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プログラミングコンテストチャレンジブック

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プログラミングコンテストチャレンジブック

編入試験の情報学系・工学系では、プログラミングの基礎知識だけでなく、アルゴリズムの効率性を判断する力が求められます。特に計算量の概念や動的計画法といった実践的なアルゴリズム設計は、多くの受験生がつまずきやすい領域です。本書は競技プログラミングの視点からこうしたアルゴリズムの本質を学べる教材として、編入対策に活用できます。

この本の位置づけ

本書は、プログラミングの基本構文は理解しているものの、複雑な問題を効率的に解く方法がわからない受験生に適しています。筑波大学の情報学群や熊本大学の工学部で繰り返し出題される計算量、動的計画法、マージソート、データ構造といった項目に直接対応しており、試験で問われやすい論点を集中的に学べる構成です。

一般的なプログラミング入門書は「何ができるか」に重点を置きますが、本書は「どう解くか」「どれくらい速いか」という問題解決の思考を鍛えることが特徴です。計算量やフィボナッチ数列などの具体例を通じて、アルゴリズムの動き方を体感できる点で、編入試験対策として高い実用性があります。

いつどのタイミングの編入受験生におすすめか

本書は、基本的なプログラミング構文を習得した大学1年生の秋冬から導入することをお勧めします。早すぎる場合、言語の文法に気をとられてアルゴリズムの理解に集中できず、逆に本書の価値を引き出せません。遅くとも編入試験の1年前には手をつけるべき教材です。過去問を解き始めてから「計算量が間に合わない」「動的計画法がわからない」と気づいてから取り組むと、試験対策の時間が逼迫してしまいます。

特に筑波大や熊本大の過去問で出題パターンを確認してから本書に取り組むと、どの章を優先すべきかが明確になります。試験までの残り時間に余裕があるうちに、繰り返し読み込む余地を作ることが重要です。

ターゲット大学と対策できるテーマ

オンライン編入学院が保有する過去問データベースを分析し、本書の内容が実際の出題範囲と重なる大学・学部を抽出しました。「頻出テーマ」はその学部の過去問で繰り返し問われている論点のうち、本書で扱っているものです。

東京農工大学工学部

数学

頻出テーマ論理式、最短距離、無向グラフ、二分探索木、動的計画法、二分木

本書の該当ページ論理式(p.288)、最短距離(p.95)、無向グラフ(p.87)、二分探索木(p.75)

筑波大学情報学群

数学情報

頻出テーマ分割統治法、動的計画法、二分木、二分探索、プログラミング、計算量

本書の該当ページ分割統治法(p.319)、動的計画法(p.327)、二分木(p.49)、二分探索(p.75)

大阪大学基礎工学部

英語

頻出テーマ解の存在範囲、論理式、メモ化、計算量、漸化式

本書の該当ページ解の存在範囲(p.128)、論理式(p.288)、メモ化(p.52)、計算量(p.95)

大阪公立大学工学部

情報

頻出テーマ論理式、解の存在、二分探索木、計算量、漸化式

本書の該当ページ論理式(p.288)、解の存在(p.128)、二分探索木(p.75)、計算量(p.95)

神戸大学工学部

数学

頻出テーマべき乗、計算量、漸化式、最小値

本書の該当ページべき乗(p.114)、計算量(p.95)、漸化式(p.54)、最小値(p.153)

高知大学理工学部

情報

頻出テーマ論理式、漸化式、printf

本書の該当ページ論理式(p.288)、漸化式(p.54)、printf(p.59)

長岡技術科学大学工学部

数学

頻出テーマべき乗、漸化式、最小値

本書の該当ページべき乗(p.114)、漸化式(p.54)、最小値(p.153)

熊本大学工学部

情報数学

頻出テーマ論理式、プログラミング、計算量

本書の該当ページ論理式(p.288)、プログラミング(p.8)、計算量(p.95)

宮崎大学工学部

数学

頻出テーマ論理式、計算量、最小値

本書の該当ページ論理式(p.288)、計算量(p.95)、最小値(p.153)

北海道大学工学部

数学

頻出テーマべき乗、最小値

本書の該当ページべき乗(p.114)、最小値(p.153)

信州大学工学部

数学

頻出テーマ漸化式、最小値

本書の該当ページ漸化式(p.54)、最小値(p.153)

筑波大学理工学群

数学

頻出テーマ漸化式、最小値

本書の該当ページ漸化式(p.54)、最小値(p.153)

※志望校の最新の募集要項と過去問は必ずご自身でご確認ください。

使い方

まず目次から「計算量」「動的計画法」「データ構造」の章を優先して読み進めます。これらは筑波大・熊本大の過去問で頻出であり、他のアルゴリズムを理解するための基礎になるためです。各章で扱われるコード例を実際に手を動かして写し、その後、自分の使い慣れたプログラミング言語で再実装することで理解が深まります。

本書で概念を学んだ後、筑波大学や熊本大学の過去問で同じテーマが出題されている問題を探して解いてみてください。たとえば「マージソート」や「エラトステネスの篩」を学んだら、その直後に過去問の該当問題に取り組むことで、理論と応用の結びつきが強くなります。わからない部分に出くわしたら、本書に戻って該当箇所を確認し、再度過去問に挑戦するという往復を繰り返すことが効果的です。

注意点

本書は競技プログラミングを想定した教材であるため、出版年が古い可能性があります。プログラミング言語の仕様変更があれば、書籍に掲載されているコード例が最新環境で動作しない場合もあります。購入前に出版年を確認し、必要に応じて公式サイトの正誤表を参照してください。

本書は計算量・データ構造・アルゴリズムの実装に焦点を当てており、大学の数学的背景(線形代数、離散数学など)の説明は限定的です。編入試験によっては数学的な証明の説明を求める出題もあるため、本書だけに頼らず、必要に応じて他の参考書で理論的な補強を行う必要があります。また、本書で扱っていないアルゴリズムやデータ構造について出題される可能性もあるため、過去問分析を通じて「本書でカバーできていない領域」を事前に把握しておくことが重要です。

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