アルゴリズムとは
アルゴリズムとは、コンピュータに特定の課題を解決させたり、計算を行わせたりするための「具体的な処理の手順や段取り」のことです。プログラミングを行う際、コンピュータにどのような順序で命令を出せば、最も速く正確に目的を達成できるかを考えた「問題解決のレシピ」と言えます。
料理に例えると、美味しいカレーライスを作るための「具材を切る → 炒める → 煮込む → ルーを入れる」という手順書と同じです。手順が抜けていたり、順番を間違えたり（煮込む前にルーを入れて焦がすなど）すると、美味しいカレーはできません。コンピュータも同様に、正しいアルゴリズムを与えないと、期待通りの結果を出してくれません。
具体例
バラバラに並んだ「1から5までの数字が書かれたカード」を、数字の小さい順（左から1, 2, 3, 4, 5）に並べ替える（ソートする）ときのアルゴリズムです。
- カードの一番左から順に見ていき、一番小さい数字（1）を探します。
- 見つかった「1」のカードと、一番左にあるカードの位置を入れ替えます。
- 次に、左から2番目以降のカードの中で一番小さい数字（2）を探し、左から2番目のカードと入れ替えます。
- この手順を右端まで繰り返すことで、カードが綺麗に並び替わります。これが「選択ソート」と呼ばれるアルゴリズムです。
もう少し詳しく
アルゴリズムは、コンピュータで効率よく処理を実行するための手順であり、その性能は「時間計算量（処理にかかる時間）」と「空間計算量（使用するメモリの量）」で評価されます。代表的なアルゴリズムには、データを順番に並べ替える「ソートアルゴリズム（バブルソート、クイックソートなど）」や、大量のデータから目的のものを探し出す「サーチアルゴリズム（線形探索、二分探索など）」があります。優れたアルゴリズムを選択することで、データ量が膨大になった場合でも、プログラムの実行時間を数時間から数ミリ秒に短縮することができます。プログラムを作成するエンジニアにとって、どのようなアルゴリズムを適用するかは、システムの品質やインフラコストに直結する極めて重要な決定要素です。アルゴリズムの性能を示す指標である「計算量」は、データ数 n に対するステップ数の増加割合を O(n)（オーダー記法）で表します。データを半分ずつに絞り込む二分探索は O(log n) で済み、データが数億件になっても一瞬で処理を終えられます。
試験でのポイント
試験では、特定のアルゴリズム（特に「ソート」や「サーチ」）の具体的な手順をトレースする問題や、アルゴリズムを視覚化した「フローチャート（流れ図）」の読み取り問題が頻出します。例えば「二分探索（バイナリサーチ）」は、データがあらかじめソートされている前提で、探索範囲を半分ずつに絞り込んでいくため高速に検索できる、といった特徴と手順を理解しておきましょう。変数の中身がどのように変化していくかを順を追ってシミュレーションする練習が有効です。「線形探索法」「二分探索法」の探索手順の違いや、各種ソートアルゴリズムの整列手順を頭の中でトレースする問題がよく出ます。
関連する用語
フローチャート、ソート、二分探索、計算量、線形探索