本的な文法を解説しています。 　いろいろなプログラムの書き方を学びたい方、プログラミングの力を伸ばしたい方におすすめです。

※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。 今やコンピュータサイエンスやデジタル技術に関する知識は〈これから〉の時代を生きていくすべての人に必要なものになりました。この全５巻のシリーズは、まるで紙面上で実際に授業を受けているような感覚が味わえる、読みやすくて楽しい入門書です。シリーズ第４巻は、アルゴリズムの基本的な考え方と種類、データ構造やさまざまなデータ分析の手法のほか、機械学習やニューラルネットワークについて学びます。

※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。 日常生活の中にだって、知っておくべきアルゴリズムはたくさんある 「あなたの100歳の誕生日は何曜日？」 「どうしてエレベータが通過しちゃうの？」 「お釣りの硬貨の枚数を最小にするには？」 本書では、このような“身近な疑問”を解く、有名なアルゴリズムを解説します。 1～9章では、日常生活の中にある“身近な疑問”を問題として取り上げ、それらの問題を解くためのアルゴリズムをわかりやすく説明しています。 コイン問題を解く「動的計画法」、最短経路を求める「ダイクストラ法」や「ベルマン＝フォード法」、クラスタリングを行う「k-means法」など、知っておくべき“必修アルゴリズム”を学べます。 プログラミング言語はPythonを使います。 補章では、Pythonを学び始めたばかりの人でも1～9章の内容を理解できるように、基本的な構文や組み込み関数、標準モジュールなどを説明しています。 これからアルゴリズムを学ぶ人、 有名なアルゴリズムの理解を深めたい人、 いろいろなアルゴリズムを知りたい人に、おすすめです。

※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。 本書はアルゴリズムの基礎的な内容をJavaScriptを用いて解説したものです。従来の教科書で扱われていた内容を大幅に削減し，初等的なアルゴリズムに限定して実例を入れて詳しく解説しました。また，それらのアルゴリズムを用いて解ける問題のプログラム例をできる限り含めています。それは，著者がこのような基礎的なアルゴリズムの理解とプログラミングは不可分であると考えているからです。 本書を通じて多くの人たちがアルゴリズムの本質を理解して，そのスキルを色々な場面で，よりスマートで洗練されたシステムづくりのために発揮してもらえれば，本書の目的は十分に達成されたとものと考えます。

※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。固定レイアウト型は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。

※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。固定レイアウト型は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。 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。

Googleが知ってる“あなた”は誰? 検索履歴やスマホの位置情報から自動的に生成され、 刻々と変貌しながらデジタル空間をさまよう「データの幽霊」 (=デジタル・アイデンティティー)の正体に迫る! アルゴリズム解析を前にすると、「私たちが何者なのか?」という問いは、「コンピューターは私たちを何者だと言っているか?」という問いに等しくなる。アルゴリズムによって「セレブリティー」とされたり「信用できない」とされたりするのと同じように、生身の個人としての自分を無視された私たちは、自らの生をコントロールできなくなる……。[序章より] ……著者は述べる。「私たちは、私たちの実在がもっぱらデータである世界に生きているわけではなく、私たちの実在がデータによって拡張される世界に生きている。つまり、私たちはすでにデータでできている。…テクノロジー派未来主義者の言うシンギュラリティーは決して訪れない。なぜなら、すでにここにあるからだ。」 肉体の死を超えて、自我や意識がサイバー空間の中で「生き続ける」というファンタジーは、すでにデータとなって漂流している私たち自身の迷妄である。ひとつだけ確かなことは、私たちが実在の死を迎えても、私たちの個人データはサイバー空間を漂い続けるということだ。[武邑光裕氏・解説より]

※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。 コンピュータの算法に関わるアルゴリズムの定石，レトリックを可能な限り収録した定番の書。手元に置いておきたい実用的な本が30年弱の時を経て新装改訂版として登場です。定評をいただいている基本的な内容はそのままに，時代にそぐわなくなっていた部分のみ改訂。これからも末長くご愛顧いただけるようにまとめ直しました。※本書は『C言語による最新アルゴリズム事典』の改訂版です。

※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。固定レイアウト型は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。 「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言語による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解説しています。 改訂にあたっては、レイアウトを大幅に変更するとともに、文章も見直し、さらにわかりやすくなっています。 なお、これまでCD-ROMに収録し、好評をいただいた「アルゴリズム体験学習ソフトウェア」は、弊社のサイトからの無料ダウンロードとなります。これにより、本文とテキストとソフトウェアの連動学習がより効率的に行えるようになります。

