アルゴリズムとは?レシピに例えてやさしく解説

結論: アルゴリズムとは、問題を解決するための決められた手順のことです。料理のレシピのように、同じ結果でも手順によって効率が変わります。

アルゴリズムとは「物事を解決するための手順」

アルゴリズムとは、ある問題を解決するための、決められた一連の手順のことです。プログラミング特有の難しい概念のように思われがちですが、実は「目的を達成するための手順」全般を指す、非常に広い概念です。

料理のレシピに例えると

アルゴリズムを理解する上で、料理のレシピは非常にわかりやすい例えです。カレーライスを作るレシピには、「玉ねぎを切る」「肉を炒める」「水を加えて煮込む」というように、決められた順序の手順が書かれています。この「決められた手順に沿って進めれば、誰が作っても同じような結果(カレーライス)にたどり着ける」という考え方こそが、アルゴリズムの本質です。

プログラミングにおけるアルゴリズムの例

プログラミングの世界でよく登場するアルゴリズムには、以下のようなものがあります。

• 探索アルゴリズム:大量のデータの中から、目的のものを効率よく見つけ出す手順
• 整列(ソート)アルゴリズム:バラバラに並んだ数字や文字を、小さい順・大きい順などに並べ替える手順

これらは、同じ目的を達成するのでも、複数のやり方(手順)が存在し、それぞれ処理の速さや効率に違いがあります。

探索アルゴリズムを具体例で見てみる

例えば「1から100までの数字の中から、特定の1つの数字を探す」場合を考えてみましょう。

• 先頭から順番に確認する方法:1、2、3…と順番に確認していく、最も素朴なやり方です。運が悪いと、100回目でようやく見つかることになります
• 半分に絞り込んでいく方法:まず真ん中の50を確認し、探している数字がそれより大きいか小さいかで、調べる範囲を半分に絞り込む、という作業を繰り返します。この方法では、最大でも7回程度の確認で見つけ出せます

同じ「探す」という目的でも、手順(アルゴリズム)の選び方によって、これほど効率に差が出ることがあります。

「計算量」という考え方

アルゴリズムの効率を比較する際、専門的には「計算量」という指標がよく使われます。これは、扱うデータの量が増えた時に、処理にかかる時間がどれくらい増えていくかを表す考え方です。データが少ないうちは差を感じにくくても、データの量が数百万件、数億件と増えていくと、選んだアルゴリズム次第で、処理時間に数十倍、数百倍もの差が生まれることがあります。

なぜアルゴリズムを学ぶことが重要なのか

同じ「目的」を達成するプログラムでも、選ぶアルゴリズム次第で、処理にかかる時間が大きく変わることがあります。少量のデータであれば違いはわずかでも、扱うデータの量が膨大になるほど、その差は無視できないほど大きくなっていきます。効率の良いアルゴリズムを選べる・作れるようになることは、プログラマーにとって重要なスキルの1つとされています。

日常生活の中のアルゴリズム

実はアルゴリズムという考え方は、プログラミングに限った話ではありません。「洗濯物を干す手順」「通勤時にどの駅で乗り換えるかを決める手順」なども、広い意味では立派なアルゴリズムの一種です。

運営者自身も学習中に同じ疑問を持ったことがあり、その経験も踏まえてまとめています。

結局のところ

アルゴリズムは「目的を達成するための、再現性のある手順」という考え方です。難しく感じたら、まずは身近な「手順」に例えて考えてみると理解が進みます。同じ目的でも手順次第で効率が大きく変わる、という感覚を掴んでおくと、学習が進めやすくなります。