おすすめのハッシュタグカテゴリー作成: 2016.09.13 更新: 2020.03.04あなたはアルゴリズムを理解して実装できますか？実際に手を動かすと分かりますが、アルゴリズムの理解とプログラミング言語による実装には大きな壁があります。本稿でこの高い壁を乗り越え、アルゴリズムの奥深さを味わってほしいと思います。筆者による、の実装例を、各アルゴリズムに対して紹介しますので、ぜひとも勉強の参考にしてください。各種アルゴリズムを、自分の頭で考え、自分の手でコーディングすることを通して、各プログラミング言語の文法、プログラミングの考え方を習得しましょう。 この記事の目次そもそも、アルゴリズムとはなんでしょう。ここで例題をとって少し考えてみましょう。いつもコンビニやスーパーで考える話ですね。早速、答えを見てみましょう。経験的にすぐ答えが分かった方も多いかと思いますが、皆さんは、どのように答えを出したでしょうか。のことです。もちろん答えの出し方（アルゴリズム）は一通りではありません。アルゴリズム1は、明らかにありえない場合も試そうとしていて、少し無駄がありますね。このように同じ問題に対するアルゴリズムでも、効率が良いものと悪いものがあります。出典：アルゴリズムの評価の観点はいくつかあります。 今回は、最も基本的な、アルゴリズムの「効率の良さ」に絞って解説したいと思います。アルゴリズムの効率の良さの指標として、ここで、計算量は計算時間ではないことに注意しましょう。なぜなら、同じアルゴリズムでもパソコンによって実行時間が全然変わってしまい、アルゴリズムで比較することはできないからです。そこで、計算回数がどれくらいになるかを基準とし、一般的に オンラインで無料キャリア相談！無理な勧誘は一切致しませんアルゴリズムは日常生活でも考えることができますが、これが会社の膨大な人員・膨大なデータになった時、例えば、シフト組みや消耗品の発注の自動化などは、アルゴリズムを考えてプログラミングをする必要があります。それでは、ここからは各アルゴリズムの各言語による実装例を紹介していきます。この記事のハッシュタグまずは、n個のデータから、指定された値のデータを探してくるアルゴリズムを考えてみましょう。一番、素朴な方法として、n個のデータを１つずつ見て、指定された値を見つけるという方法があります。一番単純な方法だと言えます。次は、n個のデータが左から小さい順に並んでいる場合を考えます。線形探索と同じように、n個のデータを1つずつ見ても良いのですが、データは大きさ順に並んでいることがわかってるので、それを利用したいですね。まず、全データのうち、ちょうど中央のデータを見ます。指定された値が、中央のデータの値より大きければ、指定された値は、中央より右にあることがわかります。一方、指定された値が中央のデータの値より小さければ、指定された値は、中央より左にあることがわかります。次に、半分になったデータの、ちょうど中央のデータを見て、また指定された値と比較をします。これを繰り返していくことで、探すべきデータを見つけます。計算１回ごとに対象のデータが半分になるので、計算量はO(log n)となります。ソートとは、日本語で整列の意味で、n個のバラバラのデータを小さい順に並び替えるアルゴリズムを考えます。バブルとは「泡」を指して、値の小さいデータの要素が上に浮かんでいく様子が泡のようだと例えられて名前がつきました。ソートアルゴリズムの中でも最も直感的なアルゴリズムの一つと言えます。バブルソートの基本的な考え方は、これを、一番下の要素から順に行っていきます。次に、一番上を除いて、一番下の要素からこれを繰り返します。これによって二番目に小さな数字は二番目に上がってきます。同様に、一番上、二番目を除いて、一番下の要素から繰り返します。これによって三番目に小さな数字は三番目に上がってきます。これを繰り返すことで、ソート完了です！計算量は、O(n^2)です。選択ソートは、最小値を「選択」して、それを順に並べていくアルゴリズムです。まず、要素の中を全て見て最小値を選択します。その最小値と一番上の要素を交換します。次に、一番上を除いた、要素の中を全て見て最小値を選択します。次に、一番上と二番目を除いた、要素の中を全て見て最小値を選択します。これを最後まで繰り返すことで、ソート完了です！計算量は、O(n^2)です。挿入ソートは、小さな整列済みのデータに対して、新たな要素を適切に「挿入」して整列済みのデータを拡大していき、全体を整列するアルゴリズムです。まず、一番上のデータを、整列済みのデータとします。これを繰り返して、整列済みのデータを全体まで拡大することでソート完了です！計算量は、O(n^2)です。ここまでが、O(n^2)のソートアルゴリズムです。ここからは、O(n log n)のソートアルゴリズムを紹介したいと思います。