タイトル

開講年度 開講学部等
2025 理学部
開講学期 曜日時限 授業形態 AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
前期 月5～6 講義 2.0
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
1041220002 データ構造とアルゴリズム[Data Structures and Algorithms] 日本語 2
担当教員（責任）[ローマ字表記] メディア授業
上田　仁彦[UEDA Masahiko] ー
担当教員[ローマ字表記]
上田　仁彦　[UEDA Masahiko]
特定科目区分   対象学生   対象年次 3～4
ディプロマ・ポリシーに関わる項目 カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)
授業の目的と概要
計算機で問題を解くとき、その問題を解くための手順をプログラムとして計算機に与えなければならない。このような機械的に実行可能な手順のことをアルゴリズムという。この講義では良いアルゴリズム（少ない手数で解を得ることのできるアルゴリズム）の設計法を学ぶ。また、良いアルゴリズムを設計するためには計算機内のデータ表現として適切なものを採用する必要があるが、その基本的な構成法についても学習する。
授業の到達目標
基本的なアルゴリズムとデータ構造について理解し、使えるようになる。
授業計画
【全体】
アルゴリズムの設計法及び計算機内でデータを構造化する方法について解説する。
項目 内容 授業時間外学習 備考
第1回 アルゴリズムとその解析 アルゴリズムと計算量について説明する 授業中に指示した学習内容の復習 (学修時間の目安:４時間以上)
第2回 基本的なデータ構造 スタック、キュー、リストについて解説する 教科書の予習(学修時間の目安: 2時間以上), 授業中に指示した学習内容の復習 (学修時間の目安: 2時間以上)
第3回 ソーティング(1) 選択法、挿入法、バブルソートについて解説する 教科書の予習(学修時間の目安: 2時間以上), 授業中に指示した学習内容の復習 (学修時間の目安: 2時間以上)
第4回 ソーティング(2) マージソートについて解説する 教科書の予習(学修時間の目安: 2時間以上), 授業中に指示した学習内容の復習 (学修時間の目安: 2時間以上)
第5回 ソーティング(3) クイックソート、バケットソートについて解説する 教科書の予習(学修時間の目安: 2時間以上), 授業中に指示した学習内容の復習 (学修時間の目安: 2時間以上)
第6回 集合と探索(1) 探索問題、逐次探索、2分探索、2分探索木について解説する 教科書の予習(学修時間の目安: 2時間以上), 授業中に指示した学習内容の復習 (学修時間の目安: 2時間以上)
第7回 集合と探索(2) ヒープについて解説する 教科書の予習(学修時間の目安: 2時間以上), 授業中に指示した学習内容の復習 (学修時間の目安: 2時間以上)
第8回 グラフ(1) グラフとその表現、深さ優先探索、幅優先探索について解説する 教科書の予習(学修時間の目安: 2時間以上), 授業中に指示した学習内容の復習 (学修時間の目安: 2時間以上)
第9回 グラフ(2) グラフの最短経路問題を解くためのアルゴリズムについて解説する 教科書の予習(学修時間の目安: 2時間以上), 授業中に指示した学習内容の復習 (学修時間の目安: 2時間以上)
第10回 難しい問題とその対応(1) 問題の分類、NP完全問題について解説する 教科書の予習(学修時間の目安: 2時間以上), 授業中に指示した学習内容の復習 (学修時間の目安: 2時間以上)
第11回 難しい問題とその対応(2) 近似アルゴリズムについて解説する 教科書の予習(学修時間の目安: 2時間以上), 授業中に指示した学習内容の復習 (学修時間の目安: 2時間以上)
第12回 計算機を用いた演習(1) 学習したアルゴリズムを実装する 教科書の予習(学修時間の目安: 2時間以上), 授業中に指示した学習内容の復習 (学修時間の目安: 2時間以上)
第13回 計算機を用いた演習(2) 学習したアルゴリズムを実装する 教科書の予習(学修時間の目安: 2時間以上), 授業中に指示した学習内容の復習 (学修時間の目安: 2時間以上)
第14回 計算機を用いた演習(3) 学習したアルゴリズムを実装する 教科書の予習(学修時間の目安: 2時間以上), 授業中に指示した学習内容の復習 (学修時間の目安: 2時間以上)
第15回 計算機を用いた演習(4) 学習したアルゴリズムを実装する 教科書の予習(学修時間の目安: 2時間以上), 授業中に指示した学習内容の復習 (学修時間の目安: 2時間以上)
第16回 まとめ 期末試験 総復習 (学修時間の目安:４時間以上)
※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注
・授業全体で、AL（アクティブ・ラーニング）が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】
A: --%　B: --%　C: 20%　D: --%
成績評価法
学期末の筆記テスト(85%)、演習問題(15%)
5回以上の欠席は欠格とする
教科書にかかわる情報
教科書 書名 あるごりずむ ISBN 9784764903203
著者名 広瀬貞樹著 出版社 近代科学社 出版年 2006
備考
参考書にかかわる情報
参考書 書名 アルゴリズムイントロダクション ISBN 9784764904088
著者名 T. コルメン [ほか] 共著 ; 浅野哲夫 [ほか] 共訳 出版社 近代科学社 出版年 2013
参考書 書名 データ構造とアルゴリズム ISBN 9784320120341
著者名 杉原厚吉著 出版社 共立出版 出版年 2001
備考
メッセージ
キーワード
アルゴリズム、データ構造、計算量
持続可能な開発目標（SDGs）

  • 産業と技術革新の基盤をつくろう
(インフラ、産業化、イノベーション)強靱（レジリエント）なインフラ構築、包摂的かつ持続可能な産業化の促進及びイノベーションの推進を図る。
関連科目
データサイエンス技術演習、形式言語とオートマトン、グラフ理論
履修条件
連絡先
m.ueda@yamaguchi-u.ac.jp
オフィスアワー
木曜13:00-14:00
これ以外の時間にも質問等は随時受け付ける。事前に電子メール等で問い合わせることが望ましい。

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