インプレスグループで理工学分野の専門書出版事業を手掛ける株式会社近代科学社は、2026年6月25日に、近代科学社Digitalレーベル（※）より、単行本版『数理・データサイエンス・AIのためのアルゴリズム入門』（著者：鄭 宇景）の発売を開始いたしました。 ※近代科学社Digitalとは：近代科学社が著者とプロジェクト方式で協業する、デジタルを駆使したオンデマンド型の出版レーベルです。詳細はこちらもご覧ください。 https://www.kindaikagaku.co.jp/kdd/scheme/ ●書誌情報 【書名】数理・データサイエンス・AIのためのアルゴリズム入門 【著者】鄭 宇景 【仕様】B5判・並製・印刷版モノクロ/電子モノクロ・本文224頁 【印刷版基準価格】3,200円（税抜） 【電子版基準価格】3,200円（税抜） 【ISBN】（カバー付き単行本）978-4-7649-0792-8 C3004 【ISBN】（POD）978-4-7649-6146-3 C3004 【商品URL】https://www.kindaikagaku.co.jp/book_list/detail/9784764961463/ ●内容紹介 本書は、プログラミング経験のない大学1年生を主な対象とした、アルゴリズムとデータ構造の教科書です。現代社会で必須の「問題を解くための手順を考える力」を養うことを目的とし、効率的な手順の設計力を身につけることができます。 全14章の構成は基礎的なフローチャートから始まり、探索・整列アルゴリズム、計算量の評価、スタックやキューなどのデータ構造までを段階的に解説。 各章では日常の具体例から理論を導入し、Pythonによる実装、演習問題へと進むサイクルを繰り返すため、初心者でも抽象的な概念を無理なく理解できる設計となっています。 2進数や画像データの仕組みといったコンピュータの基礎知識もバランスよく習得可能で、独学者はもちろん大学の講義用テキストとしても最適な構成となっています。 ●著者紹介 鄭 宇景（ジョン・ウーギョン） 早稲田大学政治経済学部卒(2017)、早稲田大学経済学研究科修士課程修了(2019)、早稲田大学経済学研究科博士後期課程満期退学(2025)。現在、関東学園大学経済学部准教授。同大学のデータサイエンス教育プログラムにおいて「データリテラシー」「プログラミング実践」「アルゴリズム論」などを担当している。専門はマクロ計量経済学。 ●目次 第1章 アルゴリズムの考え方 1.1 アルゴリズムとは 1.1.1 日常生活のアルゴリズム 1.1.2 良いアルゴリズムとは 1.2 論理的思考の基礎 1.2.1 命題の真・偽 1.2.2 否定 1.2.3 「または」と「かつ」の使い分け 1.2.4 否定と論理演算の組み合わせ 1.2.5 条件文「ならば」 1.3 フローチャートによる図式化 1.4 アルゴリズムからプログラムへ 1.5 演習問題 第2章 Pythonから学ぶプログラミング基礎 2.1 四則演算 2.2 変数 2.3 データ型 2.4 文字列 2.5 リスト 2.6 関数 2.7 ブール型、比較演算子、そして論理演算子 2.8 if文 2.9 while文 2.10 for文 2.11 演習問題 第3章 基礎的なアルゴリズム 3.1 日常問題 3.1.1 お掃除 3.2 数字のアルゴリズム 3.2.1 数列の合計 3.2.2 コラッツ予想 3.2.3 素数の判定 3.2.4 最大公約数 3.3 演習問題 第4章 サーチアルゴリズムの概要 4.1 「探す」ことの抽象化 4.1.1 日常でものを探す場合 4.1.2 リストから値を探す 4.1.3 一般的な探し方を求めるには 4.2 一番簡単な探し方「リニアサーチ」 4.2.1 全ての要素との比較 4.2.2 リニアサーチの関数化 4.2.3 リニアサーチのフローチャート 4.2.4 リニアサーチでインデックスを返す 4.2.5 リニアサーチの特徴 4.3 演習問題 第5章 再帰関数とバイナリサーチ 5.1 フィボナッチ数列と階乗 5.2 再帰関数の概念 5.2.1 再帰関数とは 5.2.2 フィボナッチ数列の再帰関数 5.2.3 階乗の再帰関数 5.2.4 再帰関数の注意点 5.3 より速い探し方「バイナリサーチ」 5.3.1 バイナリサーチの考え方 5.3.2 バイナリサーチの手順 5.3.3 バイナリサーチと再帰 5.3.4 値が見つからない場合 5.3.5 バイナリサーチのフローチャート 5.4 演習問題 第6章 ビッグオー技法による時間計算量の測り方 6.1 時間計算量の概念 6.2 ビッグオー技法 6.2.1 代表的な時間計算量 6.2.2