はじめに
「アルゴリズムとデータ構造って何が違うの？」
「プログラミングを勉強し始めたけれど、どこまで理解すればいい？」と疑問に感じていませんか。
コードの書き方を覚えている途中で、配列やリスト、探索、ソートといった言葉が出てくると、それぞれがどう関係しているのか分からず、学習の手が止まってしまうこともありますよね。
この記事では、アルゴリズムとデータ構造の意味や違い、配列・リスト・スタックなどのデータ構造、探索・ソートなどの代表的なアルゴリズムをわかりやすく整理します。
アルゴリズムとデータ構造とは？
アルゴリズムとデータ構造は、プログラムで処理を組み立てるときに一緒に使われる基本的な考え方です。
ここでは、それぞれの意味と違い、アルゴリズムとデータ構造をセットで考える理由を順番に説明します。
アルゴリズムとは処理の手順を決めるもの
アルゴリズムとは、目的の結果を得るために、プログラムがどのような順番で処理するかを決めた手順です。
データの比較や条件の判定、繰り返しなどの流れを定めます。
同じ結果を得る場合でも手順によって処理回数が異なるため、実行時間にも差が生まれます。
データ構造とはデータを整理して扱う方法
データ構造とは、プログラムで使うデータを整理し、保存や取得をしやすくする方法です。
データの並べ方やつながり方によって、検索・追加・削除などのしやすさが変わります。
扱うデータや必要な操作に合ったものを選ぶことで、効率よく処理できます。
アルゴリズムとデータ構造の違い
アルゴリズムは「データをどの手順で処理するか」、データ構造は「データをどのような形で保持するか」を決めるものです。
それぞれ役割は異なりますが、データの持ち方によって必要な処理や回数が変わるため、互いに深く関係しています。
アルゴリズムとデータ構造はなぜセットで考えるのか
アルゴリズムとデータ構造をセットで考えるのは、データの持ち方によって処理の効率が変わるためです。
検索や追加、削除では、選ぶデータ構造によって必要な手順や処理回数が異なります。
そのため、行いたい処理に合ったデータ構造を選ぶことが大切です。
代表的なアルゴリズムの種類
アルゴリズムには、プログラムで行う処理の目的に応じて複数の種類があります。
ここでは、代表的なアルゴリズムの種類と、それぞれがどのような処理に使われるのかを説明します。
探索アルゴリズムは必要なデータを見つける
探索アルゴリズムは、複数のデータから指定した値や条件に合うものを見つけるための手順です。
先頭から順番に確認する方法や、並んだデータの中央を確認しながら探索範囲を半分ずつ狭める方法があります。
データの並び方や件数に合わせて、適した方法を選ぶことが大切です。
ソートアルゴリズムはデータを並べ替える
ソートアルゴリズムは、複数のデータを数値や文字などの決められた順番に並べ替えるための手順です。
データ同士を比較しながら位置を入れ替え、目的の順序に整えていきます。
データ量によって処理回数が変わるため、扱うデータに合った方法を選びます。
再帰や分割統治を使うアルゴリズムもある
再帰は、処理の中で同じ処理を呼び出し、決められた条件を満たすまで繰り返す方法です。
一方、分割統治では、大きな問題を小さく分けてそれぞれを処理し、最後に結果を組み合わせます。
複雑な問題を小さな単位に分けながら、段階的に処理を進められるのが特徴です。
代表的なデータ構造の種類
データ構造には、データの並べ方や取り出し方に応じて複数の種類があります。配列やリストはデータを順番に管理し、スタックとキューは追加したデータを取り出す順序に違いがあります。
ここでは、代表的なデータ構造の特徴と、それぞれがどのようなデータの管理に使われるのかを説明します。
配列とリストはデータを順番に管理する
配列とリストは、複数のデータを一定の順番で管理するデータ構造です。
配列は番号を指定して目的のデータを取り出せるため、位置が分かっていれば直接アクセスできます。
リストはデータ同士をつなげて管理するため、追加や削除にも対応しやすいのが特徴です。
スタックとキューはデータの取り出し方が異なる
スタックとキューは、データを取り出す順番に違いがあります。
スタックは最後に追加したデータから取り出す「後入れ先出し」キューは最初に追加したデータから取り出す「先入れ先出し」で管理します。
どちらも、データを決められた順番で処理するときに使われます。
木構造は階層のあるデータを扱う
木構造は、データを親と子の関係でつなぎ、階層ごとに管理するデータ構造です。
1つの親から複数の子へ枝分かれさせることで、データ同士の関係を整理できます。
目的のデータを探すときは、階層をたどりながら確認していきます。
ハッシュはデータを効率よく検索する
ハッシュは、キーをもとにデータの保存場所を決め、検索しやすくするデータ構造です。
検索するときもキーから保存場所を求められるため、すべてのデータを順番に確認する必要がありません。
そのため、目的のデータを効率よく探せるのが特徴です。
アルゴリズムとデータ構造を組み合わせると何が変わるか
アルゴリズムで同じ処理を行う場合でも、使用するデータ構造によって処理にかかる時間や必要なメモリ量は変わります。
ここでは、データ構造による処理効率の違いと、組み合わせを選ぶときの考え方を説明します。
同じ処理でもデータ構造によって効率が変わる
同じ検索や追加でも、使うデータ構造によって必要な処理回数は変わります。
たとえば、先頭から順番に探す場合は、目的のデータが後ろにあるほど確認する件数が増えます。
一方、キーから保存位置を求められる構造なら、目的のデータを少ない処理で見つけられます。
処理速度やメモリ使用量を考えて選ぶ
データ構造を選ぶときは、処理速度だけでなく、データの保存に必要なメモリ量も考えることが大切です。
検索を速くするために追加の情報を保存すると、その分メモリ使用量が増える場合があります。
処理内容に合わせて、速度とメモリのバランスを考えながら選びましょう。
アルゴリズムとデータ構造を学ぶときのポイント
アルゴリズムとデータ構造を学ぶときは、最初から多くの種類を覚えるのではなく、基本となる配列やリスト、探索・ソートから理解すると進めやすくなります。
ここでは、基礎から学ぶ順番と、処理効率や実装方法を比較するときのポイントを説明します。
まず基本的なデータ構造と探索・ソートを理解する
アルゴリズムとデータ構造を学ぶときは、まず配列やリストなどの基本を理解し、そのうえで探索やソートの仕組みを確認しましょう。
データの保存方法と処理の手順をあわせて学ぶことで、それぞれの役割や違いを理解しやすくなります。
計算量を意識すると処理効率を比較しやすくなる
計算量を意識すると、データが増えたときに処理の負担がどのように変わるのかを比較できます。
同じ検索やソートでも方法によって処理回数は異なるため、10件、100件、1,000件とデータが増えた場合を考えると、効率の違いをつかみやすくなります。
実装だけでなくどの方法を選ぶかを考える
コードを書いて動かすだけでなく、目的に合ったアルゴリズムやデータ構造を選ぶことも大切です。
検索や追加、削除など、必要な処理によって適した方法は変わります。
データ量や処理速度、メモリ使用量も考えながら、目的に合う組み合わせを選びましょう。
まとめ
アルゴリズムは処理の手順を決めるもので、データ構造はデータを整理して管理する方法です。
探索やソートなどの処理は、配列やリスト、ハッシュなどのデータ構造と組み合わせて使います。
同じ処理でも、選ぶ方法によって処理速度やメモリ使用量は変わります。
まずは基本的なデータ構造と探索・ソートを学び、計算量も確認しながら、目的に合った方法を選べるようにしましょう。