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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