※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。 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。

※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。 図解イラストで楽しくわかる、アルゴリズムのしくみと、主要言語での書き方 アルゴリズムと、それを主要言語でどのように書けばよいのかを、図解とイラストを豊富に使って説明した入門書。 本書の特長は、 1.　「アルゴリズムの意味」をイラストや図でやさしく解説 2.　そのアルゴリズムに関する「プログラミング言語」のサンプルを試し、体験して納得 の2点です。 「アルゴリズム」と聞くと難しそうに思えますが、ズバリ『問題を解決するための考え方』です。「このアルゴリズムは、どんな考え方で問題を解こうとしているのか？」「この手順は、何をしようとしているのか？」など、「アルゴリズムの意味」に注目して考えていくと、だんだんとアルゴリズムがわかってきます。本書ではイラストや図を使って、入門者でもアルゴリズムのイメージがつかめるよう、解説していきます。 そして、「意味が理解できただけ」では使えるようになりませんので、実際にプログラミング言語によるサンプルプログラムを用意しました。「理解した意味の通りにアルゴリズムが動くこと」を試して、実感してください。 この「第２版」では、「迷路自動生成アルゴリズム」「迷路探索アルゴリズム」を追加して解説。 「アルゴリズム」をちゃんと把握したい人、プログラムの組み立て方をもっと知りたい人に役立つ1冊です。 【サンプル掲載言語】 Python、JavaScript、PHP、C、C#、Java、Swift、VBA 【本書で紹介しているアルゴリズム】 ・簡単なアルゴリズム 合計値、平均値、最大値、最小値、データの交換 ・サーチアルゴリズム リニアサーチ（線形探索法）、バイナリサーチ（二分探索法） ・ソートアルゴリズム バブルソート（単純交換法）、選択ソート（単純選択法）、挿入ソート（単純挿入法）、シェルソート、クイックソート ・迷路自動生成アルゴリズム 棒倒し法、穴掘り法 ・迷路探索アルゴリズム 右手法・左手法、幅優先探索法 アルゴリズムと、それを主要言語でどのように書けばよいのかを、図解とイラストを豊富に使って説明した入門書。 本書の特長は、 1.　「アルゴリズムの意味」をイラストや図でやさしく解説 2.　そのアルゴリズムに関する「プログラミング言語」のサンプルを試し、体験して納得 の2点です。 「アルゴリズム」と聞くと難しそうに思えますが、ズバリ『問題を解決するための考え方』です。「このアルゴリズムは、どんな考え方で問題を解こうとしているのか？」「この手順は、何をしようとしているのか？」など、「アルゴリズムの意味」に注目して考えていくと、だんだんとアルゴリズムがわかってきます。本書ではイラストや図を使って、入門者でもアルゴリズムのイメージがつかめるよう、解説していきます。 そして、「意味が理解できただけ」では使えるようになりませんので、実際にプログラミング言語によるサンプルプログラムを用意しました。「理解した意味の通りにアルゴリズムが動くこと」を試して、実感してください。 この「第２版」では、「迷路自動生成アルゴリズム」「迷路探索アルゴリズム」を追加して解説。 「アルゴリズム」をちゃんと把握したい人、プログラムの組み立て方をもっと知りたい人に役立つ1冊です。 【サンプル掲載言語】 Python、JavaScript、PHP、C、C#、Java、Swift、VBA 【本書で紹介しているアルゴリズム】 ・簡単なアルゴリズム 合計値、平均値、最大値、最小値、データの交換 ・サーチアルゴリズム リニアサーチ（線形探索法）、バイナリサーチ（二分探索法） ・ソートアルゴリズム バブルソート（単純交換法）、選択ソート（単純選択法）、挿入ソート（単純挿入法）、シェルソート、クイックソート ・迷路自動生成アルゴリズム 棒倒し法、穴掘り法 ・迷路探索アルゴリズム 右手法・左手法、幅優先探索法 第1章　アルゴリズムってなに？ 第2章　いろいろなプログラミング言語 第3章　データ構造とアルゴリズムの基本 第4章　簡単なアルゴリズム 第5章　サーチアルゴリズム 第6章　ソートアルゴリズム 付録 ●森 巧尚(もり よしなお) パソコンが登場した『マイコンBASICマガジン』（電波新聞社）の時代からゲームを作り続けて、現在はコンテンツ制作や執筆活動を行い、関西学院大学、関西学院高等部、成安造形大学、大阪芸術大学で非常勤講師、プログラミングスクールコプリの講師などを行っている。 著書に『ゲーム作りで楽しく学ぶ Pythonのきほん』『楽しく学ぶ Unity2D超入門講座』『楽しく学ぶ Unity3D超入門講座』『作って学ぶ iPhoneアプリの教科書～人工知能アプリを作ってみよう！～』（以上、マイナビ出版）、『Python1年生 第2版』『Python2年生 スクレイピングのしくみ』『Python2年生 データ分析のしくみ』『Python3年生 機械学習のしくみ』『Python自動化簡単レシピ』『Java1年生』『動かして学ぶ！Vue.js開発入門』（以上、翔泳社）、『そろそろ常識？ マンガでわかる「正規表現」』（シーアンドアール研究所）、『なるほど！ プログラミング 動かしながら学ぶ、コンピュータの仕組みとプログラミングの基本』（SBクリエイティブ）などがある。 ●まつむら まきお マンガ家・イラストレーター マンガ作品『ルナパーク』（青心社）、『いろいろあるのよ』（朝日新聞社）、『ビスキィの冒険』など。 『おしえて!! FLASH』など、パソコン関係の書籍イラスト、記事を多く手がける。 成安造形大学イラストレーション領域教授。

