「アルゴリズムってそもそもなんなの？」
「アルゴリズムにはどんな種類があるのか知りたい」

と、思うことはありませんか？

アルゴリズムはさまざまな分野で使用される言葉です。

しかし一般的には、プログラミングにおいて使用されることが多く、複数の種類が存在します。

そこで今回は、

について解説していきます。

この記事を読めば、アルゴリズムの基礎から活用方法を学べます。

ぜひ最後まで読んでみてください。

アルゴリズムの概要を解説

アルゴリズムの知識があれば、プログラミング作成やデータ構造の知識も深められます。

まずは、そんなアルゴリズムの基礎について理解しましょう。

それぞれ解説していきます。

1.アルゴリズムとは

アルゴリズムは「問題を解決する手順や計算方法」を表す言葉です。

つまり、問題に対する解答に辿り着くための一つ一つの手順を具体的に示したものです。

言い換えると、アルゴリズムに従って作業を進めれば、誰でも同じ解答というゴールに行き着ける、道順のようなものです。

例えば、アルゴリズムは検索エンジンやルート案内等のプログラミングに使用されています。

多くの情報が溢れかえる現代において、利用者が要望する情報に素早く且つ的確に提供するためには欠かせないものです。

2.重要視される理由

アルゴリズムはプログラマーの世界に留まらず、一般社会でもかなり重要視されています。

いかなる問題が発生しても論理的にその問題を解決できる能力があれば、効率よく正常な状態へと導びけるからです。

また、プログラム作成においては、効率の良いプログラムを作成することにより目的を達成する時間の短縮に繋がります。

アルゴリズムは、目的に対して手順は複数あるので、より効率の良いやり方を選択するのが重要です。

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ソートアルゴリズムの6種を解説

ソートアルゴリズムとは、アルゴリズムの中で最も基本的であり、データの「整理、並べ替え」をおこないます。

具体的には、大量のデータを扱う際に「データを昇順や降順など、一定の規則に従って整列させる」際に必要になってくるアルゴリズムです。

このソートアルゴリズムは6つの種類に分けられます。

それぞれ詳しく解説していきます。

1.バブルソート

バブルソートは隣り合うデータの大小を比較しながら、全体を並び替える手法です。

コードの記述が少なく、実装が簡単なため、アルゴリズムの学習では頻繁に取り上げられます。

しかし、処理ステップが多いためスキャンの数は膨大になります。

要するに、バブルソートは、小規模で簡単なデータに活用することが好ましいです。

2.選択ソート

選択ソートは、バブルソートの改良をおこなった手法です。

具体的には、データ列から最大値、または最小値を探し出し先頭の値と交換します。

次に2番目の値を探しその次に配置します。

これを繰り返すことで順番通り並べ替えていく方法です。

バブルソートと似たような手法ですが、1回で処理をおこなえることが最大のメリットです。

3.挿入ソート

挿入ソートとは、取り出した値が何番目に配列されるか判断し次々と挿入していく方法です。

具体的には、未整列のデータからひとつづつ数値を確認して、整列済みの列の適切な位置に挿入していきます。

人間がおこなう並び替え最も近いため、他のソートアルゴリズムよりも理解しやすいです。

また、整列済みのデータの質によって処理時間が左右されることも特徴の1つです。

4.マージソート

マージソートは、整列の対象となっているデータを繰り返し2分割にしたあと、整列させながら合併するアルゴリズムです。

具体的には、まずデータを半分にします。

そしてその半分にされたデータを半分にする、という工程をデータがバラバラになるまで細分化していきます。

その後、単体になるまで細分化されたデータを、同じ要素同士で順番に合併していくのです。

5.クイックソート

クイックソートは、決められた基準値から「小さい値」「大きい値」のグループ分けを繰り返しおこないます。

クイック（早い）という単語が名前に入っていることから分かるように、高速なソートができるアルゴリズムとなっています。

与えられたデータの比較と、交換回数が他のアルゴリズムよりも少ないため、高速なソートが実現できるのです。

6.ヒープソート

ヒープソートは二分ヒープ木の特徴を利用しておこないます。

特徴としてはソート処理速度が遅いが、少ない使用メモリでソートできる点になります。

ヒープソートは他の選択ソートなどと比較すると、アルゴリズムは難しいです。

ただしマージソートなどに比べて使用メモリが少なく作業領域を節約できるので結果的に効率の良いソートができます。

データ数が多い場合に使用するとよいソートアルゴリズムになります。

探索アルゴリズムの2種を解説

探索アルゴリズムというのは、与えられた複数のデータの中から条件に合致するものを探し出すアルゴリズムのことを指しています。

探索アルゴリズムには2つの手法があります。

それぞれ解説していきます。

1.線形探索

線形探索は、最も単純なアルゴリズムと言われています。

配列に入ったデータを先頭から順番に比較していき、探しているデータと一致しているのかを確認していくというものです。

線形探索はどんなリストにも適用できますが、効率があまり良くないのがデメリットとなっています。

しかしアルゴリズムの基本を理解するうえでは、非常に大切な部分です。

2.二分探索

二分探索は配列の中間の値が探索対象の値よりも、大きいか小さいかでデータのまとまりを半分に絞りながら探索していくアルゴリズムです。

配列の一番目から探索するよりも効率がいいのが特徴です。

例えば、配列の中に「2、5、10、15、・・・、150、・・・、164」という全部で100個の値が入っているとします。

探索したい値は「150」です。

この時、前から順番に探すよりも中間の値を比較して探索範囲を絞っていく方が効率が良いですよね。

また、プログラミングスクールではこのようなアルゴリズムを効率よく学べます。

受講料はかかってしまいますが、短期間で効率よくプログラミングスキルを習得することが可能です。

