Ｐｙｔｈｏｎによるアルゴリズム設計

近年プログラミング言語の中でもPythonが非常に注目を集めています。Pythonはオブジェクト指向プログラミング言語として分類できます。一般にオブジェクト指向プログラミング言語はプログラミング初心者には学習が難しいと言われますが、Pythonはインタープリタ言語であるのでどのような動作をするのかを確かめながらプログラミングができる利点があります。一方、Pythonでは様々な手続きがオブジェクトとして実装されていますが、その処理内容を理解することはプログラムの動作を正しく理解する上で非常に重要です。このような背景から本書ではPythonで有名なアルゴリズムを実装し、その実際の計算時間を測定して、各アルゴリズムの仕組みを理解した上で、処理時間が処理対象のデータ数や処理するための各アルゴリズムによってどのように変化するのかを確認できるようになることを目指しています。

本書はまずはPythonの制御構造などの基本的なことを学んだ人が、様々な目的達成のためのプログラムを作成できるようになるためにアルゴリズムを学び、自身でプログラムを作れるようになることを目指しています。そのために出来るだけ各アルゴリズムを適用させるための例題ではデータ数を設定することで自動的に様々な問題を生成できるようにし、問題を構成するデータ数とアルゴリズムに応じて、処理時間がどのように変化するのかを測定することができるようにしています。

目次

1.　アルゴリズムとは
1.1　アルゴリズムの要件
　1.1.1　停止性
　1.1.2　正当性
　1.1.3　汎用性
1.2　フローチャート
　1.2.1　順次処理
　1.2.2　選択処理
　1.2.3　反復処理
1.3　最大値の探索
　1.3.1　勝ち抜き方式
　1.3.2　トーナメント方式
1.4　アルゴリズム
章末問題
2.　Selection sortとBubble sort
2.1　Pythonのリスト構造
　2.1.1　リストの生成
　2.1.2　リストの結合
　2.1.3　リストの比較
　2.1.4　リストの要素のアクセス
　2.1.5　スライスによるリストの要素のアクセス
　2.1.6　リストの要素の置換
　2.1.7　リストのコピー
　2.1.8　リストの要素の追加（appendメソッド）
　2.1.9　リストの要素の追加（extendメソッド，累算代入）
　2.1.10　リストの要素の挿入（insertメソッド，スライス操作）
　2.1.11　リストの要素の削除（popメソッド，del）
2.2　最大値/最小値に着目した並べ替え
　2.2.1　Selection sort
　2.2.2　Bubble sort
章末問題
3.　Merge sortと再帰関数
3.1　関数
　3.1.1　関数の定義
　3.1.2　再帰呼び出し
3.2　Merge sort
　3.2.1　Merge sortのアルゴリズム
　3.2.2　Merge sortの実装
　3.2.3　Merge sortの実装の改良
　3.2.4　Merge sortのpopを使用しない実装
章末問題
4.　Quick sortとリスト内包表記
4.1　Quick sort
　4.1.1　データ分割法
　4.1.2　実装
4.2　リスト内包表記
　4.2.1　イテラブルオブジェクト
　4.2.2　リスト内包表記の基本形
　4.2.3　ifを利用した内包表記
　4.2.4　if〜elseを利用した　ほか

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