※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。 【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、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） ※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。

※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。 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)

※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。 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。 ひとつひとつのアルゴリズムについて、まず図形的にイメージし、次に具体的な手順を示し、さらに問・演習問題（Ｃ言語の解答）により、１．アルゴリズムの特性、限界を知る能力を身に付ける。２．基本的なアルゴリズムを習得する。 【特色】 ・各章と章末に、計60題の問・演習問題。・すべての問・演習問題に対してＣでの解答を掲載。

AIの時代の競争と経営の基本原理を明らかにし、組織変革の道のりとリーダー行動までを網羅。 AIの時代の競争と経営における不可逆的な変化の本質とは何か。なぜAIを部分的ではなく、企業の中核に据える変革が求められているのか。ハーバード・ビジネス・スクール教授が、医療系スタートアップからアマゾンやマイクロソフトまで、さまざまな企業の事例を分析し、その成功と失敗を具体的に描き出す。企業が真のデジタル変革を進めるためのフレームワークを提示した一冊。 新旧企業の経営層、DX推進担当マネジャーの必読書！ 榊原彰氏（パナソニックコネクトCTO ） 「生成AI祭りで浮かれてる場合じゃない。デジタルテクノロジーの上でこそ成り立つビジネスモデルとオペレーティングモデルをいかに作り、整合させるのか。今こそ取り組むべき戦略とリーダーシップを再確認する時だ」 サティア・ナデラ（マイクロソフトCEO） 「企業を見直し、AIファースト・カンパニーになるためには何が必要かを説明する重要な一冊だ。AIによるインパクトに関心がある人はみな、この本を読むべきだ」 クレイトン・クリステンセン（ハーバード・ビジネス・スクール教授、『イノベーションのジレンマ』著者） 「デジタル経済とAIの台頭により、破壊的変革の時代を迎えている。本書は、新しいビジネスの世界で生き残ることを望むリーダーにとって説得力のある必読書である」

※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。 ●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。

