実用的なソフトウエアを開発するにはアルゴリズムの知識は欠かせない。基礎から機械学習まで、厳選した10個のアルゴリズムをPythonによる実装とともに解説する。 ［7　動的計画法］ レーベンシュタイン距離 多くの人にとって、アルゴリズムの学習の最初の壁となるのが、「動的計画法」ではないでしょうか。動的計画法は、「問題の部分的な結果を記録・利用しながら、最終的な結果を求める」手法の総称です。クイックソートや深さ優先探索のような手法よりも、1 段か2段、抽象的な概念である点と、アルゴリズムを可視化しにくい点が、難しく感じる原因なのだと思われます。また、“動的計画法”という名称が内容に合っていないことも、動的計画法をわかりにくくしていると言えるでしょう。 しかし、多くの有用なアルゴリズムは動的計画法の手法を使っているので、避けて通ることはできません。 ここでは、動的計画法で「レーベンシュタイン距離

社員の個性・才能を発掘し、戦略人事を加速させるタレントマネジメントシステム「カオナビ」を提供する株式会社カオナビでは、SaaS移行にあわせてクラウドを全面的に採用し、インフラの自動化などにAWSのマネージドサービスを積極活用しています。とはいえ10年近い運用で、サービス開発におけるシステムのモノリス化が課題となってきました。 こういった全社的な課題は、2020年からCTOを務める松下雅和（@matsukaz）さんを中心にCTO室で対応しています。モノリスなシステムは、全体のモジュラモノリス化を前提に、とくにボトルネックとなる検索処理を非同期の基盤サービスとして切り出しています。 この検索基盤の設計と実装を通して、カオナビはシステムのアーキテクチャ改善をどのように進めようとしているのか。非同期である必要性や、デプロイの工夫、開発組織の文化まで含めて、CTO室の千葉峻秀さんとインフラグループの