プログラマーなら知っておきたい 40 のアルゴリズム 定番・最新系を Python で実践!

さまざまなアルゴリズムを一挙に把握できる。問題解決力、データ活用力を養成!＞＞本書は、アルゴリズムの基本から始まり、検索やソートなどの実例を示します。より複雑なアルゴリズムとしては、線形計画法、ページランキング、グラフアルゴリズムを説明。機械学習アルゴリズム背後のロジックも理解できるようにします。不正分析やレコメンデーションエンジンのケーススタディを取り上げ、データ処理・大規模処理・暗号化のアルゴリズムも紹介。本書は、さまざまなアルゴリズムを活用したい方にとってその手掛かりとなるガイドブックです。

探索やソートの先にあるアルゴリズムを、Python のコードとともに一冊で見渡したいプログラマーに向けた翻訳書が『プログラマーなら知っておきたい 40 のアルゴリズム』です。原著は Imran Ahmad による 40 Algorithms Every Programmer Should Know で、株式会社クイープが翻訳し、インプレスの impress top gear シリーズから 2021 年 10 月 19 日に発売されました。国立国会図書館と openBD の書誌は、「データ構造・ソートから、機械学習・並列まで」という副題も収めています。

検索とソートから線形計画法、機械学習のロジックまでの収録範囲

版元の紹介文によると、本書はアルゴリズムの基本から始まり、検索やソートなどの実例を示したうえで、より複雑なアルゴリズムとして線形計画法、ページランキング、グラフアルゴリズムを説明します。機械学習アルゴリズムの背後にあるロジックの理解にも踏み込み、不正分析やレコメンデーションエンジンのケーススタディを取り上げ、データ処理、大規模処理、暗号化のアルゴリズムも紹介しています。版元は本書を、さまざまなアルゴリズムを活用したい人にとっての手掛かりとなるガイドブックと位置づけています。

問題を既知の型に落とす力と、計算量の見積もり

アルゴリズムの知識は、目の前の問題がどの既知の型にあたるのかを判断する場面で使います。たとえば経路や依存関係、人と人のつながりはノードとエッジの関係として表せるので、グラフ構造を扱う手法 の型に落とせば、最短経路や重要度の計算に既存のやり方を使えます。ページランキングはリンクの構造からページの重要度を求める代表例で、線形計画法は制約の中で費用や利益が最も良くなる配分を求める手法です。どの手法を選ぶかは、入力が大きくなったときに処理時間やメモリがどう増えるかという 計算量 の見積もりと切り離せません。Python には、こうした手法を扱う標準ライブラリと外部ライブラリがあります。

2021 年刊の翻訳書を選ぶ時の判断材料

刊行は 2021 年 10 月で、機械学習や大規模処理で使うライブラリはその時点の環境が前提です。アルゴリズム本の種類と選び方は アルゴリズム本の選び方 で整理しています。

検索とソートは書けるものの、線形計画法やページランキング、推薦や不正検知のような応用の場面でどのアルゴリズムが使われているのかを Python で確かめながら引き出しを増やしたい人、機械学習の手法を使う前にその背後のロジックを理解しておきたい人にとって、本書は、紹介文の挙げる題材を Python のコードとともに一冊で見渡す翻訳書です。