【世界的名著『アルゴリズムイントロダクション』第4版の翻訳第1巻！】

　本書は、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた『Introduction to Algorithms』の第4版の翻訳書である。
　第4版ではコンピュータサイエンスの第一線を捉えるために、安定結婚問題（2 部グラフでのマッチング問題）、オンラインアルゴリズム、機械学習などの新しい章や、再帰的漸化式の解法、ハッシュアルゴリズムなど、新しい話題を豊富に取り入れている。これまでの版と同様、各節末には多様なレベルの問題が配置され、学部や大学院の講義用教科書として、また技術系専門家の手引書、あるいは事典としても活用できる。
　第1巻ではPart1～3までの「基礎」「ソートと順序統計量」「データ構造」を収載。

「機械学習」をPythonでプログラミングし、アルゴリズムの動きを理解しよう！

機械学習のプログラムは様々なライブラリ・モジュールを使うことで簡単に試すことができる。その反面、単にモジュールを使用するだけでは機械学習の中のアルゴリズムがブラックボックス化してしまい、計算結果の意味を正しく捉えることも難しくなってくる。
　本書ではまず「機械学習」のアルゴリズムを解説し、機械学習の動きをPythonで実際にプログラミングすることで、アルゴリズムの流れが理解できるよう構成している。まずは黎明期からの機械学習アルゴリズムを理解し、それを実装することが目標となる。
　さらにPython用の機械学習モジュールの使用法も解説し、これらを使用したプログラムの作成も行う。機械学習を使いこなすためのイントロダクションとなる1冊。

本書はアルゴリズムの基礎的な内容をJavaScriptを用いて解説したものです。従来の教科書で扱われていた内容を大幅に削減し，初等的なアルゴリズムに限定して実例を入れて詳しく解説しました。また，それらのアルゴリズムを用いて解ける問題のプログラム例をできる限り含めています。それは，著者がこのような基礎的なアルゴリズムの理解とプログラミングは不可分であると考えているからです。

※近代科学社Digitalのプリントオンデマンド（POD）書籍は、各書店の店舗でもご注文いただけます。受注生産となりますので、お届けまでに10日～14日ほどかかります。

本書を通じて多くの人たちがアルゴリズムの本質を理解して，そのスキルを色々な場面で，よりスマートで洗練されたシステムづくりのために発揮してもらえれば，本書の目的は十分に達成されたとものと考えます。

グラフアルゴリズムの世界的名著がついに翻訳化!
本書は『セジウィック：アルゴリズムC 第1～4部』に続く，第5部の日本語版．グラフは，現実の問題をコンピュータで計算できるよう離散的な数学モデルに落とし込むための概念であり，本書は，その基礎として外せない項目を網羅している．また、グラフを現実的な時間で解くためのアルゴリズムを豊富に掲載しており，アルゴリズム研究の入門書としてもうってつけである．原著は，『アルゴリズムイントロダクション』と並び称される世界的名著．様々な分野でグラフおよびグラフアルゴリズムの知識が求められている今，待望の翻訳書といえる．

複雑ネットワークをPythonで分析 ！
本書はまずデータ分析に役立つPythonツールを解説し、経済システムの分析、コミュニティの効率的抽出、口コミ影響力の解析といった内容に続く。
複雑ネットワークはAI技術だけで解決できる分野ではなく、研究の重要性は年々上がっている。Web系のマーケターやデータ分析エンジニア、データサイエンティストや同分野を目指す学生に最適の書である。

Pythonでアルゴリズム！
　15の課題でアルゴリズムとデータ構造を学ぶ。各章の前半で具体的な事例から原理を理解する。確実に身につけるために各章に練習問題とその解答を配置。また後半ではPythonを使ってアルゴリズムのプログラムを組み、実際にどのように動くかを体験できる。
　原理部分の理解と、プログラミング部分が分かれているので、原理が理解出来ていないのか、プログラムが理解出来ていないのかが、明確に区別できる。
　Pythonを使用しているので初学者にも最適の書である。

アルゴリズムの世界的名著　復活!!
　本書は、2004年に刊行した『アルゴリズムC 新版』の復刊である。
　セジウィックの『アルゴリズム』は、世界の標準教科書として大変高い評価を得ている。直感的でわかりやすい説明、アルゴリズムの振舞いを示す数多くの見事な図、簡潔で具体的なコード、最新の研究成果に基づく実用的アルゴリズムの選択、難解な理論的結果のほどよい説明などがその特長である。アルゴリズムに係わる研究者、技術者、大学院生、学生必携必読の書である。
また、続刊『第5部グラフアルゴリズム』の刊行も決定！

ネットワーク・人工知能の基礎となるグラフ・ネットワークを学ぶ
グラフ・ネットワークアルゴリズムの背後に横たわる数理を，例題と図を多用して，直観的なイメージを抱いて思考を巡らせながら理解できるよう，配慮．また，ほとんどのアルゴリズムにC言語によるプログラムを与え，出力結果を確認できるようにしている．さらに，各章での内容を効果的に復習できるように，章末の演習問題とともに多くの問題でその解答例を付している．
また，著者の『アルゴリズムの基礎とデータ構造：数理とC プログラム』の続編でもある．
アルゴリズムの基礎を学んだ読者が，より有用性のあるグラフ・ネットワークアルゴリズムを習得するためには必携の良書である．

アルゴリズムの基礎をしっかり理解!!
基本となる必須のアルゴリズムとデータ構造のみに焦点をあて，丁寧に数理を理解しながら習得できるよう解説．初学者が直感的に把握できるよう，手作業で確認するように工夫してある．すべてのアルゴリズムにC言語によるプログラムを掲載．また，豊富な演習課題と詳細な解答を掲載し，自学自習ができる．しっかりアルゴリズムとデータ構造を理解しようとする読者には必携の書である．

原著は，計算機科学の基礎分野で世界的に著名な4人の専門家がMITでの教育用に著した計算機アルゴリズム論の包括的テキストであり，その第3版．前版までで既にアルゴリズムとデータ構造に関する世界標準教科書としての地位を確立しているが，より良い教科書を目指して再び全面的な記述の見直しがなされ，それを基に新たな章や節の追加なども含めて，大幅な改訂がなされている．
　単にアルゴリズムをわかりやすく解説するだけでなく，最終的なアルゴリズム設計に至るまでに，どのような概念が必要で，それがどのように解析に裏打ちされているのかを科学的に詳述している．
　さらに各節末には練習問題（全957題）が，また章末にも多様なレベルの問題が多数配置されており（全158題），学部や大学院の講義用教科書として，また技術系専門家のハンドブックあるいはアルゴリズム大事典としても活用できる．
　本書は，原著の第1～35章，および付録A～Dまでの完訳総合版である．また巻末の索引も圧巻で，和（英）‐英（和）という構成により，「数理用語辞典」としてもまことに有用である．