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第1章 はじめに:いくつかの代表的問題 |
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1.1 最初の問題:安定マッチング |
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1.2 五つの代表的な問題 |
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4 |
解答付き演習問題 |
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5 |
演習問題 |
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6 |
ノートと発展文献 |
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7 |
第2章 アルゴリズム解析の基礎事項 |
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2.1 計算容易性 |
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2.2 増加の漸近的オーダー |
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2.3 リストと配列による安定マッチングアルゴリズムの実装 |
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2.4 よく現れる計算時間の復習 |
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12 |
2.5 より複雑なデータ構造:優先順位付きキュー |
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13 |
解答付き演習問題 |
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14 |
演習問題 |
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ノートと発展文献 |
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16 |
第3章 グラフ |
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17 |
3.1 基本的定義と応用 |
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18 |
3.2 グラフの連結性とグラフ走査 |
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19 |
3.3 キューとスタックを用いたグラフ走査 |
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20 |
3.4 二部グラフ性の判定:幅優先探索の応用 |
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21 |
3.5 有向グラフの連結性 |
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22 |
3.6 有向無閉路グラフとトポロジカル順序付け |
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23 |
解答付き演習問題 |
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24 |
演習問題 |
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25 |
ノートと発展文献 |
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26 |
第4章 グリーディアルゴリズム |
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27 |
4.1 区間スケジューリング:グリーディアルゴリズムの先進性 |
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28 |
4.2 遅延最小化スケジューリング:交換議論 |
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29 |
4.3 最適キャッシング:より複雑な交換議論 |
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30 |
4.4 グラフにおける最短パス |
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31 |
4.5 最小全点木問題 |
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32 |
4.6 Kruskalのアルゴリズムの実装:Union‐Findデータ構造 |
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33 |
4.7 クラスタリング |
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34 |
4.8 Huffman符号とデータ圧縮 |
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35 |
4.9 最小コスト有向木:多フェーズグリーディアルゴリズム |
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36 |
解答付き演習問題 |
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37 |
演習問題 |
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38 |
ノートと発展文献 |
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39 |
第5章 分割統治法 |
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40 |
5.1 最初の漸化式:マージソートアルゴリズム |
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41 |
5.2 さらなる漸化式 |
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42 |
5.3 反転数の数え上げ |
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43 |
5.4 最近点対の発見 |
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44 |
5.5 整数の積の計算 |
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45 |
5.6 畳込みと高速フーリエ変換 |
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46 |
解答付き演習問題 |
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47 |
演習問題 |
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48 |
ノートと発展文献 |
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49 |
第6章 動的計画法 |
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50 |
6.1 重み付き区間スケジューリング:再帰的手続き |
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51 |
6.2 動的計画法の原理:部分問題上での記憶化と反復 |
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52 |
6.3 区分最小二乗法:多肢選択 |
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53 |
6.4 部分集合和とナップサック:変数の追加 |
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54 |
6.5 RNA二次構造:区間上での動的計画法 |
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55 |
6.6 系列アライメント |
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56 |
6.7 分割統治法による線形の領域の系列アライメント |
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57 |
6.8 グラフの最短パス |
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58 |
6.9 最短パスと距離ベクトルプロトコル |
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59 |
6.10 グラフの負閉路 |
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60 |
解答付き演習問題 |
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61 |
演習問題 |
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62 |
ノートと発展文献 |
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63 |
第7章 ネットワークフロー |
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64 |
7.1 最大フロー問題とFord‐Fulkersonアルゴリズム |
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65 |
7.2 ネットワークの最大フローと最小カット |
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66 |
7.3 良い増加パスの選択 |
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67 |
7.4 プリフロープッシュ最大フローアルゴリズム |
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68 |
7.5 最初の応用:二部グラフのマッチング問題 |
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69 |
7.6 有向グラフと無向グラフにおける素パス |
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70 |
7.7 最大フロー問題の拡張版 |
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71 |
7.8 市場調査デザイン |
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72 |
7.9 航空スケジューリング |
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73 |
7.10 画像分割 |
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74 |
7.11 プロジェクト選択 |
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75 |
7.12 野球ペナントレースの優勝の可能性の消去 |
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76 |
7.13 発展:辺にコストの付随するマッチング問題 |