O(n^2)に比べて計算量は小さく、比較的早く実行できる一方で、多くのアルゴリズムが関数（メソッド）の再帰的呼び出しを使うなど、技術的な部分もあり、やや実装が難しいアルゴリズムになります。既にソート済みの２つの配列があるとしたら、データを併合（マージ）して、新しく整列されたデータを取得するのは容易です。まず初めに全データを分解してから、小さい配列を整列しながらマージを繰り返すことで、最終的に全体を整列するアルゴリズムです。まず、全データを、要素数１の小さい配列に分解します。二つの要素数1の配列同士をマージして整列します。二つの要素数2の配列同士をマージして整列します。これを繰り返して、全体がソート済みの配列を得ることでソート完了になります。計算量を考えてみましょう。マージ回数は、配列の要素数が2倍、4倍、8倍…と繰り返しデータ全体とするので、log n回です。クイックソートは、「クイック」と名がついてるだけあり、実用上は最も高速であるとされています。1.配列の要素数が1以下なら整列済みとみなします。2.ピボット（軸）と呼ばれる要素をその配列から選択します。（選択の方法はいろいろありますが、今回は先頭の要素を選択します。）3.その配列全体を、ピボットより値が大きい配列、ピボットより値が小さい配列の二つに分割します。4.手順1~5を、分割された二つの配列に対して、適用します。5.ピボットより値が小さい配列、ピボット、ピボットより値が大きい配列 と結合して整列します。計算量は、ピボットの選び方によって大きく依存しますが、ピボットがちょうど中央値に選ばれ、分割がちょうど二等分になると仮定すれば、分割回数はlog n回です。ヒープ構造とは、木構造の一種で、二分木の各節点にデータの値を保存して、親のデータが二つの子のデータよりも小さくなるように作れられたデータ構造です。ここで重要なことは、一番の親（「根」と言います）は、必ず最小値のデータになるという点です。ヒープソートとは、まず、与えられたデータでヒープ構造をつくります。「根」を取り出して、残りのデータでヒープ構造を作り、また「根」を取り出すということを繰り返すというアルゴリズムです。計算量は、ヒープ構造を作るのにlog n回の計算、「根」の取り出しはn回の計算なので、全体として計算量はO(n log n)となります。いかがでしたか。ここまで自力でコーディングできた方は、アルゴリズム力もプログラミングの文法もかなり身についていると思います。さらに学びたい方へ、オススメの本を紹介いたします。ご自身の手でプログラミングできたあなたはアルゴリズムの知識が十分身についてきているのではないでしょうか。冒頭でも述べたように、ここからアルゴリズムの仕組みをさらに学び、その知識と技術を生かして、是非、作業の自動化をプログラミングでしてみてください！テックキャンプ エンジニア転職（旧TECH::EXPERT）テックキャンプ プログラミング教養テックキャンプ 人材紹介サービスMTU life（テックキャンプブログ姉妹サイト） ブラウザ上で動画を見ながらプログラミングを実行できる入門講座のpaizaラーニング。Javaを書きながらアルゴリズム問題の解き方を学べる。FizzBuzzや、最小の移動コストで荷物の配送路を導く「巡回セールスマン問題」など計3コンテンツが公開中。 アルゴリズムを学ぶためのおすすめ本. 広義においてはつまり、プログラムを知っていると、どんなことが起きるのでしょうか？プログラムを最適な手順で記述できれば、コストや性能が数千倍変わることもあるでしょう。いわゆる「ソート」や「探索」といった狭義のアルゴリズムへの理解が、そういった性能面のイノベーションにつながります。このようなアルゴリズムは多くのプログラムで使用されており、それぞれのアルゴリズムの性能が、開発するプログラムの性能に大きな影響を与えます。アルゴリズムはプログラムの性能に詳しくなり、どれぐらいの負荷に耐えられるかといった疑問に答えられれば、追加開発の必要性を説いたり、適切なキャパシティプランニングが行えるようにもなります。また、コンピュータの強みは、人間にできない大量の情報を処理することであり、データ量が多い場面で活用されることが大半です。使っているアルゴリズムの性能が、データ量に伴ってどれぐらい劣化するのか？ 性能が劣化した場合に、他のアルゴリズムを使って改善できないか？ といったことを迅速に判断できれば、開発スピードを向上させることもできます。この記事では、プログラムの性能を改善して開発スピードを向上させるため、アルゴリズムを気軽に、かつ楽しく学べるWebサイトや書籍など、13種類のさまざまなコンテンツを紹介していきます。Webで学習できるサイトやコンテンツを5つ紹介します。
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