3つのショーが含まれています。全探索すると実現可能なスケジュールは2つです。3つのショーが含まれています。アザラシのショーtとコアラのショーを最適なスケジュールに入ることが分かります。実際のコンピュータでは情報学において,問題を解決するアルゴリズムを設計する際,最も簡単に思いつくアルゴリズムは,全探索・しらみつぶし探索です。この探索法は,概念が単純でかつ正しい答えを保証します。全探索は手作業やコンピュータで行うにも時間がかかりすぎることです。高速に問題を解決するためのより効率的なアルゴリズムを見つける必要があります。アルゴリズムをより効率化するには,問題を良く観察して,問題を解決するのに必要な項目だけを抜き出すことが重要となります。このことを,簡略化や抽象化と呼ぶことにします。解の値を最大化または最小化する問題は最適化問題と呼ばれます。最適化問題を簡略化する際に,最適な解を得るための情報は残す必要があります。この問題では,魚のショー、コアラのショー、象のショーなどを無視できました。これらのショーを含むスケジュールは,別のショーを選ぶことで,見られるショーの数が同じかより多いスケジュールを構成できるからです。アルゴリズムをより効率化するもう一つの戦略は,問題を独立した部分,つまり部分問題に分解することです。コンピュータは異なる入力に対して同じ処理を繰り返し行うのが得意なので,独立した部分問題に適用できるアルゴリズムを見つけることは実現的な戦略です。問題の解法の説明でも,問題を独立して解決できるより小さな部分に分解しています。一般的に,特定の期間における複数のショーから見ることができる最大数を選ぶ処理は,活動選択問題yaインターバルスケジューリング問題と呼ばれます。大規模な工場でのプロセス管理や単一のコンピュータでの多くのプログラムの実行において,数千または数百万の活動を含む活動選択問題が生じるかもしれません。情報学では,総当たり探索を使わずにこれらの問題を解決するさらに高度なアルゴリズムが開発されています。この問題では,最大の解を見つけるための戦略を開発する必要があります。ショーの開催時間の重複を分析し,最適な解に含めるべきショーと考慮しなくても良いショーの見分かることで実現できます。写真に写っている丸太がどのように見えるのか判定するには,丸太同士がどのようにとなり合っているかに注目します。先がとがった丸太とまだらもようの丸太ととなり合っていないので,これら2本がとなり合っている2つの写真は正解ではありません。ビーバーが写真をとるとき、先がとがった丸太の右側に葉がない茶色の丸太があるのがわかります。なっている写真は正解だけです。実際のコンピュータではこのビーバーチャレンジの問題では,写真内の特定の位置ではなく,丸太の順序を調べることがあなたの課題でした。これを行うため,丸太の間を結ぶリンク(結びつき)を考えました:各丸太は,右側と左側の丸太にリンクされていると言えます。コンピュータでは,データを同様の方法で保存することが役立つことがあります。各データ項目(数字や文字など)は,二つの隣接する項目へのリンクを持ちます。情報学では,このような構造を「双方向連結リスト」と呼びます。これは非常に柔軟性があり,いくらでもデータを保持することができ,データの追加や削除も用意に行えます。この問題には,抽象的な能力が必要です。関連する情報(丸太の円形の配置)を特定し,空間的な推理(オブジェクトの表現を変換するとき、それらの関係が保持される)を行うことが求められます。説明ウサギは,与えられた動作順にジャンプするには,左から3番目の丘からスタートしなければなりません。一度右にジャンプし,その後3回左にジャンプする必要がありますが,左から3番目の丘以外の場所からスタートすると,端から外れてしまうからです。最初の2つの動作の後には,うさぎは一番右の丘に種をまくことになります。後には,うさぎは右から二番目の丘に種をまきます。続く3つの動作で,一番左の丘に種をまきます。したがって答えは次のようになります実際のコンピュータではこれはアルゴリズム的思考を問う問題です。コンピュータは,ロボットのウサギを制御するのと同様の方法でプログラムされています。この問題では,ロボットの動作(コマンド)は(絵の描かれた)ブロックを使用して指定されます。動作(コマンド)の意味とその順序を理解して,プログラムの実行結果を考える必要があります。ロボットのウサギの初期位置を見つけるためには,与えられた命令の順序をたどりながら,与えられた条件(ウサギがたねを丘に置く)をよく観察する必要があります。プログラムトレース(実行の観察)はプログラミングの重要な活動です。プログラムのバグを探すだけでなく,うまく動作するプログラムをつくるためにも使用されます。考案国:カナダ正解ちょうど2本のうでを持つリッカは,必ずちょうど2本の足がついています。答えは「ちょうど2本のうでを持つリッカは,必ずちょうど2本の足がついています。「リッカが2本のうでを持っている場合,2本の足がついている」というのはまちがっています。6枚目の写真には,2本のうでと4本の足を持つリッカが写っています。「リッカは必ず歯を持っています。」というメモは正しいかもしれません。6枚の写真に写っているリッカは全部歯がついています。「羽を持っているリッカもいれば,羽を持っていないリッカもいます。」というメモは正しいです。2枚目の写真には羽を持つリッカが写っています。「リッカは「つの」か「三つ目」のどちらかを持っていますが,「つの」と「三つ目」の両方を持ってるリッカはいません。」というメモは正しいかもしれません。1枚目,2枚目,5枚目,6枚目の写真には,角を持ち「2つだけ」目を持つリッカが写っています。残りの写真(3枚目と4枚目)には,角のない3つ目のリッカが写っています。実際のコンピュータではビーバーはかせは,特徴を探すことでリッカをみつける方法を研究しています。コンピュータも「比較」と呼ばれるプロセスで特徴を見つけることができます。現在では、機械学習と呼ばれる方法で,たくさんのデータを自動的に,短時間で比較することができます。ビーバーはかせと同じように,コンピュータが間違った結論を出すこともあります。たくさんのデータ,コンピュータに学習させることで,コンピューター間違いを修正しすることができます。データの中で繰り返し現れるパターンや規則性を見つけ出すことは,情報科学ではパターン認識と呼ばれています。パターン認識は,機械学習や人工知能で使われており,コンピュータがデータから学習,予測や決定をすることを可能にします。画像認識では,パターン認識技術は画像内の物体をみつけ,分類するのに使われています。言葉の処理では,パターン認識によってコンピュータは文の構造を理解し,内容を推測,人間が書いたようなテキストを生成することもできます。説明ビ太郎は以下の場所で写真を撮りました。最初の写真撮影スポットでビ太郎の北向きだったので,最初の写真では右側に家があるはずです。2番目の写真撮影スポットではビ太郎は南向きだったので,2番目の写真では左側に家があり,右側には木があるはずです。3番目の写真撮影スポットではビ太郎は西向きだったので,写真の風景は右側に木があるはずです。実際のコンピュータではタートルプログラミングやタイルベースのプログラミングなどのロボットプログラミングは,子ども向けの初歩的なプログラミングの教材として使われています。ロボットの状態を理解し,ロボットの視点を想像することは,基本的なロボットプログラミングにとって不可欠です。この問題は,学習者がロボットの視点からの右と左の区別を含め,ロボットの方向を正確に管理することを学べるように意図されています。ライセンスで提供されています。