「アルゴリズム」を「Python」で学びたいあなたにオススメの書籍はこちらです

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  • プログラミングを勉強していて、アルゴリズムって聞くけど、なんなんだろう?
  • アルゴリズムを学ぶメリットって?
  • アルゴリズムを学ぶならPythonがいいの?

といった疑問を持つ方も多いかと思います。

 

本記事では、主にプログラミング初学者の方向けに、

  • アルゴリズムとは?学ぶメリットはあるの?
  • アルゴリズムの効率的な学び方
  • アルゴリズムをPythonで学ぶためのおすすめ本

について、わかりやすく、まとめました。

 

「アルゴリズム」を「Python」で学びたいあなたにオススメの書籍はこちらです

アルゴリズムとは?

「アルゴリズム」とは、何らかの問題を解くための計算の実行手順のことです。

ある処理をするときに、過去の成功事例を使えれば効率的ですよね。

アルゴリズムは過去の処理手順の成功事例集と言えます。

 

というと、プログラミングやコンピュータ関係でなければ、学ぶ意味はないの?

と思われる方も多いかと思います。

実はそうではありません。

コンピュータを直接は使わないあなたも、アルゴリズムについての基礎知識を持つことは、とても役立ちます。

以下で理由を説明しますね。

アルゴリズムは、主に解きたい問題をコンピュータを使って解く場合に使われれえる単語です。

コンピュータ分野でのアルゴリズムが一般的に使われてきたため、

一般的な場面(コンピュータ以外の時)にも

「アルゴリズム」という言葉を使われることも増えているかと思います。

この場合、

  • 物事を適切に考えるための、思考の適切な順番
  • 問題を効率的に分解・整理・対策の実行順序を考えるための手順

のような使い方で用いられています。

アルゴリズム的な思考と呼ばれたりしています。

思考をスリムに効率的にうまく行う成功事例集とも言えるかと思います。

例えば以下のような本に詳しくございます↓

アルゴリズムは、プログラミンやコンピュータ関係で使うだけでなく、

それ以外の場面でも有効な考え方を学ぶことができる概念になります。

 

とはいっても、アルゴリズムといったら、

プログラミング・コンピュータ関係で使います。

その場合の「アルゴリズム」について、わかりやすい解説、オススメの本の詳細などは、こちらもどうぞ↓

アルゴリズムとは?アルゴリズムに入門したいあなたにおすすめの本はこちらです

 

  • あなたがアルゴリズムを身につけたい
  • 子どもさんに身につけさせたい

という場合には、まずは、

  • どんな感じなのかの雰囲気をつかむ
  • 頭の中にアルゴリズムの余白を作っておく

というのもおすすめです。

新しいことも学ぶときには、頭に空白を作るのは大事だと思います。

 

加えて、よくわからなくてもとりあえず進んでみる、というのもポイントです。

細かい点を最初から正確に理解することは大事ですが、

そのために面白みを感じることができず、

継続できなければ、本末転倒です。

やってるうちに後でわかることも多いにありますよね。

アルゴリズム(の基礎)は、それぞれ別個に学ぶことができますので、

  • 腑に落ちなかったり、
  • わかった気になれなくても、

とりあえず次に進んでみましょう。

なので、まずは

  • アルゴリズムってこんな感じなんだぁ〜
  • なんか面白そう
  • もうちょっと深く学んでみたいなぁ

といった気持ちを自分の中に育ててみてるのもおすすめです。

好きこそものの上手なれですね。

というわけで、アルゴリズムが全く初めてというあなたがざっくり理解してみるには、以下の本などがおすすめです↓

ゲームが好きなあなたには、ゲームを作りながらアルゴリズムを学ぶこともオススメです↓

詳しくはこちらも記事もどうぞ↓

「ゲームプログラミング」に「Python」で、プログラミングの基礎を未経験から入門したいあなたにおすすめの本や参考書はこちらをどうぞ

 

 

 

アルゴリズムはコンピュータプログラムの一部です。

プログラミングの知識も必要となります。

  • プログラミングの初学者の方
  • プログラミングに自信がない方
  • プログラミングをこれから学ぶ方

などは、プログラミング言語の「Python(パイソン)」がおすすめです。

  • わかりやすい・学びやすい
  • 使っている人が多く、つまづいたときに助けあえる
  • 幅広い使い方ができる(応用先がたくさんある)

といった点でプログラミング初学者の方におすすめです。

実際、Pythonは、アメリカの大学では1年生がプログラムを学ぶときに最初に教えられている言語となっています。

  • Pythonのはじめ方についてはこちらの記事をどうぞ↓

『【Python 環境構築】アナコンダ(Anaconda)とオープンシーブイ(OpenCV)のインストール方法とは?【画像処理 画像認識 AI】

  • Pythonでどんなことができるの?については、こちらの記事もございます↓

Python でできることってなに?チャットボットやテキストマイニング、人工知能やスクレイピングなどPythonの使い方をまとめました

 

 

 

 

アルゴリズムを学ぶメリットは?

