メディアのためのアルゴリズム　並べ替えから深層学習まで

アルゴリズムの基本的な考え方から，さまざまな分野で使われる代表的なアルゴリズム（並べ替え，データ探索，経路探索，データの圧縮と展開，誤り検出・訂正，セキュリティ・暗号），人工知能や機械学習に関する内容まで丁寧に解説。

目次

1．アルゴリズムの基本
1.1　アルゴリズムとは?
1.2　データ構造?
　1.2.1　変数?
　1.2.2　配列?
　1.2.3　キュー?
　1.2.4　スタック?
　1.2.5　ポインタ?
　1.2.6　構造体?
　1.2.7　リスト?
　1.2.8　木構造?
　1.2.9　連想配列?
1.3　アルゴリズムからプログラムへ?
　1.3.1　条件分岐と繰返し?
　1.3.2　サブルーチン?
　1.3.3　再帰?
　1.3.4　アルゴリズムの表現?
　1.3.5　手続き型とオブジェクト指向?
　1.3.6　実行可能プログラムへの変換?
1.4　計算量?
演習問題?
2．並べ替え
2.1　ソートとは?
2.2　さまざまなソートアルゴリズム?
　2.2.1　バブルソート?
　2.2.2　挿入ソート?
　2.2.3　選択ソート?
　2.2.4　マージソート?
　2.2.5　クイックソート?
演習問題?
3．データ探索
3.1　データ探索とは?
3.2　線形探索?
3.3　二分探索?
3.4　ハッシュ探索?
3.5　木構造の探索?
3.6　コンピュータグラフィックスや画像検索での応用?
　3.6.1　BVH?
　3.6.2　k-dtree?
　3.6.3　SIFT?
演習問題?
4．経路探索
4.1　経路探索とは?
4.2　ダイクストラ法?
4.3　A＊アルゴリズム?
4.4　ベルマン-フォード法?
4.5　インターネットでの経路探索?
　4.5.1　RIP?
　4.5.2　OSPF?
演習問題?
5．データの圧縮と展開
5.1　データ圧縮とその応用?
5.2　可逆圧縮と非可逆圧縮?
5.3　ランレングス圧縮?
5.4　ハフマン符号化?
5.5　LZ?法?
5.6　画像の圧縮?
　5.6.1　可逆な画像圧縮?
　5.6.2　非可逆な画像圧縮?
5.7　メディアデータの圧縮?
　5.7.1　音声データの圧縮?
　ほか

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