2025年度前期アルゴリズム基礎論

曜日・時限	金曜日６時限	期別	前期	週時間数	2
ナンバリング	HB130704
開講学科等	総合情報学部-ゲーム＆メディア学科
教員名	植野　雅之植野　雅之職務履歴 https://research.osakac.ac.jp/index.php?%e6%a4%8d%e9%87%8e%e3%80%80%e9%9b%85%e4%b9%8b 教員情報データベースに遷移します

目的

「アルゴリズム」とは，プログラムが情報を処理する手順を抽象化した概念です．プログラムを高速かつ効率的に動作するようにするためには，プログラムがどのような手順で処理するかを「アルゴリズム」として捉えることが必要不可欠です．本科目では，アルゴリズムの効率を評価する方法を身に付け，探索や並べ替えに関する基本的なアルゴリズムを例にしながら，どのような発想で効率を向上させることができるかを考えます．最終的にアルゴリズムの計算量を評価し，適切な探索・並べ替えアルゴリズムを選択・実装できることを目的とします．
※プログラミング言語としては主にPythonを用います．「オブジェクト指向プログラミング入門・実習」等の科目をあらかじめ修得していることを推奨します.
※本科目は2023年度までのカリキュラムのための科目です

授業計画

授業回	形式	学修内容	学修課題
1	遠隔AC	ガイダンス・プログラミング・配列に関する復習・ソースレベルデバッガの利用方法	事前学修	シラバスをよく読んでおく．また，Python,C#言語について復習しておく(4時間)
1	遠隔AC	ガイダンス・プログラミング・配列に関する復習・ソースレベルデバッガの利用方法	事後学修	ガイダンス内容を振り返る．課題の評価結果を確認し，必要があれば再提出をおこなう（4時間）
2	遠隔AC	探索アルゴリズム・逐次探索アルゴリズム・番兵を用いた探索アルゴリズム	事前学修	学修内容について調べておく（2時間）
2	遠隔AC	探索アルゴリズム・逐次探索アルゴリズム・番兵を用いた探索アルゴリズム	事後学修	課題の評価結果を確認し，必要があれば再提出をおこなう（2時間）
3	遠隔AC	探索アルゴリズム，アルゴリズムのコスト・二分探索アルゴリズム	事前学修	学修内容について調べておく（2時間）
3	遠隔AC	探索アルゴリズム，アルゴリズムのコスト・二分探索アルゴリズム	事後学修	課題の評価結果を確認し，必要があれば再提出をおこなう（2時間）
4	遠隔AC	並べ替えアルゴリズム（1）・バブルソート・選択ソート	事前学修	学修内容について調べておく（2時間）
4	遠隔AC	並べ替えアルゴリズム（1）・バブルソート・選択ソート	事後学修	課題の評価結果を確認し，必要があれば再提出をおこなう（2時間）
5	遠隔AC	並べ替えアルゴリズム（2）・挿入ソート・シェルソート	事前学修	学修内容について調べておく（2時間）
5	遠隔AC	並べ替えアルゴリズム（2）・挿入ソート・シェルソート	事後学修	課題の評価結果を確認し，必要があれば再提出をおこなう（2時間）
6	遠隔AC	並べ替えアルゴリズム（3）・計数ソート・基数ソート	事前学修	学修内容について調べておく（2時間）
6	遠隔AC	並べ替えアルゴリズム（3）・計数ソート・基数ソート	事後学修	課題の評価結果を確認し，必要があれば再提出をおこなう（2時間）
7	遠隔AC	並べ替えアルゴリズム（4）・マージソート	事前学修	学修内容について調べておく（2時間）
7	遠隔AC	並べ替えアルゴリズム（4）・マージソート	事後学修	課題の評価結果を確認し，必要があれば再提出をおこなう（2時間）
8	遠隔AC	並べ替えアルゴリズム（5）・ヒープソート	事前学修	学修内容について調べておく（2時間）
8	遠隔AC	並べ替えアルゴリズム（5）・ヒープソート	事後学修	課題の評価結果を確認し，必要があれば再提出をおこなう（2時間）
9	遠隔AC	並べ替えアルゴリズム（6) ・クイックソート	事前学修	学修内容について調べておく（2時間）
9	遠隔AC	並べ替えアルゴリズム（6) ・クイックソート	事後学修	課題の評価結果を確認し，必要があれば再提出をおこなう（2時間）
10	遠隔AC	並べ替えアルゴリズム（7）・その他のソートアルゴリズム	事前学修	学修内容について調べておく（2時間）
10	遠隔AC	並べ替えアルゴリズム（7）・その他のソートアルゴリズム	事後学修	課題の評価結果を確認し，必要があれば再提出をおこなう（2時間）
11	遠隔AC	文字列探索アルゴリズム・ブルートフォース法・KMP法	事前学修	学修内容について調べておく（2時間）
11	遠隔AC	文字列探索アルゴリズム・ブルートフォース法・KMP法	事後学修	課題の評価結果を確認し，必要があれば再提出をおこなう（2時間）
12	遠隔AC	迷路探索アルゴリズム・深さ優先探索・幅優先探索	事前学修	学修内容について調べておく（2時間）
12	遠隔AC	迷路探索アルゴリズム・深さ優先探索・幅優先探索	事後学修	課題の評価結果を確認し，必要があれば再提出をおこなう（2時間）
13	遠隔AC	まとめと総合的な演習	事前学修	全授業を振り返り，課題実施状況を把握しておく（4時間）
13	遠隔AC	まとめと総合的な演習	事後学修	全ての課題の評価結果を確認し，必要があれば再提出をおこなう授業全体を振り返り，復習する（4時間）