アルゴリズムには、コンピュータ関係の意味と、普段の生活を効率的に快適にするための使い方があると書きました。

後者については、以下の書籍をご覧ください↓

ここではコンピュータに関するアルゴリズムのメリットをご紹介しますね。

メリットは、

コンピュータ関係の仕事をする上での基礎を身につけれ、収入アップにつながる点です。

アルゴリズムは、これまでに知られている成功事例集と書きました。

  • こういう場合にはこうすればうまくいく

というレシピなわけです。

これらを知って活用できれば、

あなたの仕事でも問題を効率的にサクッと解決できる可能性があります。

世の中にあるアルゴリズムを理解しておき、

最適なアルゴリズムを選択できる

といった能力を磨いておけば、就職や転職の際に大きなアドバンテージとなります。

ただし、就職や転職なら、あなたのスキルを客観的に示すことも重要です。

基本情報技術者試験

例えば、基本情報技術者資格を持っておけば、

一定のIT知識とスキルを持つとアピールすることができます。

基本情報技術者試験では、アルゴリズムの問題もあります。

アルゴリズムを学ぶことで、

基本情報技術者などの資格試験の対策にもなり、

就職や転職などのアピールに使え、

収入アップなどのメリットがあります。

  • 基本情報技術者試験でのアルゴリズム問題対策を通じてアルゴリズムを学ぶ、

というのもモチベーションの維持もしやすくおすすめです。以下の書籍などがおすすめです↓

基本情報技術者試験については、こちらに詳しくまとめていますのでどうぞ↓

基本情報技術者試験とは?どんな資格なの?試験内容や日程、申し込みの仕方などもわかりやすくまとめました

 

 

 

アルゴリズム実務検定

アルゴリズムを学ぶための資格には、他にも、

  • 「アルゴリズム実技検定」

がございます。

プログラミングコンテストを運営する AtCoder社による

より実践力を重視した資格・検定になります。

アルゴリズムの初心者から中級者、上級者まで、5段階で試験が行われており、

1つずつレベルを上げながら無理なくアルゴリズム力を高めていくことが可能です。

5段階の真ん中の中級についての参考本がございます↓

アルゴリズム実技検定を取得することで、アルゴリズムの力を客観的に示すことができるので、転職等でアピールすることができます。

 

加えて、アルゴリズムの実装力は、IT企業での採用の際のコーディング面接でも重要となります。

プログラミングコンテスト

アルゴリズム実技検定に合わせて、プログラミングコンテストを通じて、アルゴリズムの運用力を高めていくこともIT企業への転職の役に立つかと思います。

IT企業の平均給与は他の業種と比べて高い場合も多い反面、実力主義的な面が強い場合もあるかと思います。

資格やコンテストでの成績をもとに、あなたの力をアピールすることで、より良いお仕事に出会うことが可能になるはずです。

プログラミングコンテストなどについての参考本などは以下のものがございます↓

アルゴリズムの勉強法について、プログラミングコンテストの情報も含めて以下の記事でまとめていますので、よかったらどうぞ↓

アルゴリズムの勉強方法とは?プログラミングコンテストについて学べる書籍などもこちらです

 

 

 

初学者がアルゴリズムを独学するのにオススメの本(Python編)

  • プログラミングコンテストって、若い人がやってるんでしょ?
  • 私は若くはないんだけど、アルゴリズムは身につかないんじゃない?

