プログラム効率化への第一歩
研修概要
アルゴリズムとは、問題を効率的に解決するための手順や方法です。本研修では、アルゴリズムの基本原則とデータ構造、ソートや検索アルゴリズムに焦点を当て、配列、リスト、スタック、キューなどのデータ構造を学び、バブルソートや二分検索などのアルゴリズムを実践的に習得します。また、アルゴリズムの効率性や計算量の概念を理解し、基礎的な問題解決能力を向上させることを目指します。
目的
- アルゴリズムとデータ構造の基本概念を理解する
- 効率的な問題解決能力を養う
- アルゴリズムの効率性と計算量の評価スキルを向上させる
対象者
- プログラミング初心者の方
- ソフトウェアエンジニア初級者の方
環境要件
OS: Windows、64bit、メモリ: 8GB以上
テキスト
オリジナルテキスト
※または市販書籍
研修内容
1. イントロダクション
- アルゴリズムの概要
- アルゴリズムとは何か、その定義と役割
- アルゴリズムが日常のプログラミングや問題解決に与える影響
- アルゴリズム思考の重要性
- 問題解決のためのアルゴリズム思考プロセス
- 効率的な解決策を見つけるためのアプローチ
- アルゴリズム設計における創造性と論理性のバランス
2. 基本的なデータ構造
- 配列
- 配列の基本概念とメモリ配置
- 配列の操作（挿入、削除、アクセス）の時間計算量
- 配列の利点と制約
- リスト
- 単方向リストと双方向リストの基本構造
- リストの要素操作（挿入、削除、検索）の実装方法
- リストと配列の違いと使い分け
- スタック
- スタックのLIFO（後入れ先出し）構造の説明
- スタックの基本操作（push, pop, peek）の実装
- スタックの適用例（関数呼び出しの管理、パース）
- キュー
- キューのFIFO（先入れ先出し）構造の説明
- キューの基本操作（enqueue, dequeue, front）の実装
- キューの適用例（タスクスケジューリング、バッファリング）
- ツリー
- ツリー構造の基本概念と用語（ルート、ノード、リーフ）
- 二分木の特徴と基本操作（挿入、削除、探索）
- ツリーの巡回（前順、中順、後順）の解説
- ハッシュテーブル
- ハッシュテーブルの基本概念とハッシュ関数の役割
- 衝突処理（チェイニング法、オープンアドレス法）の基本
- ハッシュテーブルの利点と制約
- 実践課題：データ構造の実装
- 配列、リスト、スタック、キューの基本操作を実装
- 二分木の作成と基本的なツリー操作の実装
- ハッシュテーブルの基本的な挿入、検索操作の実装
2. ソートと検索アルゴリズム
- バブルソート
- バブルソートの基本原理と実装方法
- バブルソートの時間計算量（O(n^2)）とその特性
- バブルソートの利点と欠点
- クイックソート
- クイックソートの分割統治法の概念
- ピボット選択とパーティション分割の実装
- クイックソートの平均計算量と最悪ケースの理解
- マージソート
- マージソートの基本原理と再帰的な実装方法
- マージ操作の効率的な実装
- マージソートの計算量と安定性
- 線形検索
- 線形検索（リニアサーチ）の基本概念と実装方法
- •線形検索の時間計算量と適用場面
- 二分検索
- 二分検索（バイナリサーチ）の基本原理
- ソート済み配列を用いた二分検索の実装
- 二分検索の時間計算量とその適用場面
- 実践課題：ソートと検索アルゴリズムの実装
- バブルソート、クイックソート、マージソートの実装と比較
- 配列を用いた線形検索と二分検索の実装と結果の比較
3. アルゴリズムの効率性と複雑さ
- 時間計算量と空間計算量の概念
- ビッグオー記法によるアルゴリズムの評価方法
- 時間計算量の基本分類（O(1), O(n), O(log n), O(n^2)）
- 空間計算量の概念とその重要性
- アルゴリズムの効率性評価
- アルゴリズムのベンチマークとパフォーマンス測定
- 入力サイズの影響とスケーラビリティの評価
- 実践的なアルゴリズム評価手法
- 実践課題：効率的なアルゴリズムの設計
- 同じ問題に対する異なるアルゴリズムの設計と評価
- 時間計算量と空間計算量を意識したアルゴリズムの最適化
4. 総括と質疑応答
- 研修のまとめと振り返り
- 質疑応答とフィードバックの時間
研修日数
3日間
備考
本研修はお客様のご要望によって内容のアレンジも可能ですので、お気軽にご相談ください。
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