アルゴリズム

問題を解決するための手順や計算方法を明確に定義したもの。有限回の操作で必ず終了し、正しい結果を得られることが求められる。

問題を解くための手順を、有限個の明確な操作の組合せとして定めたもの。同じ問題でも手順によって処理時間や必要な記憶領域が異なるため、計算量（オーダー記法）で効率を比べる。整列、探索、文字列照合、グラフの探索などの代表的なアルゴリズムがあり、流れ図や擬似言語で表す。

整列済みのデータで、探索範囲の中央の値と目的の値を比較し、目的の値がある側の半分に範囲を絞ることを繰り返す探索の方法。1回の比較で範囲が半分になるので、データ数nに対する最大の比較回数は約log₂n回で、計算量はO(log n)である。データが整列している必要があり、追加・削除が多いデータでは整列を保つ費用がかかる。

データを先頭から順に目的の値と比較していく探索アルゴリズム。計算量はO(n)。データが整列されていなくても使用できるが、データ数が多い場合は非効率。逐次探索とも呼ばれる。

ハッシュ関数を用いてキーからデータの格納位置を直接計算して探索するアルゴリズム。平均計算量はO(1)で非常に高速。衝突が多発すると性能が低下する。

流れ図で、別の場所に定義された処理のまとまり（サブルーチンなど）の呼出しを表す記号。長方形の左右に縦線を加えた形で描く。処理の詳細は別の流れ図に切り出し、全体を読みやすく保つために使う。

流れ図で繰返し処理の始まりと終わりを表す記号。上下1組で使い、どちらかに繰返しの条件を書く。始端に条件を書けば前判定、終端に書けば後判定の繰返しを表す。

処理や作業の手順を、端子、処理、判断（分岐）、データ（入出力）などの決められた記号と、それらを結ぶ線で表した図。プログラムのアルゴリズムの表現や業務手順の可視化に用いられ、記号は JIS X 0121 で規定されている。