など思われる方もおられるかもしれません。

人間の思考って、歳を重ねるとどうしても柔軟さを失いがちですよね。

でも、アルゴリズムは、いくつになっても必ず身につけることができます。

ただしポイントがあります。

それは、新しい思考を柔軟に取り入れることを意識することです。

自分の既存知識で取り組むだけでなく、

  • あ〜こう考えるといいのか

と、「ヒトの思考を素直にコピーする」くらいの気持ちも大事です。

加えて、新しいことを頭の中になじませるには、時間も必要かと思います。

なので、短期間で大量に学ぶのでなく、

少しずつ時間をかけてコツコツと積み上げていく方が良いかと思います。

毎日独学でコツコツ継続するのはそれだけでハードルとなります。

そこで独学で挫折をせず、毎日少しずつ進めていきやすいオススメの本をご紹介しますね↓

Pythonで学ぶアルゴリズムの教科書 一生モノの知識と技術を身につける

アルゴリズムの基本を非常に丁寧に解説してくれている1冊です。

タイトルにあるようにまさに教科書となっていて、

Python自体についての簡単なまとめから始まり、

平均値をいくつかの方法で求めてみる、といった非常に基礎的な例などの解説もされています。

各項目は、単なるコードと解説にとどまらず、

イメージやフローチャートなどのイラストや図とともに、カラフルに非常にわかりやすくまとめられています。

内容の濃さも初学者が実際にコードを読みながら学ぶのに適度に絞られており、

初心者の方の最初の1冊におすすめなのではないでしょうか。

毎日1つずつでもしっかり読み込んで理解して、自分で手を動かしてみることで、

アルゴリズムの基礎を独学でも確実に身につけることができる1冊となっています。

 

 

新・明解Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造 (新・明解シリーズ)

Python以外も含めてプログラミングを学んだことある方ならお馴染みのシリーズかと思います。

丁寧な解説とカラフルな見た目で、アルゴリズムについてわかりやすくまとめられています。

一通り代表的な基礎アルゴリズムが学べますので、こちらもアルゴリズムの教科書的な1冊と言えるかと思います。

上の書籍よりも解説がより詳しかったり、詳細についての情報量が多くなっています。

なので、その他のプログラミング言語を学んだことがあって、このシリーズで学んだことがある方などは特におすすめかと思います。

情報量が相対的に多いと思いますので、本当の初学者の方がすべてを理解しながら進むとすると、比較的大変と感じる方もおられるしれません。

 

 

Pythonではじめるアルゴリズム入門 伝統的なアルゴリズムで学ぶ定石と計算量

本書は、アルゴリズムをPythonで入門したいあなたが、Pythonについての様々な情報についても丁寧に理解できる1冊です。

図やフローチャートなどが豊富に使われており、イメージしながらわかりやすく学ぶことができます。

アルゴリズムを活用するメリットは、同じ処理をより短時間で効率的に完了できる点にあります。

アルゴリズムを時間という観点から評価するのはとても重要なポイントです。

本書はアルゴリズムを時間の観点から評価する基本的な考え方も同時に学べます。

アルゴリズムを開発したり、研究でアルゴリズムの評価をする必要がある場合など、アルゴリズムを時間の観点から評価するのはとても重要です。

本書は基礎的なアルゴリズムを学べ、将来の応用的なアルゴリズム活用でも役立つ時間の観点からの考え方も丁寧に学べる1冊となっています。

 

 

Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造 (データサイエンス入門シリーズ)

本書は、アルゴリズムの基礎だけでなく、幅広いトピックの内容を学ぶことができる1冊です。

アルゴリズムについての本なのですが、

コンピュータサイエンスの中でのアルゴリズムという立ち位置から、より俯瞰的な章立てと幅広い内容を扱っています。

例えば、アルゴリズムの準備として、

Pythonについての入門的な解説だけでなく、コンピュータサイエンスの知識についての解説があり、計算量との関係を理解することができます。

アルゴリズムについても、基礎的なアルゴリズムの内容だけでなく、乱択アルゴリズムや数論、ブロックチェーンなどの仕組みまで幅広く学べます。

各章末にはアルゴリズムをコーディングする問題が3問程度出題されており、内容理解の確認や実装する力をつけることができます。

(個人の好みかもしれませんが)カラー使いもほどほどで、シンプルな見た目が良いあなたには特にオススメです。

大学の講義を受けて宿題が出る、といった感じの仕組みで、

本書で各章ごとに内容理解+練習を行うことで、

大学で1回の講義を受け、理解+宿題を繰り返しているような感じになります。

ブロックチェーンなども含めた様々なアルゴリズムについて、幅広く独学で無理なく学ぶことができる1冊となっています。

 

 

 

Pythonによる問題解決のためのアルゴリズム設計技法

本書はこれまでの上でオススメした本とは一線を画した1冊です。

アルゴリズム自体を学ぶための本ではないからです。

本書は、解きたい問題を解くための一般的な解法を構築するための基本原則を学ぶことができます。

アルゴリズムの本には

  • 理論的な本
  • 読みやすさを重視した本

などがありますが、いずれもアルゴリズムを解説したものになります。

それに対して本書は、

  • アルゴリズム設計の考え方
  • Pythonによるデータ構造の表現
  • Pythonによるアルゴリズムの実装

のように、アルゴリズムに関する考え方を学ぶことができます。

その中には、

  • 問題を効率的に解けるように変換する方法
  • アルゴリズムをベンチマークなどを使い分析する方法
  • 新しい問題を解くための新規アルゴリズムの設計方法

といった内容を学ぶことができます。

加えて、

  • アルゴリズム自体やデータ構造についてより深い理解
  • Pythonでの効率的な実装方法

も身につけることができます。

また、Pythonプログラムを高速化するツールを使って高速化する方法も学べます。

上でご紹介した「Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造 (データサイエンス入門シリーズ)」が

