ダイクストラ法

重み付きグラフにおいて、始点から全ての頂点への最短経路を求めるアルゴリズム。辺の重みが非負の場合に使用でき、貪欲法に基づく。計算量はO(V²)だが、優先度付きキューを使うとO((V+E)log V)に改善できる。

グラフや木構造を探索する際、可能な限り深い方向に進み、行き止まりになったら戻って別の枝を探索するアルゴリズム。スタック（再帰呼出し）を用いて実装される。迷路探索やトポロジカルソートに利用。

グラフや木構造を探索する際、始点から近い順に全隣接ノードを探索してから次の階層に進むアルゴリズム。キューを用いて実装される。重みなしグラフの最短経路探索に適しており、Web巡回やSNSの友達推薦に応用。

頂点（ノード）と辺（エッジ）からなるグラフ構造を扱う数学分野。無向グラフ、有向グラフ、重みつきグラフ、完全グラフなどの種類があり、ネットワーク設計、最短経路問題、スケジューリングなどに応用される。

最適化問題を部分問題に分割し、各部分問題の最適解を記憶して再利用することで全体の最適解を効率的に求める手法。ナップサック問題や最短経路問題などに適用され、メモ化再帰やボトムアップ方式で実装される。

アルゴリズムの実行に必要な時間や空間の量をオーダー記号O(n)で表現したもの。時間計算量と領域計算量があり、入力サイズnに対する増加傾向でアルゴリズムの効率を評価する。O(1)<O(log n)<O(n)<O(n log n)<O(n^2)<O(2^n)の順に計算量が大きい。

ピボット要素を選び、それより小さい要素と大きい要素に分割して再帰的に整列するアルゴリズム。平均計算量はO(n log n)だが最悪はO(n^2)。実用的には最速のソートアルゴリズムの一つで、多くの言語の標準ライブラリで採用。