「コンピュータに対するコンパクトな知識地図」

個々を詳解しているわけではないので用語を知るにとどまる

9章にあった「優れたプログラマであれば知っているべきコンピュータサイエンスに関する最小限の知識」というのが全て

理解のためには別途掘り下げる必要がある

1章〜5章は離散数学、計算量、データ構造、アルゴリズムの基礎知識の説明

3章 戦略

反復や再帰まずはブルートフォースして徐々にA* algorithmのようなヒューリスティック手法や分割統治法で改善していく、みたいなアプローチの紹介

バックトラックや動的計画法、最適化問題の分枝限定法にも触れている

5章 アルゴリズム

6章 データベース

RDBMSについては読み飛ばした

NoSQLでは以下に触れている

MongoDBのようなドキュメントストア

Redis、Memcachedのようなキーバリューストア

Neo4jのようなグラフデータベース

SQL vs. NoSQL

リレーショナルデータベースはデータ中心

データがどのように必要とされるかに関わらず、データ構造を最大限に活用し、重複を取り除く

非リレーショナルデータベースはアプリケーション中心

必要に応じてアクセスと活用を手助けする

NoSQLデータベースを使うことで、大規模、揮発性、非構造のデータを素早く、効率的に保存することが可能

固定スキーマとスキーママイグレーションを気にすることなく開発できる

ただしプログラマの責任が増す

分散データベース

可用性やパフォーマンスのために分散データベースシステムを構成する

レプリケーション、シャーディング、一貫性、結果整合性に触れている

地理情報システム（GIS）

クエリエンジンがGIS拡張に対応していればデータベースで対応できる

Databaseで利用できるindexの種類には地理情報を扱えるものもある

CSV, JSON, XML, SQL dumpなど

7章 コンピュータ

CPUの創りかたやコンピュータシステムの理論と実装でやった内容

プレイステーションのCDをPCで実行できないのは、CPUアーキテクチャが違うから

書かれている命令を解釈できない

現代ではx86がある程度一般的

逆アセンブルによるリバースエンジニアリング

CPU、RAMまわり

あるメモリアドレスにアクセスされた直後、高確率で同じアドレスへのアクセスが発生する

あるメモリアドレスにアクセスされた直後、高確率で隣接するアドレスへのアクセスが発生する

CPU組み込みの補助メモリ

レジスタよりちょっと遅いぐらい

50KB以上にするにはコストがかかる

L1よりやや低速だが容量を確保できる

200KB

L1~L3キャッシュは重要なのでCPUのシリコン空間の大部分を占める

コンピュータが常にRAMからデータを取り込んでいる状態

プログラムが処理するデータとプログラムがRAMに収まらずRAMが不足すると、コンピュータは常にディスクとRAM間でデータを転送することになるので性能が著しく低下する

9章

オブジェクト指向を取り上げていなかったのは意外