Python で学ぶアルゴリズムとデータ構造(パイソンデマナブアルゴリズムトデータコウゾウ)

現代社会を支える根幹技術を Python で! Python プログラミングのスキルアップにも最適!

名著『 Python スタートブック』の著者である辻真吾氏が書き下ろす至極の入門書! ソートやグラフ構造など基本的な内容から、乱択アルゴリズムや数論、ブロックチェーンの仕組みなどの幅広い話題までを解説。コードは Web 公開 (
https:／／ github.com/tsjshg/pyalgdata) 。

【データサイエンス入門シリーズ】
第 2 期として、以下の 2 点を同時刊行!

『統計モデルと推測』松井秀俊・小泉和之 (著) 竹村彰通 (編)
『 Python で学ぶアルゴリズムとデータ構造』辻真吾 (著) 下平英寿 (編)

第 3 期の刊行は 2020 年 2 月の予定 (^o^) /

【「巻頭言」より抜粋】
文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」 6 大学 (北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学) を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。
本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。
データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。
ーー編集委員長 竹村彰通 (滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授)

【推薦の言葉】
データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。
ーー北川源四郎 (東京大学特任教授、元統計数理研究所所長)

国を挙げて先端 IT 人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。
ーー杉山将 (理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)

アルゴリズムとデータ構造の教科書は C や Java で書かれたものが多く、 Python を主言語とする学習者にとっては、ロジックの理解と言語の読み替えを同時に行う負担が生じます。辻真吾氏らによる本書は、その負担を取り除き、 Python のコードで直接アルゴリズムを理解できる構成を採っています。

ソート、探索、スタック、キュー、木構造、グラフといった古典的なトピックを一通り扱い、それぞれの計算量 (O 記法) を丁寧に説明しています。講談社サイエンティフィクから出版されている本書は大学の講義教材としても使われており、理論的な正確さを維持しながらも、 Python の簡潔な記法で実装例を示すことで読者の認知負荷を抑えています。

対象読者は、 Python の基本文法 (リスト操作、関数定義、クラス) は書けるが、計算量やデータ構造の選び方を体系的に学んだことがない人です。競技プログラミングの高難度問題には直結しませんが、ソフトウェア開発で「なぜこのデータ構造を使うのか」を根拠を持って判断できるようになるための土台を築く一冊です。