Name: 0.1 データ構造とアルゴリズム入門 (0.1 Data Structures & Algorithms: Intro)
Uploaded: 2025-01-06T13:28:45.000Z
Duration: 1 min 45 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

Hi and welcome to Data Structures and Algorithms.

データ構造とアルゴリズムへようこそ。

未来進行形

I want to give you an overview of what we're going to be covering in this module.

このモジュールで取り上げる内容の概要を説明したい。

So we're going to start off by talking about what Data Structures and Algorithms is going to cover.

そこでまず、データ構造とアルゴリズムが何をカバーするのかについてお話しします。

One of the things it covers is computational problems.

So we'll talk about what we mean by computational problems, and we'll look at a specific example computational problem.

そこで、計算問題とは何を意味するのかについて話し、具体的な計算問題の例を見ていくことにしよう。

We'll look at example algorithms that can solve that computational problem, and then we'll talk a little bit about different forms of evaluation and analysis.

その計算問題を解くことができるアルゴリズムの例を見てから、さまざまな評価と分析について少しお話しします。

So this class largely focuses on dealing with collections of data, organization and interaction with data, what we call computational problems, and that includes comparing and contrasting different approaches to interacting with the data.

だからこのクラスでは、データのコレクションを扱うこと、データの組織化と相互作用、いわゆる計算問題に重点を置いている。

では、実際の例を見てみよう。

So an example piece of data might be something like a book.

例えば、本のようなデータだ。

So let's think about like a nonfiction book, maybe a nonfiction book specifically on something like neurology.

では、ノンフィクションのような本、特に神経学のようなノンフィクションの本について考えてみよう。

たった1冊の本を管理するのはとても簡単だ。

If we have lots and lots of books, if we just have them in a gigantic heap, our information is very disorganized, and it would be hard to access and even find our book on neurology.

もし、たくさんの本があったとして、それをただ巨大な山の中に置いていたら、私たちの情報は非常に乱雑で、神経学の本にアクセスするのも、それを見つけるのも難しいだろう。

So that's why libraries have developed comprehensive systems to organize that data.

だからこそ、図書館はそのデータを整理するための包括的なシステムを開発したのだ。

The way we want to access the data impacts the way we organize that data.

データにアクセスする方法は、そのデータを整理する方法に影響する。

So typically libraries put their nonfiction books in order by a call number where dominant themes are grouped together.

だから通常、図書館はノンフィクションを請求番号順に並べ、支配的なテーマをまとめている。

So for example, all the books that are primarily on neurology are in the same area of the library and usually on the same couple of shelves.

例えば、神経学が中心の本はすべて図書館の同じエリアにあり、たいていは同じ数冊の棚に並んでいる。

 So we're going to be looking at computational approaches to organizing data because it is vital to interact with data in reasonable ways that make sense for how we want to use that data.

というのも、データをどのように使いたいかを考える上で、合理的な方法でデータを扱うことが不可欠だからだ。