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著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
浅野 哲夫
1977年大阪大学大学院基礎工学研究科博士課程修了。現在、北陸先端科学技術大学院大学教授(工学博士)
岩野 和生
1987年プリンストン大学工学部コンピュータサイエンス学科Ph.D.取得。現在、日本アイ・ビー・エム株式会社理事(Ph.D.)
梅尾 博司
1978年大阪大学大学院基礎工学研究科博士課程修了。現在、大阪電気通信大学総合情報学部教授(工学博士)
山下 雅史
1980年名古屋大学大学院工学研究科博士後期課程修了。現在、九州大学システム情報科学研究院教授(工学博士)
和田 幸一
1983年大阪大学大学院基礎工学研究科博士後期課程修了。現在、名古屋工業大学大学院教授(工学博士)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
1977年大阪大学大学院基礎工学研究科博士課程修了。現在、北陸先端科学技術大学院大学教授(工学博士)
岩野 和生
1987年プリンストン大学工学部コンピュータサイエンス学科Ph.D.取得。現在、日本アイ・ビー・エム株式会社理事(Ph.D.)
梅尾 博司
1978年大阪大学大学院基礎工学研究科博士課程修了。現在、大阪電気通信大学総合情報学部教授(工学博士)
山下 雅史
1980年名古屋大学大学院工学研究科博士後期課程修了。現在、九州大学システム情報科学研究院教授(工学博士)
和田 幸一
1983年大阪大学大学院基礎工学研究科博士後期課程修了。現在、名古屋工業大学大学院教授(工学博士)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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12 人中、12人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
本書籍の魅力はなんと言っても、各手法それぞれに深く突っ込んだ考察、解説がなされていることである。数学的な観点からの解析も丁寧で、一つ一つの事柄を「正確」に理解することができる。まさに科学である。
その分一般的な入門書に比べて難易度が若干高いのは否めないが、同テーマの入門書を読んでから本書籍に戻ってくることで本質的な知識を確実に身につけることができる。アルゴリズムに関する本格的な書籍は他にも候補があるが、そのいずれも、他の入門書で補えば読めるというレベルを超えているように思う。本書籍はちょうど入門と中級の間に挟まった大きな溝を埋めてくれることだろう。
例えば第2巻では前半で動的計画法 (Dynamic Programming) や貪欲アルゴリズム (Greedy Algorithm) についての章がある。自分が見た他の入門書数冊ではナップザック問題や最短経路問題などを題材に動的計画法や貪欲アルゴリズムの仕組みについて解説を行うものが多かったが、肝心の、なぜその問題を動的計画法や貪欲アルゴリズムで解くことができるかについての解説が弱かった。そのため、動的計画法のなんぞやは分かったものの、他の問題を出されたときに、それが動的計画法で解けるということに気付くことができないという何とも心許ない状態であった。本書では、その解説に"部分問題最適性"という概念を持ちだし、ある問題が部分問題の最適解で構成されるときに動的計画法や貪欲アルゴリズムが有効であると説く。そして部分問題最適性の見つけ方、その数学的証明の手法、部分問題最適性を証明できた後の漸化式の構成方法を解説した上で、その漸化式から再帰的なプログラムを実装し、それを動的計画法で置き換え、結果として計算量が抑えられることを示す。その一連の流れを明快に指示する。
入門書で各アルゴリズムのなんぞやを知り、本書籍でその知識を補強する。これがお薦めの読み方である。
その分一般的な入門書に比べて難易度が若干高いのは否めないが、同テーマの入門書を読んでから本書籍に戻ってくることで本質的な知識を確実に身につけることができる。アルゴリズムに関する本格的な書籍は他にも候補があるが、そのいずれも、他の入門書で補えば読めるというレベルを超えているように思う。本書籍はちょうど入門と中級の間に挟まった大きな溝を埋めてくれることだろう。
例えば第2巻では前半で動的計画法 (Dynamic Programming) や貪欲アルゴリズム (Greedy Algorithm) についての章がある。自分が見た他の入門書数冊ではナップザック問題や最短経路問題などを題材に動的計画法や貪欲アルゴリズムの仕組みについて解説を行うものが多かったが、肝心の、なぜその問題を動的計画法や貪欲アルゴリズムで解くことができるかについての解説が弱かった。そのため、動的計画法のなんぞやは分かったものの、他の問題を出されたときに、それが動的計画法で解けるということに気付くことができないという何とも心許ない状態であった。本書では、その解説に"部分問題最適性"という概念を持ちだし、ある問題が部分問題の最適解で構成されるときに動的計画法や貪欲アルゴリズムが有効であると説く。そして部分問題最適性の見つけ方、その数学的証明の手法、部分問題最適性を証明できた後の漸化式の構成方法を解説した上で、その漸化式から再帰的なプログラムを実装し、それを動的計画法で置き換え、結果として計算量が抑えられることを示す。その一連の流れを明快に指示する。
入門書で各アルゴリズムのなんぞやを知り、本書籍でその知識を補強する。これがお薦めの読み方である。
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形式:単行本
非常に丁寧に書かれている良書です。
現在基本的なアルゴリズム、例えば幅優先探索や全点対間最短路は
boost等のライブラリを使えば実装せずにすむわけです。
したがって
「どういう問題のときに使えば効果的なのか」
「どういう問題のときに使ってはいけないのか」を理解しないといけません。
この本は定義がしっかりかかれ、定理が丁寧に証明されているため、なぜアルゴリズムが正しく動くのか明快になり、
上記２点が正しく判別できるようになります。私は未知問題でも自信を持ってアルゴリズムを選択できるようになりました。
ただ第一版のレビューにも書かれていますが、丁寧に書かれている分読みきるのに
数学的素養（と根気）が必要です。加えて些細なミス(例えば補題26.10なのに定理26.10だったり)が時々現れます。
しかし挑戦しがいのある良書なのは間違いなく、些細なミスは大意には影響しません。
基本的なアルゴリズムの本としては間違いなく最高峰ですが
数学が苦手な方はセジウィックのアルゴリズムJava等をお勧めします
現在基本的なアルゴリズム、例えば幅優先探索や全点対間最短路は
boost等のライブラリを使えば実装せずにすむわけです。
したがって
「どういう問題のときに使えば効果的なのか」
「どういう問題のときに使ってはいけないのか」を理解しないといけません。
この本は定義がしっかりかかれ、定理が丁寧に証明されているため、なぜアルゴリズムが正しく動くのか明快になり、
上記２点が正しく判別できるようになります。私は未知問題でも自信を持ってアルゴリズムを選択できるようになりました。
ただ第一版のレビューにも書かれていますが、丁寧に書かれている分読みきるのに
数学的素養（と根気）が必要です。加えて些細なミス(例えば補題26.10なのに定理26.10だったり)が時々現れます。
しかし挑戦しがいのある良書なのは間違いなく、些細なミスは大意には影響しません。
基本的なアルゴリズムの本としては間違いなく最高峰ですが
数学が苦手な方はセジウィックのアルゴリズムJava等をお勧めします
形式:単行本
内容自体は凄くしっかりしていて、読んで損はしないと思います。
ただ、自分にはちょっとレベルが高すぎました・・・。
プログラミング能力だけではなく、数学のスキルがある程度ある人向けの内容です。
ただ、自分にはちょっとレベルが高すぎました・・・。
プログラミング能力だけではなく、数学のスキルがある程度ある人向けの内容です。
リストマニア
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