授業形式記号

A:一斉授業（通常の講義）
B:問題発見・解決学習、プロジェクト学習
C:体験、実験、実習、演習など

D:調査分析、解析など
E:ものづくり、作品制作
F:グループワーク（ディスカッション・ディベートを含む）

G:プレゼンテーション
H:地域・企業　連携型学習
I:その他

到達目標

・計算量を分析し，アルゴリズムの効率を説明できる
・探索・並べ替えアルゴリズムの特徴を比較し，適切なものを選択できる
・与えられたプログラムの計算量を見積もることができるようになる

本科目に関連するディプロマ・ポリシー項目
◯2023年度以前の入学生
修得する資質・能力:
・デジタルゲームとエンタテインメントコンテンツ分野における基礎的な専門知識を包括的に有し、それらを適切に応用する能力を備えている【DP-B-1-1】
・科学的な思考力で判断決断し、粘り強い意志力で行動し、問題解決に取り組める【DP-B-2-2】
・最新科学技術の獲得とその応用のため研鑽を続けられる【DP-B-3-3】

※本科目は旧カリキュラム向けの科目であるため，2024年度以降の入学生の項目は省略しています

科目に関連するディプロマポリシー項目
〇2024年度以降入学生
下記、記載のカリキュラムマップを参照。
https://www.osakac.ac.jp/about/policy/faculty/
※各学科/専攻名称のカリキュラムポリシー下段の
　「カリキュラムマップ」よりご確認ください。

評価方法と評価観点

評価方法	配点合計	知識・理解力	応用力	コミュニケーション力	態度・志向性	創造力	合計
定期試験またはレポート試験	40%	70%	30%				100%
小テスト、小論文							0%
グループワーク							0%
プレゼンテーション							0%
レポート、宿題	40%	50%	50%				100%
授業での姿勢（ノート、質疑など）	20%				100%		100%
作品、パフォーマンス（実技、実演）							0%
その他1(具体的に：							0%
その他2(具体的に：							0%
	100%	48%	32%	0%	20%	0%	100%

教科書・参考書

教科書は用いず，配布資料に基づいて授業をおこなう．授業運営にはMoodleを利用する．
参考書としては下記の書籍を推薦する．
「新・明解Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造」柴田望洋著　ソフトバンククリエイティブ
「楽しく学ぶアルゴリズムとプログラミングの図鑑」森巧尚著　マイナビ出版

　更に高度なアルゴリズムについて勉強したい場合には
　「IT Text　アルゴリズム論」浅野哲夫，増澤利光，和田幸一著　オーム社
を勧める．

オフィスアワー

火曜5限の時間帯にオンラインまたは対面(6-307室）にて実施する予定です（予約は特に必要ありません）．詳細はMoodleに掲載します．
電子メールでの相談も可です．ueno@osakac.ac.jpに送ってください（ただし，成績に関する問い合わせには返答できません）．

その他

基本的に授業運営は遠隔（オンデマンド）で実施します．
課題の回答については，Moodleによりフィードバックをおこなう．
授業計画は進行状況によって変更される場合がある．
課題未提出/０点が全体の1/3以上に及ぶ場合，E評価とする．

実務経験のある教員による授業科目

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