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77 |
解答付き演習問題 |
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78 |
演習問題 |
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79 |
ノートと発展文献 |
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80 |
第8章 NPと計算困難性 |
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81 |
8.1 多項式時間リダクション |
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82 |
8.2 “ガジェット”を用いたリダクション:充足可能性問題 |
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83 |
8.3 効率的な証明とNPの定義 |
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84 |
8.4 NP-完全問題 |
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85 |
8.5 系列化問題 |
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86 |
8.6 分割問題 |
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87 |
8.7 グラフ彩色問題 |
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88 |
8.8 数値問題 |
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89 |
8.9 co‐NPとNPの非対称性 |
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90 |
8.10 計算困難な問題の部分的な分類 |
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91 |
解答付き演習問題 |
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92 |
演習問題 |
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93 |
ノートと発展文献 |
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94 |
第9章 PSPACE:クラスNPを超える問題のクラス |
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95 |
9.1 クラスPSPACE |
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96 |
9.2 PSPACEに属する困難な問題 |
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97 |
9.3 限量化問題とゲームの多項式領域解法 |
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98 |
9.4 計画問題の多項式領域解法 |
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99 |
9.5 PSPACE-完全性の証明 |
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100 |
解答付き演習問題 |
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101 |
演習問題 |
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102 |
ノートと発展文献 |
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103 |
第10章 計算容易性の拡大 |
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104 |
10.1 小さい点カバーの発見 |
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105 |
10.2 木におけるNP-困難問題の解法 |
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106 |
10.3 円弧集合の彩色 |
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107 |
10.4 グラフの木分解 |
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108 |
10.5 木分解の構成 |
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109 |
解答付き演習問題 |
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110 |
演習問題 |
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111 |
ノートと発展文献 |
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112 |
第11章 近似アルゴリズム |
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113 |
11.1 グリーディアルゴリズムと最適解に対する近似解の上界:負荷均等化問題への適用 |
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114 |
11.2 センター選択問題 |
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115 |
11.3 集合カバー:一般的なグリーディヒューリスティック |
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116 |
11.4 価格付け法・点カバーへの適用 |
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117 |
11.5 価格付け法による最大化:素パス問題 |
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118 |
11.6 線形計画法とラウンディング:点カバーへの適用 |
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119 |
11.7 負荷均等化問題(再考):より高度なLPの応用 |
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120 |
11.8 究極の近似保証:ナップサック問題 |
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121 |
解答付き演習問題 |
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122 |
演習問題 |
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123 |
ノートと発展文献 |
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124 |
第12章 局所探索 |
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125 |
12.1 最適化問題の景観図 |
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126 |
12.2 Metropolisアルゴリズムとシミュレーテッドアニーリング |
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127 |
12.3 Hopfieldニューラルネットワークへの局所探索の応用 |
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128 |
12.4 局所探索による最大カットの近似 |
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129 |
12.5 近傍関係の選択 |
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130 |
12.6 局所探索による分類 |
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131 |
12.7 最善反応行動とNash均衡 |
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132 |
解答付き演習問題 |
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133 |
演習問題 |
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134 |
ノートと発展文献 |
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135 |
第13章 乱択アルゴリズム |
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136 |
13.1 第一の応用:競合の解消 |
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137 |
13.2 大域的最小カットの発見 |
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138 |
13.3 ランダム変数と期待値 |
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139 |
13.4 MAX3-SATに対する乱択近似アルゴリズム |
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140 |
13.5 乱択分割統治法:中央値発見とクイックソート |
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141 |
13.6 ハッシング:辞書の乱択実装 |
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142 |
13.7 最近点対を求める乱択アプローチ |
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143 |
13.8 乱択キャッシング |
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144 |
13.9 Chernoff限界 |
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145 |
13.10 負荷均等化 |
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146 |
13.11 パケットルーティング |
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147 |
13.12 背景:いくつかの基本的な確率の定義 |
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148 |
解答付き演習問題 |
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149 |
演習問題 |
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150 |
ノートと発展文献 |
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151 |
第14章 永遠に動作するアルゴリズム |
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