基本情報技術者「アルゴリズム・プログラミング」の出題ポイント解説

基本情報技術者試験（FE）のアルゴリズム・プログラミングは科目Bの中心分野（16問）。擬似言語のトレース力と典型アルゴリズムの理解が合否を分けます。本記事ではアルゴリズム・プログラミングの頻出論点を整理します。

この章の重要度

科目B（20問・100分）のうち16問（80%）がアルゴリズム・プログラミング。科目A・Bとも60%以上で合格なので、科目Bで確実に得点する必要があります。擬似言語のトレース練習が最優先の対策です。

頻出トピック一覧

1. 擬似言語の文法

IPA規定の擬似言語：変数宣言（整数型 x）、代入（x ← 1）、条件分岐（if-else）、繰返し（while・for）、関数定義・配列（要素[0]または[1]から開始：問題で指定）、論理演算（and・or・not）。まず文法を完全に覚えることが出発点。

2. 配列・文字列の操作

配列の走査（線形探索）、最大値・最小値・合計・平均の計算、配列の逆順化、文字列の部分一致、2次元配列の走査（行優先・列優先）。インデックスの範囲（0開始／1開始）に要注意。

3. 基本データ構造（スタック・キュー）

スタック（LIFO：Last In First Out）：push（追加）・pop（取り出し）・peek（参照）。関数呼び出し・逆ポーランド記法で使用。キュー（FIFO：First In First Out）：enqueue・dequeue。印刷ジョブ・プロセスキューで使用。

4. リスト・木構造

連結リスト（単方向・双方向・循環）：挿入・削除がO(1)、探索はO(n)。二分木・二分探索木：左子＜親＜右子、探索・挿入O(log n)平均。木の走査：前順・中順・後順・レベル順（幅優先）。ヒープ（優先度付きキュー）。

5. 探索アルゴリズム

線形探索：O(n)、ソート不要。二分探索：O(log n)、ソート済み配列必須、中央値と比較して範囲を半分ずつ絞る。ハッシュ法：O(1)平均、ハッシュ関数と衝突処理（チェイン法・オープンアドレス法）。

6. ソートアルゴリズム

O(n²)系：バブルソート（隣接交換）・選択ソート（最小値選択）・挿入ソート（既ソート部に挿入）。O(n log n)系：マージソート（分割統治）・ヒープソート（ヒープ化）・クイックソート（ピボット分割・平均O(n log n)・最悪O(n²)）。安定ソート：バブル・挿入・マージ、不安定：選択・クイック・ヒープ。

7. 再帰アルゴリズム

再帰関数の定義と実行：ベースケース（終了条件）＋再帰ステップ。典型例：階乗・フィボナッチ・ハノイの塔・木の走査・マージソート・クイックソート。動的計画法（メモ化再帰）。

8. プログラミングの基礎（関数・スコープ）

関数：引数・戻り値・ローカル変数・グローバル変数。値渡し・参照渡し（配列は参照渡しが多い）。スコープ：変数の有効範囲。オブジェクト指向：クラス・インスタンス・継承・カプセル化・ポリモーフィズム（科目Bでは登場しない場合も）。

覚え方のコツ

アルゴリズム対策は「擬似言語のトレース練習」が全ての土台。問題を見たら紙に変数・配列の値を書き出し、1行ずつステップ実行する習慣をつけます。最初はバブルソート・線形探索など簡単なアルゴリズムから始め、徐々に再帰・木の走査へと難易度を上げます。典型アルゴリズムを7〜10個（線形／二分探索・バブル／挿入／クイック／マージソート・スタック／キュー操作・再帰）完全暗記すれば、応用問題にも対応可能。計算量（Big-O記法）を各アルゴリズムごとに暗記。科目Bのサンプル問題・公開問題は全問完璧に解けるまで繰り返す。1問15分以内で解くスピードも意識。擬似言語に慣れるため、同じアルゴリズムをPythonやC言語でも書いてみると理解が深まります。

よくあるひっかけ

アルゴリズム・プログラミングの頻出ひっかけ。①配列のインデックス開始：問題により0開始か1開始かが違う、宣言部・コメントで必ず確認。②ループの条件：while (i < n) と while (i <= n) で1回分の差、境界値でミスしやすい。③スタックとキュー：スタックはLIFO（後入れ先出し）、キューはFIFO（先入れ先出し）、混同注意。④二分探索の前提：ソート済み配列が必須、未ソートでは使えない。⑤クイックソートの最悪ケース：ピボット選択が悪いと O(n²) に悪化、平均は O(n log n)。⑥ソートの安定性：等しい要素の順序が保たれるのが安定ソート、バブル・挿入・マージは安定。⑦再帰のベースケース：終了条件がないと無限再帰、スタックオーバーフロー。⑧値渡しと参照渡し：値渡しは元の変数が変わらない、参照渡し（配列等）は関数内の変更が元に反映。⑨計算量の比較：O(1)＜O(log n)＜O(n)＜O(n log n)＜O(n²)＜O(2^n) の順で増大。