【DMM WEBCAMP】なら、初心者向けに開発された独自のカリキュラムと充実した学習サポートで、挫折することなくプログラミング学習を進められます。

また、学習を進めていく中で分からないことが出てきたときは、 チャットもしくはビデオ通話でメンター（講師）に好きなだけ質問できます。

オンラインと教室受講のどちらも可能なので、あなたのライフスタイルに合わせて好きなコースを選択してみてください。

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暗号化アルゴリズムの2種を解説

暗号化アルゴリズムは、データを暗号化し復元をおこなうための手順を定めたルールです。

単純なものでは第三者にすぐ復元されてしまうため、専用のカギがなければ復元できない難解な暗号化を施します。

そんな暗号化アルゴリズムの手法は2種類に分けられます。

それぞれ解説していきます。

1.公開暗号方式

公開暗号方式というのは、「公開鍵」と「秘密鍵」という2種類の鍵を利用して暗号化や複合化をおこなう手法です。

具体的には、送信者と受信者がお互いに異なる鍵を持つことになります。

公開暗号方式は暗号を解く過程がより複雑になっているため、セキュリティが高いです。

例えば、第三者から情報を守りたいときなどに、この公開暗号方式が使われます。

2.共通暗号方式

共通暗号方式とは、ファイルやデータなどの暗号化をおこなう処理速度が速い暗号化の手法です。

具体的には、データを暗号化するときと、複合するときに同じ暗号を使って、暗号化をおこないます。

秘密鍵を導き出すことが困難である点が特徴です。

例えば、電子署名などによく利用されています。

アルゴリズムを学ぶ3つの方法

アルゴリズム学ぶ方法は下記3つになります。

自分に合った勉強方法を見つけることで、効率よく知識を身に付けられます。

それぞれみていきましょう。

1.書籍

書籍には、さまざまなコンテンツがあるので選択肢が多く、自分の学びたいレベルに合わせて選択できます。

例えば、自分がまだアルゴリズムについて、全く知らないのであれば、アルゴリズムの入門編のような学習ができる書籍を選択しますよね。

また、アルゴリズムについてある程度知っているのであれば、発展編のようなものを探せばいいのです。

つまり、自分にあった学習方法を選択できるということです。

2.プログラミングスクール

プログラミングにおいては、アルゴリズムの知識が必要です。

そのため、プログラミングスクールではアルゴリズムを学ぶための講義を設けています。

メリットとしては、下記項目があげられます。

自分ひとりで学習を続ける自身がないという方はプログラミングスクールがおすすめです。

3.Webサイト

Webサイトを利用する最大のメリットは、コストがかからないことです。

ネット上では研究者や、開発者が無償でアルゴリズムについてわかりやすく解説しています。

しかし、情報のすべてが正しいとは限りませんでの、補足的な役割としてWebサイトでの学習を取り入れましょう。

アルゴリズムで学ぶべき3つのこと

アルゴリズムは手法に加え、下記項目も並行して学ぶ必要があります。

これらについて学ぶことで、体系的に知識を身につけられます。

それぞれ解説していきます。

1.基本構造

1つ目は、基本構造。

具体的には、3つの基本構造を学ぶことで複雑な処理が可能になります。

これらの構造を学ぶことで、プログラミング経験の浅い人でも実用的なプログラムを作れます。

2.フローチャート

2つ目は、フローチャート。

フローチャートとは、流れ図と呼ばれ、アルゴリズムなどで、物事の流れを視覚的に理解するときに使われます。

プログラミング場合、意味の含まれた図記号を用いて上から下へ流れる用に書きます。

書き方にはルールがあって、

ループを終了するときは最初の台形と逆の台形にします。

3.計算量

3つ目は、計算量。

プログラミングでは、少ないアルゴリズムを使い高速で処理するために常に「計算量」を考慮する必要があるからです。

計算にかかるコストの指標である「計算量」とは「空間計算量」と「時間計算量」のことです。

具体手的に、「空間計算量」はプログラムを実行するときに使用されるメモリ量。

別名は「領域計算量」といいます。

「時間計算量」はプログラムの処理時間。

処理が終了するまでに必要な命令数を計算します。

アルゴリズムの勉強におすすめの書籍2選

下記2つの項目はアルゴリズムの勉強におすすめの書籍です。

自分のレベルに合った本を選択しましょう。

それぞれ紹介していきます。

1.問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造

初心者が基礎知識から実践的なスキルまで身につけられる一冊です。

とくに、下記項目について詳しく解説しています。

また、プログラミングにおけるアルゴリズムには、さまざまな種類がありますよね。

本書では、効率良く最適な結果を出すための手法を選択する方法を、明確に解説しています。

2.問題解決のための「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本

本書は、アルゴリズムに必要な中学から大学レベルまでの数学を学べる一冊です。

フルカラーで解説されているため、難しい数学もすんなりと理解ができます。

具体的には例題・演出問題が全200問と豊富であるところが特徴です。

また「なぜそのコードを使用するのか」という疑問を解決できるため、躓くことなく学習を進められます。

アルゴリズムがプログラミングに重要な理由とは？おすすめの学習サイト4選も紹介

まとめ：アルゴリズムの種類は目的に合わせて選択する

本記事では、アルゴリズムの種類について解説しました。

アルゴリズムは種類によって、それぞれメリットやデメリットがあります。

目的や、解決したい課題に合わせて適切な手法を選択できるように学習をおこないましょう。

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