擬似コード

プログラムのアルゴリズムを自然言語に近い形式で記述する表現方法。特定のプログラミング言語に依存せず、処理の流れを分かりやすく表現できる。ITパスポート試験でも出題に使用される。

特定のプログラム言語の文法にとらわれずに、処理の手順を自然言語とプログラム言語に似た記法を組み合わせて書いたもの。順次・選択・繰返しの構造で処理の流れを表し、設計の内容を関係者が理解しやすくし、実装の手掛かりにする。

プログラミング言語に似た構文で、アルゴリズムや処理ロジックを自然言語に近い形で記述する手法。特定の言語に依存せずに処理の流れを表現でき、詳細設計やアルゴリズムの説明に用いる。

最適化問題を部分問題に分割し、各部分問題の解を記憶しながら全体の最適解を求めるアルゴリズム設計手法。重複する部分問題を再計算せずに済むため効率的。ナップサック問題や最短経路問題に応用される。

直前の2項を足した値が次の項になる数列。1,1,2,3,5,8,13…と続く。再帰処理の例題として頻出で、素直に再帰で書くと同じ計算を何度も繰り返すため、途中結果を保存する動的計画法で高速化できる。

アルゴリズムの実行に必要な計算ステップ数を入力サイズの関数として表したもの。オーダー記法O(n)で表現され、O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n²)などがある。アルゴリズムの効率を評価する基本指標。

隣接する要素を比較して交換を繰り返すことでデータを整列するアルゴリズム。平均・最悪計算量ともにO(n²)で効率は良くないが、アルゴリズムが単純で理解しやすい。安定ソート。

未整列部分から最小値（または最大値）を見つけて先頭に移動する操作を繰り返す整列アルゴリズム。計算量はO(n²)で、交換回数が少ないがデータ比較は多い。不安定ソート。

未整列部分の先頭要素を整列済み部分の適切な位置に挿入する操作を繰り返す整列アルゴリズム。平均・最悪計算量はO(n²)だが、ほぼ整列済みのデータに対してはO(n)で高速。安定ソート。