Python上級

上級 Pythonで学ぶアルゴリズム｜練習問題編

 

導入

アルゴリズムの理解は、実務において不可欠なスキルです。特に、データ処理やパフォーマンスの最適化が求められる現場では、効率的なアルゴリズムの選択が重要になります。この記事では、特定のケーススタディを通じて、アルゴリズムの実用的な側面を探ります。

教科書レベルの解説（アルゴリズム）

重要な概念の整理

今回のテーマは、データの集計処理です。例えば、売上データの分析やユーザー行動のトラッキングなど、リアルタイムでのデータ処理が求められるシチュエーションを考えます。このような場面では、単純なループ処理ではなく、より効率的な集計アルゴリズムが必要です。

コード例（Python）


def aggregate_sales(data):
    sales_summary = {}
    for entry in data:
        product = entry['product']
        amount = entry['amount']
        if product in sales_summary:
            sales_summary[product] += amount
        else:
            sales_summary[product] = amount
    return sales_summary

# 使用例
sales_data = [
    {'product': 'A', 'amount': 100},
    {'product': 'B', 'amount': 200},
    {'product': 'A', 'amount': 150},
]
result = aggregate_sales(sales_data)
print(result)

コードの行ごとの解説

  1. def aggregate_sales(data): – 集計処理を行う関数を定義します。
  2. sales_summary = {} – 集計結果を格納する辞書を初期化します。
  3. for entry in data: – データの各エントリをループ処理します。
  4. product = entry['product'] – エントリから商品名を取得します。
  5. amount = entry['amount'] – エントリから売上金額を取得します。
  6. if product in sales_summary: – すでに集計結果に商品が存在するか確認します。
  7. sales_summary[product] += amount – 存在する場合は金額を加算します。
  8. else: – 存在しない場合は新しいエントリを作成します。
  9. sales_summary[product] = amount – 新しい商品を集計結果に追加します。
  10. return sales_summary – 最終的な集計結果を返します。

練習問題編

以下の練習問題に挑戦して、集計アルゴリズムの理解を深めてください。

  • 問題1: 売上データに対して、特定の商品がどれだけ売れたかを計算する関数を作成してください。
  • 問題2: 売上データから、最も売上が高かった商品名を返す関数を作成してください。
  • 問題3: 売上データを金額の降順にソートして表示する関数を作成してください。

まとめ

  • データの集計処理は、効率的なアルゴリズムの選択がパフォーマンスに直結します。
  • 実務での応用を考慮したアルゴリズム設計が、業務の効率化に寄与します。
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