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計算量理論とアルゴリズムの評価
計算量の評価方法と最適化手法を学びます。時間・空間計算量の基礎やBig-O記法、分割統治法や貪欲法の設計手法、NP問題の概要、プロファイリングによる効率化技術など、アルゴリズムの評価と改善方法を習得します。
全11レッスン
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次に学ぶ項目
計算量（時間・空間計算量）の評価方法
アルゴリズムが問題解決に必要とするリソース量の計算量評価方法を学習。時間計算量（実行時間）・空間計算量（メモリ量）の最悪・最良・平均ケース評価、リスト合計O(n)・再帰フィボナッチO(2^n)での実例、効率的アルゴリズム設計・選択技術を習得。
ステップで学ぶ計算量理論とアルゴリズムの評価
気になるサブトピックから直接選択できます。
よくある質問
この講座は初心者でも学べますか？
はい。カリキュラム順に進めることで、必要な基礎から段階的に学べます。
コードの実行環境は必要ですか？
不要です。ブラウザ上でPythonコードを書いて実行できます。
途中から再開できますか？
ログインすると学習進捗を保存し、続きから再開しやすくなります。
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