大学生が授業と一緒に使えるような本だとご紹介しました。

それに対して本書は、

  • 大学院生や(研究室に配属された)大学4年生
  • 研究者や技術者の方

などが、自分の研究課題を解決するための方針や考え方など、

  • あなたの問題解決のための道しるべ

を得ることができる貴重な1冊なのではないでしょうか。

本書は、既存アルゴリズムやデータ構造を深く理解でき、それらを活用するための考え方や原則を学ぶことができる1冊となっています。

 

 

でも、Pythonって処理が遅いんじゃないの?

と思われる方もおられるかと思います。

特に大規模な数値計算やシミュレーションなどを考えた場合に、処理時間という点などで、他言語が良い場合は多くあるかと思います。

Pythonで計算効率や処理時間を改善する場合には、例えば、

  • 計算処理のボトルネックにC言語などの他の言語を使う

といった手段があります(Cythonと呼ばれます)。

例えば、以下のような書籍もございます。

つまり、Pythonは、C言語(やFortranなどを含め)などを活用することで、高速化できるわけです。

 

え?じゃあ、最初からC言語など他言語を使えば、処理時間が短いプログラムが書けるの?

と思われるかと思います。

その通りです。

Pythonを使わずに、C言語などで実装すれば、

  • より速いプログラムが開発しやすい

ことが知られています。

ただし、C言語などは、プログラミング初学者の方が学ぶ言語としては、

  • 相対的に身につけることが多く、ハードルが高い

と考えています。

なので、まずは、Pythonなどで、プログラミングやコンピュータサイエンスの基礎を固め、

  • 必要に応じて、他言語でのコーディングを行っていく

という手順を踏むことで、

  • Python が IT人材の育成の触媒

となる(なっている)と考えています。

Pythonで学べる部分については、効率的に学び、

  • (処理速度など)Pythonが苦手な部分は、他言語を活用していく

といった、IT人材育成のアルゴリズムがあって良いかと思います。

手軽に触れれて、本格的な応用もそこそこできる言語であれば、Pythonである必要はないと思います。

ただ現状ではその点で、Pythonが良いのではないかと考えています。

 

じゃあ、Pythonを学んでから他言語を活用する時のハードルってどんなものがあるの?

と思われるかもしれません。

Pythonでは標準ライブラリがあり、

データ構造や基本的な処理のアルゴリズム(例えばソートなど)は、ライブラリを使うことで効率的にコーディングすることができます。

その反面、データ構造や基本アルゴリズムの詳細を学ばなくても使えてしまう現状があり、

  • コンピュータサイエンスの基礎を学ぶ機会がスキップされている

とも言えます。

このスキップされた内容が、Pythonから、例えばC言語など他言語でのプログラミングでのコーディングを行う際のハードルになると考えています。

そこで、このギャップを埋めるのにオススメな本がこちらになります。

Pythonによるアルゴリズム入門

本書は、Pythonのデータ構造・アルゴリズムについて、

わかりにくところでより豊富に図が使われているなど、

丁寧にわかりやすく解説されています。

Pythonの標準ライブラリの使い方が解説された後、

その中で使われているデータ構造やアルゴリズムの概念や仕組みを、同時に対応して学べるように工夫されています。

ライブラリを使える上で、その中にあるコンピュータサイエンスのエッセンスも身につけれる1冊です。

上記で、大学生や大学院生、研究者や技術者の方々向けに2冊の本をご紹介しました。

研究という観点では、計算効率・処理時間が重要な場面も多々あるかと思います。

時間さえあれば答えが出るが、結果が出るまで10年かかるものは実用には耐えられないかもしれません。

それを1年に短縮できるアルゴリズムやデータ構造を実現できれば、非常に大きな価値があります。

本書を通じて、Pythonでアルゴリズムやデータ構造のライブラリを活用できるだけでなく、中身の理解もできる良書となっています。

上で書いた、PythonからC言語などの他言語活用でのギャップを埋めるための貴重な1冊になるのではないでしょうか。

 

 

 

というわけで、本記事では、主にプログラミングを学んでいる方向けに、

  • アルゴリズムとは?学ぶメリットはあるの?
  • アルゴリズムの効率的な学び方
  • アルゴリズムをPythonで学ぶためのおすすめ本

について、わかりやすく、まとめました。

 

 

 

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