アルゴリズム

前回のDFSプログラムに再帰処理を加えた

前回は、2×2の単純なグリッドを開始位置の指定をせずに動いた場合の合計した数値の最大値を出すプログラムを作成した。 https://ki-hi-ro.com/dfs%ef%bc%88%e6%b7%b1%e3%81%95%e5%84%aa%e5%85%88%e6%8e%a2%e7%b4%a2%ef%bc%89%e3%81%8c%e9%9b%a3%e3%81%97%e3%81%99%e3%81%8e%e3%82%8b%e3%81%ae%e3%81%a7%e3%80%81%e5%89%8d%e6%ae%b5%e9%9a%8e%e3%81%ae/ 今回は、前回のプログラムに再帰処理を加えてみよう。 再帰処理 関数の中で同じ関数を呼ぶこと。 ソースコード pyt…

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DFS（深さ優先探索）が難しすぎるので、前段階のプログラムを作成した

Depth-First-Searchの記事を公開しようとしたが、再帰処理の理解が出来なかった。 そのため、最小単位のサンプルコードを作成した。 一歩一歩、歩いて行こう。 できることを積み上げていくと、複雑なプログラムが作れるようになる。 ソースコード python/dfs.py at 099d4188f9d6cdb4df04927893a3c4c75dd685ff · ki-hi-ro/python grid = [ [1, 5], [0, 9] ] H, W = len(grid), len(grid[0]) directions = [(1,0), (-1,0), (0,1), (0,-1)] max_sco…

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動的計画法（DP : Dynamic Programing）

動的計画法とは、対象となる問題を複数の部分問題に分割し、部分問題の計算結果を利用して、全体の問題を解く手法。 何はともあれ、サンプルを見てみよう。 サンプルコード 動的計画法 · ki-hi-ro/python@0872908 # 行と列を入力してください: 4 4 # 1 1 1 2 # 1 1 2 2 # 1 2 2 2 # 2 2 2 2 class Board: def __init__(self): self.H, self.W = map(int, input("行と列を入力してください: ").split()) self.grid = self._read_board() def _read_board(self): """盤面の読み込み…

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幅優先探索プログラムにクラスの概念を導入した

https://github.com/ki-hi-ro/python graph_module.py from collections import deque from typing import List, Dict, Optional class Graph: def __init__(self, data: List[Dict]): """初期化時にグラフを構築する""" self.graph = self._build_graph(data) def _build_graph(self, data: List[Dict]) -> Dict[int, List[int]]: """元データからグラフを構築す…

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Pythonで学ぶ幅優先探索（BFS）｜基礎・最短経路・グラフ作成

これらのソースは、Pythonを用いた幅優先探索（BFS）の基本概念から、最短経路探索、実務データをグラフ構造へ変換する方法までを段階的に解説した技術ブログ記事です。 筆者が業務で幅優先探索に渡すデータを即座に作成できなかった経験を起点として、アルゴリズムの内部処理を一つずつ確認し、最終的に実際のデータから最短経路を導き出すまでの学習過程が記録されています。 2025.07.26（土）12:24｜幅優先探索をマスターする https://ki-hi-ro.com/%E5%B9%85%E5%84%AA%E5%85%88%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E3%82%92%E3%83%9E%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%81…

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幅優先探索の第一引数に渡すgraphを辞書から作成する

元データ # 元データ data = [ {'node1': 1000, 'node2': 1050, 'direction': 0}, {'node1': 1100, 'node2': 1000, 'direction': 1}, {'node1': 1150, 'node2': 1200, 'direction': 2} ] directionの値の意味 directionの値意味0無方向1一方通行2双方向 元データからgraph作成 # 元データからgraph作成 def build_graph(data): graph = {} for edge in data: n1, n2, d = edge['node1'], edge…

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幅優先探索で最短経路を求める

前回は、プレーンな幅優先探索を行なった。 https://ki-hi-ro.com/%e5%b9%85%e5%84%aa%e5%85%88%e6%8e%a2%e7%b4%a2%e3%82%92%e3%83%9e%e3%82%b9%e3%82%bf%e3%83%bc%e3%81%99%e3%82%8b/ 今回やりたいのは、最短経路探索。 ブラックボックスをいかに使いこなすか 人体の仕組みをはじめとして、ブラックボックスになっていることは多い。 その中身を知ろうとすると、膨大な時間がかかる。 プログラミングにおける関数も中身を知らなくても、入力（引数）と出力（戻り値）だけ意識すれば、うまく組み合わせることで、プログラムを作成していける。 最短経路検索の関数…

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Pythonで幅優先探索（BFS）の仕組みを理解する

上長から、幅優先探索の第一引数に渡すデータを作成してほしいと依頼された。 しかし、その場ですぐに対応することができなかった。 エンジニアとしての実力が可視化された瞬間だった。 実力不足を痛感できる環境にいることを前向きに捉え、ここからスキルアップしていきたい。 手始めに、Pythonで幅優先探索を実装し、その処理の流れを一つずつ確認する。 幅優先探索（BFS）とは 幅優先探索（Breadth-First Search、BFS）は、グラフやツリー構造を探索するアルゴリズムの一つ。 スタート地点に近いノードから、横方向へ広がるように順番に探索していく。 主な特徴は次のとおり。 重みのないグラフでは、最短経路を求めるために利用できる スタート地点に近いノード…

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pythonの機械学習の仕組みが少し分かった

progateの月3,000円のproffesionalコースにお世話になっている。 その中に、pythonで機械学習が学べるコースがあった。 まだ最初のレッスンしか見ていないものの、自分でも色々と調べて「機械学習ってこういうことなのか！」という状態になっている。 なので、機械学習のざっくりとした仕組みについて書いていきたいと思う。 機械学習の処理の流れ 処理の流れを大まかに分けると、以下のようになる。 元のデータを用意する（入力出力のデータを含んでいる必要がある）。 ライブラリ内の関数で、入力用の学習用データと評価用データ、出力用の学習用データと評価用データの4つに分ける。 機械学習用のアルゴリズムに学習用データ（入力と出力）を学習させる。 学習され…

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IntelliJ IDEAのフォルダの階層構造について

IntelliJ IDEAという統合開発環境を使用して、Javaの学習をしている。 プロジェクト、パッケージという階層構造について理解したいと思ったので、この記事を書いていく。 アルゴリズムの本のサンプルコードがprojavaの配下になってしまう もともと、projavaと並列の関係にしたかった。 しかし以下のように、projavaの配下にmath-algorithm-bookが来てしまう。 書籍の紹介 先ほどの章の2冊を紹介しておこう。 https://www.amazon.co.jp/%E3%83%97%E3%83%AD%E3%81%AB%E3%81%AA%E3%82%8BJava%E2%80%95%E4%BB%95%E4%BA%8B%E3%81%…

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