※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。 【入門！ コンピュータとプログラミングの基礎の基礎】<br/〉 コンピュータに関する教育が高校でも正規授業として必修化され、大学入試の共通テストでも受験生は情報科目に直面せざるを得なくなったような状況が生まれている現在、この「情報とプログラミング」に焦点を当てた入門書の決定版として本書をお贈りします。もちろん、内容的には高校生にとどまらず社会人のプログラミング入門にも十分に応え得るものです。何らかの言語の入門ではなくプログラミングの「考え方の入門」であることから、まったく何の知識もない方にも抵抗なく入っていただけます。これからの社会人が基礎知識を獲得するのにも役立つこと間違いなし。まずは本書を読んで、プログラミングとはどういうものか、どういう考え方をすればよいのかを理解したうえで、Pythonなど具体的な言語の入門書を手に取るなりして次のステップに進んでいただくのが、遠回りなようで実は最も効率的な学習方法なのです。前提知識は必要ありません。 今後社会で活躍する人に必ず求められるはずの教養（＝プログラミング）を獲得するための第一歩として、本書をご活用ください。 ■こんな方におすすめ<br/〉 これからプログラミングを勉強する（または、しなければならない）方／情報科目でプログラミングに触れた高校生／社会人や大学生を含むプログラミング入門者 ■目次<br/〉 ●第1章 情報とコンピュータ 　　1 「情報を処理する」ってどういうこと？ 　　2 情報×コンピュータ＝快適な暮らし ●第2章 コンピュータのしくみ 　　1 コンピュータが情報を処理する方法 　　2 コンピュータってどんな機械？ 　　3 プログラミングのすすめ ●第3章 プログラムを書こう！ 　　1 コンピュータへの命令のしかた 　　2 日本語の指示書の役割 　　3 日本語の指示書を作ろう（その1）── ロボボのお使いプログラム 　　4 日本語の指示書を作ろう（その2）── 秘密の暗号プログラム 　　5 これからのこと 　　6 ところで「アルゴリズム」って何？ ●第4章 データの入れ物 　　1 値を入れる箱──変数 　　2 箱の使い方 　　3 箱の大きさ──データ型 ●第5章 コンピュータの演算 　　1 変数に値を入れる──代入 　　2 コンピュータを使って計算する──算術演算 　　3 コンピュータを使った計算の宿命 　　4 2つの値を比較する──比較演算 　　5 TrueとFalseを使った演算──論理演算 　　6 演算子の優先順位 ●第6章 命令を実行する順番 　　1 プログラムの流れは3通り──制御構造 　　2 分かれ道を作る──条件判断構造 　　3 同じ道を何度も通る──繰り返し構造 　　4 改訂版：ロボボのお使いプログラム ●第7章 データをまとめて入れる箱 　　1 同じ種類のデータを並べて入れる──配列 　　2 縦横に並べた箱にデータをまとめて入れる──二次元配列 　　3 関連するデータをまとめて入れる──構造体 　　4 大事なデータを保存する──ファイル ●第8章 プログラムの部品を作る 　　1 プログラムを入れる箱──関数 　　2 関数を定義する 　　3 関数を利用する 　　4 プログラムで使う「箱」を整理しよう 　　5 改訂2版：ロボボのお使いプログラム ●第9章 日本語からプログラミング言語へ 　　1 プログラミング言語の選び方 　　2 これからの勉強のしかた ●第10章 情報を整理する力 　　1 間違いはどこにある？ 　　2 AIが出した答えは本当に正しい？ 　　3 コンピュータにできること、人間がすべきこと 　　4 おわりに ■著者プロフィール<br/〉 谷尻かおり：データベースから画像認識・画像処理、機械学習まで手掛ける現役のプログラマー。それぞれの分野に関する入門的解説書から数学やプログラミングの入門書まで数多くの書籍や雑誌記事の執筆も手掛けてきており、誰にとってもわかりやすい、その優しい語り口には定評がある。

※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。 一冊に、AIと数学とアルゴリズムの基本を濃縮！ Pythonの深層学習フレームワークを自作！ 社会の中で日々存在感を増している「AI」と「数学」と「アルゴリズム」。その基本を180ページに詰め込んだのが本ムックです。 バブルソートのような基本的なアルゴリズムから、手書き数字認識もできる深層学習フレームワークの自作、AIで使われる数学の基礎である線形代数、そして経済学のアルゴリズムであるゲーム理論まで、様々な話題を扱っています。 もちろん、単に解説するだけではなく、Pythonで動くコード付き！動かしながら、深く学ぶことができます。 ≪目次≫ 第1章　絶対に知っておきたいアルゴリズム10選　その１ 　基礎から機械学習まで厳選した10個のアルゴリズムを 　Pythonによる実装とともに解説！ 第2章　絶対に知っておきたいアルゴリズム10選　その２ 　3つのテーマで厳選した10個のアルゴリズムを 　Pythonによる実装とともに解説！ 第3章　自分で作るPython深層学習フレームワーク 　Python＋NumPyでフレームワークを完全自作！ 　深層学習の原理がよくわかる！ 第4章　Pythonで線形代数を学ぼう 　AI＆データサイエンスで使う数学の基礎！ 第5章 Pythonで学ぶ「ゲーム理論」 　人間関係をプログラミングできる！ 第6章　プログラミング時代の数学との付き合い方