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KS情報科学専門書
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販売情報
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2280円
入札件数
1
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即決価格
2280円
出品個数
1点
商品状態
やや傷や汚れあり
返品
返品不可
開始日時
2023年10月2日 21:08
終了日時
2023年10月3日 10:33
早期終了
あり
自動延長
なし
あり
販売者情報
出品者ID
koma2007treue
出品地域
大阪府
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即決 送料無料 問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造
商品詳細
ご覧いただきありがとうございます。
タイトル：問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造 (ＫＳ情報科学専門書)
作者：大槻兼資
出版社：講談社
発行日：2020/9/30
ISBN：9784065128442
内容：
【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。
表紙や本の小口などに経年並みのスレ・汚れ・ヤケ等がありますが、ページ内は使用感が少なく綺麗な状態です。 目視で２度確認しましたが、書き込みはありませんでした。
支払詳細
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ネコポス(匿名配送)、ゆうパケット(匿名配送)のいずれかで発送可能です。
送料はこちらで負担します。
(遠近にかかわらず、直接のお取引については応じておりません)
注意事項
ほかにもいくつか出品していますのでよろしければご覧ください。
休みについては自己紹介欄に表示しておりますので、確認をお願いします。
オークション終了後、土日祝日を除いて９６時間以内のご連絡、及びお振込み戴ける方のみご入札下さい。期日を守ってご連絡及びご入金戴けない方には、取引をキャンセルさせて頂きます。
+ + + この商品説明は
オークションプレートメーカー２
で作成しました + + +
No.207.001.002
タイトル：問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造 (ＫＳ情報科学専門書)
作者：大槻兼資
出版社：講談社
発行日：2020/9/30
ISBN：9784065128442
内容：
【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。
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