商品の説明
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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カスタマーレビュー
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30 人中、28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
先日第2巻に関する拙文をレビューとして投稿させていただいたが、他の方のレビューを見て若干フェアなレビューではないと感じたため、あつかましくも第1巻に関しても記述したいと思う。
本書は入門書と題しつつも、他の入門書とは趣が異なる、また類希な良著である。アルゴリズムの背景に潜む数学的な考え方、証明、解析手法を非常に丁寧に解説していて、第1巻のテーマである基礎的なデータ構造を正確に理解することができるのが特徴だ。
多くのアルゴリズムの入門書は、入門書であることに徹してある程度の正確さを犠牲にして直感的な説明を優先している。まずはそういった入門書で学ぶというのも手だろう。だがその場合、次のステップを踏み出したとき、その省略された正確さが要求されるところで躓いてしまうということが多いと思う。
例えば本書では前半で計算量についての解説があるが、o記法、O記法、Θ記法、Ω記法など、計算量を記載する各種数学的記号を懇切丁寧かつ正確に解説していて、下界と上界から抑えて漸近的にタイトな計算量を考えるとはどういうことかがを理解できる。初学者向けの入門書ではこの解説が省略されていて、O記法だけが紹介されることが多い。情報科学を専攻する大学生、大学院生、また仕事でアルゴリズムを扱うプロのプログラマは、授業を聞く、論文を読む、書く、あるいは他の専門書を読むときに、この知識を要求される場面に遭遇するだろう。その時必ず、本書を読んでいて良かったと思えるのではないかと思う。
基礎的なアルゴリズム、データ構造に関しても丁寧な数学的証明を用いて解説が進む。従って細部の解説をごまかされることもない。数式を見ると一瞬怯んでしまうこともあるかもしれない。実際私もそうだった。しかしそんな場合でも、数式はある程度読み飛ばしても、先を理解できないということはない。後から分からなかった箇所を集中的に読み返して理解すればよいと思う。
本書を通読して私が得た物で最も大きかったのは、論文を読むことに対する抵抗感が薄れたことである。おそらく本書の数学的な解説の構造に慣れたことで、自然と、論文をどのように読み解いていくかの方法をも把握する力がついたのではないかと思う。
確かに初学者向けの本としては若干難易度が高いことは否めないが、本質的な書籍というのは、時に併読を要求するものだ。直感的な説明を優先している別の書籍と合わせて同テーマの章を読み進めていくと、深い理解と、次のステップへの架け橋を得ることができるのではないかと思う。
なお、蛇足ではあるが、本書は MIT の情報科学の教科書として用いられていることも有名である。
本書は入門書と題しつつも、他の入門書とは趣が異なる、また類希な良著である。アルゴリズムの背景に潜む数学的な考え方、証明、解析手法を非常に丁寧に解説していて、第1巻のテーマである基礎的なデータ構造を正確に理解することができるのが特徴だ。
多くのアルゴリズムの入門書は、入門書であることに徹してある程度の正確さを犠牲にして直感的な説明を優先している。まずはそういった入門書で学ぶというのも手だろう。だがその場合、次のステップを踏み出したとき、その省略された正確さが要求されるところで躓いてしまうということが多いと思う。
例えば本書では前半で計算量についての解説があるが、o記法、O記法、Θ記法、Ω記法など、計算量を記載する各種数学的記号を懇切丁寧かつ正確に解説していて、下界と上界から抑えて漸近的にタイトな計算量を考えるとはどういうことかがを理解できる。初学者向けの入門書ではこの解説が省略されていて、O記法だけが紹介されることが多い。情報科学を専攻する大学生、大学院生、また仕事でアルゴリズムを扱うプロのプログラマは、授業を聞く、論文を読む、書く、あるいは他の専門書を読むときに、この知識を要求される場面に遭遇するだろう。その時必ず、本書を読んでいて良かったと思えるのではないかと思う。
基礎的なアルゴリズム、データ構造に関しても丁寧な数学的証明を用いて解説が進む。従って細部の解説をごまかされることもない。数式を見ると一瞬怯んでしまうこともあるかもしれない。実際私もそうだった。しかしそんな場合でも、数式はある程度読み飛ばしても、先を理解できないということはない。後から分からなかった箇所を集中的に読み返して理解すればよいと思う。
本書を通読して私が得た物で最も大きかったのは、論文を読むことに対する抵抗感が薄れたことである。おそらく本書の数学的な解説の構造に慣れたことで、自然と、論文をどのように読み解いていくかの方法をも把握する力がついたのではないかと思う。
確かに初学者向けの本としては若干難易度が高いことは否めないが、本質的な書籍というのは、時に併読を要求するものだ。直感的な説明を優先している別の書籍と合わせて同テーマの章を読み進めていくと、深い理解と、次のステップへの架け橋を得ることができるのではないかと思う。
なお、蛇足ではあるが、本書は MIT の情報科学の教科書として用いられていることも有名である。
18 人中、6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
数学的基礎をしっかり固めてくれる
わかりやすい良書である
しかし誤字が多すぎ！例えば
p46,47,54,68,89(l24)
にあります
第1版を参考にしながら読んでますよ
わかりやすい良書である
しかし誤字が多すぎ！例えば
p46,47,54,68,89(l24)
にあります
第1版を参考にしながら読んでますよ
45 人中、2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
私の数学基礎知識が不足しているのか
あまり読みやすいとはいいがたい本でした
説明の仕方も独特で慣れるのに苦労しました
しかし、高いですね
これくらいなら高校生の教科書買った方がいいです
あまり読みやすいとはいいがたい本でした
説明の仕方も独特で慣れるのに苦労しました
しかし、高いですね
これくらいなら高校生の教科書買った方がいいです
リストマニア
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