アルゴリズム - 検索エンジン最適化

アルゴリズム（Algorithm） - 検索エンジン最適化

アルゴリズムとは

アルゴリズム（Algorithm）とは、問題を解くための効率的手順を定式化した形で表現したものを意味します。例えば、数学、コンピューティング、言語学においての問題を解くための効率的手順を定式化した形で表現のことです。
コンピュータにアルゴリズムを指示するための電子文書をプログラムといい、人間よりも素早く大量に正しい結果を導くことができるのがコンピュータの強みですが、そのためには正しいアルゴリズムにもとづくプログラムが必要であるといわれています。

ソートとは

ソート（Sort）とは、データの集合を一定の規則に従って並べることをいいます。
日本語では整列（せいれつ）と訳されており、主にコンピュータソフトにおけるリストに表示するデータに対し、全順序関係を定義して一列に並べることを指します。また、単に「ソート」といった場合、値の小さい順に並べる昇順を指すことも多くあります。
また、その反対に値を大きい順から並べることを降順といい、対象となるデータの構造や、必要な出力によって使われるアルゴリズムは異なります。

グラフ理論

グラフ理論（Graph theory）とは、数学の一分野のことをいいます。
具体的には、ノード（節点・頂点）の集合とエッジ（枝・辺）の集合で構成されるグラフの性質について研究する学問（数学）で、コンピュータのデータ構造、アルゴリズムなどに広く応用されています。

探索アルゴリズム

探索アルゴリズム（たんさくあるごりずむ）とは、例を挙げると問題を入力として、考えられるいくつもの解を評価した後、解を返すアルゴリズムのことです。
主に線形探索と2分探索とがあり、問題を解く類として研究されているアルゴリズムの多くは探索アルゴリズムといいます。
ある問題の考えられるあらゆる解の集合を探索空間と呼び、力まかせ探索や素朴な（知識を用いない）探索アルゴリズムは、探索空間を探索する手法としては最も単純で直観的であるといわれています。
一方、知識を用いた探索アルゴリズムはヒューリスティクス（Heuristic）を使って探索空間の構造に関する知識を利用し、探索にかかる時間を削減しようとします。
ヒューリスティクス（Heuristic）とは、必ず正しい答えが導けるわけではないが、ある程度のレベルで正解に近い解を得ることが出来る方法のことをいいます。ヒューリスティクスを用いるメリットは、答えの精度は低いため、回答に至るまでの時間が少なくて済むことです。主に計算機科学と心理学の世界で使われる言葉で、計算機科学ではプログラミングの方法を、心理学では人間の思考方法を指して使われています。

疑似コード

疑似コード（ぎじこーど、Pseudocode、Pseudo-Code）とは、アルゴリズムの構造を記述する際に用いられる擬似的な言語のことです。
擬似コードは、多くの場合、既存のプログラミング言語の文法に似せて表現されます。

アルゴリズム情報理論

アルゴリズム情報理論（あるごりずむじょうほうりろん、Algorithmic information theory）とは、情報理論と計算機科学の一分野であり、計算理論や情報科学とも関連があるアルゴリズムといわれています。
グレゴリー・チャイティン氏によれば、「シャノンの情報理論とチューリングの計算複雑性理論をシェイカーに入れて、力いっぱいシェイクしてできたもの」である。と、いわれています。