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プログラミングの宝箱 アルゴリズムとデータ構造 第2版 (日本語) 単行本 – 2011/3/26

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商品の説明

出版社からのコメント

第1章 ソート
コンピュータでは、まずデータを“整理する”ことから始めることが大切です。まずは、いちばん単純に「データの順番を並べ替える」という整理の方法を紹介しましょう。

第2章 サーチ
たくさんのデータの中から目的のデータを見つける「サーチ」。ここでは、配列サーチを中心に、比較的簡単な方法を取り上げてみたいと思います。

第3章 リスト
「リスト」は、配列に少し似ている、「強烈に便利な“データ構造”です。リストを使いこなせるようになると、データの扱いが楽になります。

第4章 スタック&キュー
「スタック」と「キュー」は、さまざまなデータを順番に出したり入れたりするためのデータ構造で、地味な割りに意外に役立つ場面が多い技術です。

第5章 再帰呼び出し
関数が自分自身を呼び出す「再帰呼び出し」。それを使うことで複雑な操作を驚くほどシンプルに書けることがしばしばあります。

第6章 ツリー構造
データどうしの関連が階層的に枝分かれしているタイプのデータ群を扱うには、その名もずばり「ツリー構造」というデータ構造を使うのがいちばんです。「リスト構造」にほんの少し手を加えるだけで、すぐに実装できます。

第7章 マップとハッシュ
「頻繁に追加/削除される大量のデータから、ある文字列をキーにして目的の値(文字列や数値)をすばやく取り出したい!」。そんなときは、「マップ」というデータ構造が希望を実現してくれます。ここで紹介する「ハッシュ表」を使った「ハッシュマップ」はきわめて高度な検索が可能です。

第8章 浮動小数点型と数値計算
float型やdouble型などの浮動小数点型を使った計算。うまくいくはずが、一歩間違えるととんでもない結果が出てしまう・・・・・・。そんな落とし穴にはまらないためのアドバイスを解説します。

第9章 文字列検索
コンピュータの世界は、文字列であふれています。文字列のなかからキーワードを検索する「文字列検索」のアルゴリズムを取り上げます。

第10章 バックトラック法と幅優先探索
「再帰」や「キュー」を応用した「バックトラック法」と「幅優先検索法」は、プログラムでもれなく試行錯誤を行うためのアルゴリズムです。

第11章 動的計画法
アプローチそのものを根底から変えることによって、かなり高速に計算が可能になる場合もあります。この章の目的は、動的計画法のアプローチを把握し、その考え方に触れます。

第12章 アルゴリズムで遊ぶ ~ テンパズルに挑戦
「何かしらの問題を解こう」と思った場合にどう問題を解決していくのか、テンパズルを例に具体的な手法を提示します。

第13章 グラフ構造
「リスト」や「ツリー」を一般化した「グラフ」というデータ構造があります。複雑な問題を解くためにも使える「グラフ構造」の初歩を紹介します。

内容(「BOOK」データベースより)

C/C++、Javaで学ぶ、アルゴリズムとデータ構造の極意。「サーチ」「ソート」のような“アルゴリズム”や、「リスト」「スタック」といった“データ構造”を解説する。

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2011年7月11日に日本でレビュー済み
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2011年5月22日に日本でレビュー済み
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2013年5月12日に日本でレビュー済み
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2011年4月30日に日本でレビュー済み
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2011年5月4日に日本でレビュー済み
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2016年3月22日に日本でレビュー済み
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