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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。

サブトピックの選択

計算量（時間・空間計算量）の評価方法 Big-O記法の理解と適用例分割統治法の基本と応用例貪欲法の概要と使用場面バックトラッキングアルゴリズムの例（例: ナップサック問題） NP完全問題の定義と概念 P問題とNP問題の違いと理解近似アルゴリズムの概念と必要性代表的な近似アルゴリズム（例: 近似解の貪欲法） Pythonでのプロファイリングとボトルネックの発見メモリ使用量と実行速度のバランス