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Editor's Notes

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5. Introduction To Algorithms という本。アルゴリズムの解説本。\n写真は原書。翻訳だと「アルゴリズム・イントロダクション」で3分冊。\nかなりの大型本。\n\n→次のスライドでどれぐらい大きいか紹介。\n
6. ご覧の通りの分厚さ。\nボリュームにして1,000ページ超、たぶん1kg前後ぐらい。\n\n→次は内容について紹介。\n
7. 各種アルゴリズムを基本 (sort, 検索etc) から グラフ, NP完全問題など高度なものまで解説。\n分量が多くなるのは、とても詳しく書いてあるから。\n1ステップずつ細かく解説。丁寧。\n図も充実してて解りやすい。\n高度ではあるけど、難解ではない。順を追って読めば解る。\n\n実用的・現代的なトピックが多い (ex B-Tree)\n\n→次は、アルゴリズムと言えば Knuth 本だが、という話\n
8. こちらは実用書というよりは、古文書。\n(たとえば2巻は数値演算と乱数生成だけを取扱ってる。)\n考古学が趣味の人はどうぞ:)\n\n→次は、なぜアルゴリズムを学ぶのか？について\n
9. なぜアルゴリズムを学ぶのか？\nそれは、10年後でも通用する知識だから。 (ex. struts-1.1 は2003年) 大事な基本は変わらない。\n基礎を押さえていれば、最先端のトピックも理解しやすい。(単なる応用になるから)\n生涯現役プログラマーでありたい人には必須。時間を投資する価値あり。\n「イマドキの技術」と並行して学ぶと良いよ！\n\n→次は、技術書にまつわるオススメについて。\n
10. 原書を推す。\n英語はそんなに難しくない。語彙が限られている。慣れてしまえば勝ち。\n原書の方が早く読める。翻訳を待つ必要はない。\n翻訳にはたまに誤訳がある。(ex. ガウディ本)\n\n→次は、本だけじゃなくて映像もあるよ、という話\n
11. 原書で読めるようになったら、大学の講義を覗いてみよう。\nMIT, Stanford などでは授業の動画を公開している。\nこの映像はアルゴリズム本を教科書にしたクラスの授業。iTunes で配信されてる。誰でも見れる。\n家に居ながらにして学べる。本の補助としても有効。組み合わせて賢く使うと良いよ！\n\nUS の大学の講義は面白い！ぜひ一度見てみるべき。 知的エンターテインメント。\n(ex. これからの正義の話をしよう, Lewin教授の物理学 etc)\n\n→まとめ\n
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