mojiru【もじをもじる】

「mojiru」はこのブログ名。「もじる」は著名な言い回しに似せて表現すること。ブログでは、本・映画・グルメなどのヒット商品や気になったトレンドを文字をもじったりもじらなかったしながら、フォントを使ったり使わなかったりしながら取り上げていく。更新頻度は1日1回が基本です。[もじる使用例]1.吾輩は下戸である。お酒は飲めない。2.太閤がまずしかったから。3.棋士の一二三に惨敗。

アルゴリズムの教科書Introduction to Algorithmsの第4版の翻訳書

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世界標準MIT教科書 アルゴリズムイントロダクション 第4版 第2巻 高度な設計と解析の手法・高度なデータ構造・グラフアルゴリズム

世界標準MIT教科書 アルゴリズムイントロダクション第4版 第2巻-高度な設計と解析の手法・高度なデータ構造・グラフアルゴリズム-

インプレスグループで理工学分野の専門書出版事業を手掛ける株式会社近代科学社は、2024年2月29日に、浅野哲夫氏・岩野和生氏・梅尾博司氏・小山透氏・山下雅史氏・和田幸一氏著書による、、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた Introduction to Algorithmsの第4版の翻訳書「世界標準MIT教科書 アルゴリズムイントロダクション第4版 第2巻-高度な設計と解析の手法・高度なデータ構造・グラフアルゴリズム-」を発売した。


浅野哲夫Profile●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名誉教授,金沢大学監事(常勤)
(工学博士)

岩野和生Profile●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
元日本IBM(株)東京基礎研究所所長

梅尾博司Profile●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名誉教授
(工学博士)

小山透Profile●1971年東京理科大学理工学部数学科卒業
現在フリーランス.元bit 誌編集長,元(株)近代科学社社長

山下 雅史Profile●1980年名古屋大学大学院工学研究科博士後期課程修了
現在九州大学名誉教授
(工学博士)

和田幸一Profile●1983年大阪大学大学院基礎工学研究科博士後期課程修了
現在法政大学理工学部教授
名古屋工業大学名誉教授
(工学博士)

 

 


「世界標準MIT教科書 アルゴリズムイントロダクション第4版 第2巻-高度な設計と解析の手法・高度なデータ構造・グラフアルゴリズム-」内容紹介

「世界標準MIT教科書 アルゴリズムイントロダクション第4版 第2巻-高度な設計と解析の手法・高度なデータ構造・グラフアルゴリズム-」は、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた Introduction to Algorithmsの第4版の翻訳書。

第4版ではコンピュータサイエンスの第一線を捉えるために、安定結婚問題(2部グラフでのマッチング問題)、オンラインアルゴリズム、機械学習などの新しい章や、再帰的漸化式の解法、ハッシュアルゴリズムなど、新しい話題を豊富に取り入れている。
これまでの版と同様、各節末には多様なレベルの問題が配置され、学部や大学院の講義用教科書として、また技術系専門家の手引書、あるいは事典としても活用できる。
第2巻ではPart4~6までの「高度な設計と解析の手法」「高度なデータ構造」「グラフアルゴリズム」を収載。

 

▼230以上の図によってアルゴリズムの具体的な挙動を解説!

▼随所の練習問題によって理解を深める!

 

▼数学的観点と工学的課題を扱い技術専門家の自己学習にも最適!

「世界標準MIT教科書 アルゴリズムイントロダクション第4版 第2巻-高度な設計と解析の手法・高度なデータ構造・グラフアルゴリズム-」目次

IV 高度な設計と解析の手法
14 動的計画法
14.1 ロッド切出し
14.2 連鎖行列乗算
14.3 動的計画法の基本要素
14.4 最長共通部分列
14.5 最適2分探索木

15 貪欲アルゴリズム
15.1 活動選択問題
15.2 貪欲戦略の要素
15.3 ハフマン符号
15.4 オフラインキャッシュ

16 ならし解析
16.1 集計法
16.2 出納法
16.3 ポテンシャル法
16.4 動的な表

V 高度なデータ構造
17 データ構造の補強
17.1 動的順序統計量
17.2 データ構造の補強法
17.3 区間木

18 B木
18.1 B木の定義
18.2 B木上の基本操作
18.3 B木からのキーの削除

19 互いに素な集合族のためのデータ構造
19.1 互いに素な集合族の操作
19.2 連結リストによる互いに素な集合族の表現
19.3 互いに素な集合の森
19.4 経路圧縮を用いるランクによる合併の解析

VI グラフアルゴリズム
20 基本的なグラフアルゴリズム
20.1 グラフの表現
20.2 幅優先探索
20.3 深さ優先探索
20.4 トポロジカルソート
20.5 強連結成分

21 最小全域木
21.1 最小全域木の成長
21.2 KruskalとPrimのアルゴリズム

22 単一始点最短路
22.1 Bellman?Fordのアルゴリズム
22.2 有向非巡回グラフにおける単一始点最短路
22.3 Dijkstra のアルゴリズム
22.4 差分制約と最短路
22.5 最短路の性質の証明

23 全点対最短路
23.1 最短路と行列乗算
23.2 Floyd?Warshallアルゴリズム
23.3 疎グラフに対するJohnsonのアルゴリズム

24 最大フロー
24.1 フローネットワーク
24.2 Ford?Fulkerson法
24.3 2部グラフの最大マッチング

25 2部グラフでのマッチング
25.1 2部グラフの最大マッチング(再掲)
25.2 安定結婚問題
25.3 割当て問題に対するハンガリアンアルゴリズム

 

 

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