アルゴリズム

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関連：計算、コンピューティング、プログラミング、

■ アルゴリズム

問題を解決する手順。

• クイックソート
• エラトステネスのふるい
• 二分木探索法
• 動的計画法
• 線形計画法
• 遺伝的アルゴリズム

など。

■ 参考

◆アルゴリズムの資料

■ リファレンス: George T. Heineman, Gary Pollice, Stanley Selkow,

アルゴリズムクイックリファレンス

第I部

• 1章 アルゴリズムは大事だ
  • 1.1 問題を理解せよ　1.2 必要なら実験しろ　1.3 救援のためのアルゴリズム　1.4 ついでの話　1.5 この話の教訓　1.6 参考文献
• 2章 アルゴリズムの数学
  • 2.1 問題インスタンスのサイズ　2.2 関数の成長率　2.3 最良、平均、最悪時の分析　2.4 性能でグループ分けする　2.5 異種の演算の混合　2.6 ベンチマーク
• 3章 パターンとドメイン
  • 3.1 パターン――コミュニケーションの言語　3.2 アルゴリズムのパターン形式　3.3 疑似コード?のパターン形式　3.4 設計形式　3.5 評価実験の形式　3.6 ドメインとアルゴリズム

第II部

• 4章 整列アルゴリズム?
  • 4.1 概観　4.2 挿入ソート?　4.3 中央値ソート?　4.4 クイックソート?　4.5 選択ソート?　4.6 ヒープソート?
• 5章 探索
  • 5.1 概観　5.2 逐次探索?　5.3 二分探索?　5.4 ハッシュに基づいた探索　5.5 二分木探索?　5.6 参考文献
• 6章 グラフアルゴリズム?
  • 6.1 概観　6.2 深さ優先探索?　6.3 幅優先探索?　6.4 単一始点最短経路?　6.5 全対最短経路?　6.6 最小被覆木アルゴリズム?　6.7 参考文献
• 7章 AIにおける経路発見
  • 7.1 概観　7.2 深さ優先探索?　7.3 幅優先探索?　7.4 A*探索?　7.5 比較　7.6 ミニマックス?
• 8賞 ネットワークフローアルゴリズム?
  • 8.1 概観　8.2 最大フロー?　8.3 二部マッチング?　8.4 増加道についての考察　8.5 最小コストフロー?　8.6 積み替え
• 9章 計算幾何学?
  • 9.1 概観　9.2 凸包走査?　9.3 線分走査法?　9.4 最近傍質問?　9.5 範囲質問?　9.6 参考文献

第III部

• 10章 他のすべてがうまくいかなかったとき
  • 10.1 主題の変形　10.2 近似アルゴリズム?　10.3 オフラインアルゴリズム?　10.4 並列アルゴリズム?　10.5 (Randomized)乱択アルゴリズム　10.6 間違うかもしれないがその確率を減少させたアルゴリズム　10.7 参考文献
• 11章 結び
  • 11.1 概観　11.2 原則:汝のデータを知れ　11.3 原則:問題を小さく分割せよ　11.4 原則:正しいデータ構造を選べ　11.5 原則:性能を上げるにはストレージを追加せよ　11.6 原則:解が明らかでないなら、探索を構築せよ

第IV部

• 付録 ベンチマーク
  • A.1 統計の基礎　A.2 ハードウェア　A.3 例　A.4 報告　A.5 精度

■ アルゴリズム作り方

アルゴリズムデザイン

アルゴリズム・サイエンス:入口からの超入門 (アルゴリズム・サイエンスシリーズ―超入門編)

アルゴリズム・サイエンス:出口からの超入門 (アルゴリズム・サイエンスシリーズ―超入門編)