問題解決力を鍛える!アルゴリズムとデータ構造(モンダイカイケツリョクヲキタエル!アルゴリズムトデータコウゾウ)

◆ 2 万部突破のベストセラー!みんな読んでる!◆
◆「 IT エンジニア本大賞 2021 特別賞」受賞◆

競技プログラミング経験が豊富な著者が、「アルゴリズムを自分の道具としたい」という読者に向けて執筆。入門書を標榜しながら、 AtCoder の例題、 C++のコードが充実。入門書であり実践書でもある、生涯役立つテキストを目指した。

【推薦の言葉】
プログラムが「書ける」ことと、効率の良い結果を得ることには大分ギャップがある。本書は、どのようにすれば効率のよい結果が得られるか? すなわちどのようなアルゴリズムを採用すればよいか? という点に対して、幅広くかつ明快に解説している。
また本書は、アルゴリズム初心者に対して、アルゴリズムへの興味を惹かれるように記述されている。アルゴリズム上級者への初めの一歩には最適であろう。
ーー河原林健一 (国立情報学研究所副所長)

【全体を通して、アルゴリズムの設計技法を重視した構成】
まず、 1 、 2 章でアルゴリズムと計算量について概観します。そして、 3 〜 7 章が、早くも本書のメインパートといえる部分であり、「アルゴリズムの設計技法」について詳しく解説します。これらの設計技法に関する話題は、多くの書籍では、最後の方で簡単に説明しています。しかし本書は、現実世界の問題を解決するための実践的なアルゴリズム設計技法の鍛錬を目指しています。そこで、アルゴリズム設計技法について前半で詳しく解説する構成としました。そして、これらの設計技法が後半の章でも随所に使われていくことを示していきます。

その後、 8 〜 11 章では、設計したアルゴリズムを効果的に実現するうえで重要となるデータ構造を解説します。データ構造について学ぶことで、アルゴリズムの計算量を改善したり、また、 C++や Python などで提供されている標準ライブラリの仕組みを理解して、それらを有効に活用したりすることができるようになります。

そしていったん、 12 章でソートアルゴリズムについての話題を挟んだ後に、 13 〜 16 章でグラフアルゴリズムについて解説します。グラフは、非常に強力な数理科学的ツールです。多くの問題は、グラフに関する問題として定式化することで、見通しよく扱うことができるようになります。また、グラフアルゴリズムを設計するとき、 3 〜 7 章で学ぶ設計技法や、 8 〜 11 章で学ぶデータ構造が随所で活躍します。

最後に、 17 章で P と NP に関する話題を解説し、世の中には「効率的に解くアルゴリズムを設計することができそうにない難問」が多数あることを見ます。 18 章で、これらの難問に取り組むための方法論をまとめます。ここでも、動的計画法 (5 章) や貪欲法 (7 章) といった設計技法が活躍します。

通称「けんちょん本」として知られる本書は、アルゴリズムとデータ構造の入門書でありながら、単なる知識のカタログに終わらない構成で支持を集めています。全探索・貪欲法・動的計画法・グラフ探索といった解法パターンを、「どの場面で使い分けるか」という問題解決の判断力とセットで身につけられる点が特徴です。

各章は具体的な問題 (AtCoder の類題を含む) から出発し、計算量の見積もり・データ構造の選定・実装という流れで解説が進みます。 C++ のコード例が中心ですが、擬似コードレベルでの理解に比重が置かれているため、他言語を使う読者でもロジックは追えます。著者の大槻兼資氏と監修の秋葉拓哉氏はともに競技プログラミングの実績があり、説明の正確さと実践的な視点の両立が取れています。

前提は高校数学と基本的なプログラミング経験で、大学のアルゴリズム講義を受ける代わりに独学で基盤を築きたい人に向いています。競技プログラミングに取り組むかどうかに関わらず、コーディング面接やシステム設計の場面で「計算量を意識した選択」ができるようになるための足腰を鍛えてくれる一冊です。