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コンピュータで問題を解くケースでは、コンピュータの動作手順を定めて行うことが必要であります。
コンピュータの能力を活かした効率の良い手順を定めることがいい
とが望ましいと思います。
アルゴリズムとは問題をコンピュータで解くための解法の手順や計算手順をいう、使用者が問題を解決する第1手段としては、アルゴリズムを作っていくことにあります。
アルゴリズムが無駄なく作れれば、主記憶や２次記憶を効率的に使用したり、プログラムの実行時間を減らすことができてコンピュータを効率的に使用することが可能になります。
それにより、解決できる問題の範囲を広げたり、問題の規模を大きくして解決することが可能になります。
アルゴリズムはひとつのプログラミング言語に依存せずに構成します。
アルゴリズムは、広義には問題を解決する計算手順を意味しますが、プログラミング言語でプログラム化してコンピュータを実行することを前提としているため次のようになります。
要件１
まず、論議的に正しいことであります。アルゴリズムは論理的に矛盾がなく、論理的に正しい手順を経て結果を導きだすことにあります。
要件２
アルゴリズムは機械的に実行できます。
要件３
アルゴリズムは、有限の長さの入力データを入力して、出力を唯一の出力します。
要件４
有限時間にアルゴリズムの実行が終了できます。
フローチャート
アルゴリズムは、コンピュータによる処理を前提としているため、３つの処理の構造、すなわち順次構造、条件分岐構造、繰り替えし構造が基本になってきます。順次構造は、処理を最初からひとつずつ順番に実行する行動になってきます。
条件分岐構造は、処理を判定して、イエスノーの答えによって処理の流れが複数の流れに分岐します。
繰り返し構造は、ある条件が満たされている間、処理を繰り返す構造であります。実際にアルゴリズムは、これらの問題に応じて適切に組み合わせます。
アルゴリズムの構成は、フローチャート(流れ図)と呼ばれる図式表現を用いて表すと分かりやすいと思います。
フローチャートを使えば、アルゴリズムの処理の流れを一目で理解することができます。
ほかにも図形を用いたアルゴリズムの表現法をしてPADがあります。
いずれもアルゴリズムとプログラミング言語のもつ制御構造は関連性が深くなっています。
遺伝的アルゴリズム
アルゴリズムの新しい流れとして遺伝的アルゴリズムがあります。遺伝的アルゴリズムは、生物の進化過程の遺伝的な法則を工学的にモデル化した解の探査アルゴリズムになってきます。
遺伝的アルゴリズムだと、情報の値や状態をヒット化して、つまり記号例で表現して遺伝子をみなします。
この遺伝子を組み替えながら、まわりの環境への適合度の高い個体が高い確率で生き残れるように再生します。
生物学における自然淘汰の原理をアルゴリズムにしたものであります。 |
