第1章 アルゴリズムの考え方
1.1 アルゴリズムとは
1.1.1 日常生活のアルゴリズム
1.1.2 良いアルゴリズムとは
1.2 論理的思考の基礎
1.2.1 命題の真・偽
1.2.2 否定
1.2.3 「または」と「かつ」の使い分け
1.2.4 否定と論理演算の組み合わせ
1.2.5 条件文「ならば」
1.3 フローチャートによる図式化
1.4 アルゴリズムからプログラムへ
1.5 演習問題

第2章 Pythonから学ぶプログラミング基礎
2.1 四則演算
2.2 変数
2.3 データ型
2.4 文字列
2.5 リスト
2.6 関数
2.7 ブール型、比較演算子、そして論理演算子
2.8 if文
2.9 while文
2.10 for文
2.11 演習問題

第3章 基礎的なアルゴリズム
3.1 日常問題
3.1.1 お掃除
3.2 数字のアルゴリズム
3.2.1 数列の合計
3.2.2 コラッツ予想
3.2.3 素数の判定
3.2.4 最大公約数
3.3 演習問題

第4章 サーチアルゴリズムの概要
4.1 「探す」ことの抽象化
4.1.1 日常でものを探す場合
4.1.2 リストから値を探す
4.1.3 一般的な探し方を求めるには
4.2 一番簡単な探し方「リニアサーチ」
4.2.1 全ての要素との比較
4.2.2 リニアサーチの関数化
4.2.3 リニアサーチのフローチャート
4.2.4 リニアサーチでインデックスを返す
4.2.5 リニアサーチの特徴
4.3 演習問題

第5章 再帰関数とバイナリサーチ
5.1 フィボナッチ数列と階乗
5.2 再帰関数の概念
5.2.1 再帰関数とは
5.2.2 フィボナッチ数列の再帰関数
5.2.3 階乗の再帰関数
5.2.4 再帰関数の注意点
5.3 より速い探し方「バイナリサーチ」
5.3.1 バイナリサーチの考え方
5.3.2 バイナリサーチの手順
5.3.3 バイナリサーチと再帰
5.3.4 値が見つからない場合
5.3.5 バイナリサーチのフローチャート
5.4 演習問題

第6章 ビッグオー技法による時間計算量の測り方
6.1 時間計算量の概念
6.2 ビッグオー技法
6.2.1 代表的な時間計算量
6.2.2 演算回数の比較表
6.3 リニアサーチとバイナリサーチの比較
6.3.1 リニアサーチの時間計算量
6.3.2 バイナリサーチの時間計算量
6.3.3 具体的な比較
6.3.4 比較のまとめ
6.4 演習問題

第7章 空間計算量とハッシュ探索法
7.1 空間計算量とは
7.2 ハッシュ関数の概念
7.2.1 簡単なハッシュ関数を作ってみよう
7.3 ハッシュ探索法
7.3.1 Pythonの辞書型
7.3.2 ハッシュ探索法の実装
7.3.3 衝突の対処法
7.4 演習問題

第8章 ソートアルゴリズムの概要
8.1 「並べ替える」ことの抽象化
8.1.1 日常における並べ替えの例
8.1.2 昇順と降順
8.2 リストの並べ替え
8.3 ソートアルゴリズム
8.3.1 ソートアルゴリズムの考え方
8.4 リスト要素の入れ替え
8.4.1 Pythonの便利な入れ替え方法
8.4.2 入れ替えを関数にする
8.5 演習問題

第9章 バブルソート
9.1 隣り合うもの同士の比較
9.2 コードが簡潔な整列方法「バブルソート」
9.2.1 バブルソートの仕組み
9.2.2 バブルソートの図式
9.2.3 フローチャート
9.2.4 Pythonでの実装
9.2.5 バブルソートの改良
9.3 計算量の解析
9.3.1 比較回数の計算
9.3.2 最良・最悪・平均の場合
9.3.3 バブルソートの特徴のまとめ
9.4 演習問題

第10章 選択ソート
10.1 最大値・最小値の探し方
10.1.1 日常での最小値探し
10.1.2 最小値を探すPythonコード
10.1.3 最小値のインデックスを探す
10.2 仕組みが理解しやすい整列方法「選択ソート」
10.2.1 選択ソートの考え方
10.2.2 選択ソートの動作例
10.2.3 選択ソートのPython実装
10.2.4 選択ソートのフローチャート
10.3 計算量の解析
10.3.1 時間計算量
10.3.2 バブルソートとの比較
10.3.3 最良・最悪ケース
10.4 演習問題

第11章 クイックソート
11.1 分割統治法とは
11.1.1 日常例で考える分割統治法
11.2 再帰を用いる整列方法「クイックソート」
11.2.1 クイックソートの考え方
11.2.2 ステップごとの動作
11.2.3 Pythonでの実装
11.2.4 再帰呼び出しの追跡
11.3 計算量の解析
11.3.1 平均的な場合
11.3.2 最悪の場合
11.3.3 計算量のまとめ
11.4 演習問題

第12章 マージソート
12.1 二つのリストの結合
12.1.1 日常での「結合」
12.1.2 結合操作のイメージ
12.1.3 結合操作のPython実装
12.1.4 結合操作のフローチャート
12.2 空間計算量を使う整列方法「マージソート」
12.2.1 マージソートの基本的な考え方
12.2.2 マージソートの動作例
12.2.3 マージソートのPython実装
12.2.4 マージソートと空間計算量
12.3 計算量の解析
12.3.1 時間計算量の解析
12.3.2 マージソートの安定性
12.3.3 他のソートアルゴリズムとの比較
12.4 演習問題

第13章 データ構造
13.1 データ構造とは
13.2 スタック
13.2.1 スタックの概念
13.2.2 Pythonリストによるスタックの実現
13.2.3 スタックの応用：括弧の対応チェック
13.3 キュー
13.3.1 キューの概念
13.3.2 Pythonリストによるキューの実現
13.3.3 キューの状態を追ってみよう
13.4 連結リスト
13.4.1 連結リストの概念
13.4.2 辞書によるノードの表現
13.4.3 連結リストの操作
13.5 演習問題

第14章 様々なデータ
14.1 2進数と16進数
14.1.1 なぜ2進数なのか
14.1.2 2進数の仕組み
14.1.3 10進数から2進数への変換
14.1.4 16進数
14.2 データ量の単位
14.3 ASCIIテーブルと文字列
14.3.1 文字コードとASCII
14.3.2 Pythonでの文字コード操作
14.3.3 ASCIIコードを使ったアルゴリズム
14.3.4 Unicode
14.4 RGB体系と画像
14.4.1 色の表現
14.4.2 PythonでのRGB操作
14.4.3 ピクセルと画像
14.5 演習問題

付録A Python設定の仕方
A.1 Anacondaによるインストール
A.1.1 Anacondaとは
A.1.2 Windowsへのインストール
A.1.3 Macへのインストール
A.2 IPythonの操作方法
A.2.1 IPythonとは
A.2.2 IPythonの起動と終了
A.2.3 基本的な使い方
A.2.4 マジックコマンド
A.3 Jupyter NotebookとGoogle Colab
A.3.1 Jupyter Notebookとは
A.3.2 Google Colabとは

付録B 演習問題の解答