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12 実践アルゴリズム応用編

バブルソート・・・隣り合うデータを比較し、大小関係によってはデータを入れ替える。計算量はO(n^2) 選択ソート・・・基準値を選び、データの端に移動する。これを繰り返す。計算量はO(n^2) クイックソート・・・適当な基準値を決めて、それ未満値と基準値以上の値のデータにグループ分けをする。計算量はO(n^2)〜O(nlogn) 二分探索・・・昇順ソートされたデータの中央と、探索データの値を評価し、データが大きければ小さい方、小さければ大きい方に探索する。計算量はO(log(2)n) 対数・・・ある数を何乗すればその数となるか。 2^3=8 これを変形すると 3 = log(2)8 ランレングス法・・・連続するデータを圧縮するためのアルゴリズム。例としてAAAABBBは4A3B #プログラミング #アルゴリズム #IT

2021年1月23日

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15 構造化プログラミングについて ★お知らせあり★

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【ご覧いただきありがとうございます。】ようこそ!楽しいプログラミングの世界へ! このチャンネルでは、これからプログラミングを勉強される方のために、役に立つ情報を発信していきます。プログラミングをまだしたことがない方、興味がある方を対象に、プログラミングの始め方、初心者がつまづきやすいところ、うまくプログラムを組むための考え方など、いろいろな情報を発信していきます。【大人気言語Javaに特化した専門家の講義】講師は、プログラミング言語の中でも比較的需要の高い「Java」を専門としています。講義の他にも、Javaを学びやすい入門書も提供しております。 https://drtakunyan.stores.jp/items/60a6749d9a5b755bbf6b34e5 【プログラミングは基礎こそ大事】このチャンネルで投稿された内容をもとに、ご自身で開発環境を構築し、実際にコードを書いてみることで、簡単な計算や処理などを行うプログラムがかけるようになります。そこまでではまだチープなことしかできないかもしれません。しかし、プログラミングのような理数科目は「基礎づくり」が何よりも重要なのです。例えば数学は、いきなり高度な数式を理解するものではありませんね?基数変換や論理演算、微分積分や証明問題を解けるようになるには、根本となる「4足演算」を知らなくてはなりません! 逆に、ここで身につけた基礎を足がかりに、AIプログラミングやアプリ開発にチャレンジすることも可能なのです。【プログラミングは稼げるスキル】汎用的な知識を身に着け、それをマネタイズするのはとても効率的かつ安定した収入の得方です。ここでは、特定の言語仕様といった、限定的な知識よりも、どの言語でも通用する汎用的な考え方をとりあげます。それでは、Hello World!