２７．アルゴリズム

さて、今日からは新たなテーマ、「プログラミング」について学んでいくよ。とはいえ、なおや君。プログラミングと言われて何を思い浮かべる？

それは半分正解だよ。でも、大事なのは、問題を解決するための手順やルールを考えることだよ。それを示すのが「アルゴリズム」なんだ。

例えば、目的値までの最短ルートを考えることもアルゴリズムの一つだよ。そのルートを地図に書き出すのが「アルゴリズムの表記」だね。

まさにそれだ！そして、その表記方法は色々あって、フローチャート、アクティビティ図などがあるよ。

「フローチャート」はアルゴリズムの表現方法として、昔から使われているものだ、処理の流れを記号で書き表したもので、「流れ図」とも呼ばれるよ。

まず、「始点・終点」を表す円形、次に「処理」を示す長方形、その次に「判断」を示す菱形や、「ループの始端や終端」を表す台形に似た記号があるよ。また、これらの記号を繋ぐ矢印は「流れ」を示しているんだ。

例えば、ある数が偶数か奇数かを判定するフローチャートを考えてみよう。始点から出発して、「数値を読み取る」処理を経て、次に「2で割り切れるか」を判断する。割り切れたら「偶数」と出力し、割り切れなかったら「奇数」と出力する。最後に終点へ到達する、という流れになるよ。

そうそう。そして、アルゴリズムには「基本構造」があるんだ。それは順次構造、選択構造、反復構造の３つだよ。

順次構造は上から順番に処理をする構造だよ。そして、選択構造は条件により処理を分ける構造で、反復構造は特定の条件下で同じ処理を繰り返す構造だよ。

ぴったりだ！それがプログラミングの基本的な考え方だよ。

最後に、アルゴリズムの効率性について学びましょう。アルゴリズムは結果に至るまでにさまざまな手順がありますが、効率的なアルゴリズムを作ることで、より短時間での処理が可能となるんです。

良い質問だね。例えば、多くのデータの中から目的のデータを見つけ出すことを探索というけれど、ここでは探索の種類を紹介するよ。まず、データから順番に探していく最もシンプルな探索を線形探索という。

そうだね。線形探索はあまり効率の良い探索法ではないね。だから、最初にデータをある基準に従って並べ替えすることで、もう少し効率の良い方法がとれるよ。並べ替えられたデータは二分探索という方法で効率良く探すことができるんだよ。

二分探索は、まず中央のデータを見て目的のデータと比較し、目的のデータが中央のデータより小さければ左側のデータ、大きければ右側のデータを次に探索するというものだよ。それを繰り返すことで、目的のデータを効率的に見つけ出すことができるんだ。

それだけではなく、さらに効率を良くするためのアルゴリズムも存在するんだよ。例えば、ハッシュ法という方法では、目的のデータを直接参照することで、一定の時間で探索を終えることができるんだ。

詳細は少し複雑だけど、データを特定の方法で分類し、それぞれの分類に直接アクセスすることで探索時間を大幅に削減できるんだ。そのため、大量のデータを効率的に扱うためには、適切なアルゴリズムの選択が重要になるんだよ。

君の学びの姿勢、とても素晴らしいね。どんな問題も、適切なアルゴリズムを用いて解決していけるといいね。引き続き頑張ってね！