アルゴリズム とは？

例えば「1000人の名簿から田中さんを探す」場合。①先頭から順番に見る（線形探索：最悪1000回）、②名前順に並べてから真ん中で二分割して探す（二分探索：最大10回）。同じ問題でも手順が違うと効率が100倍違う。この「効率的な手順」を考えるのがアルゴリズムだよ

アルゴリズムの「最悪時の効率」を表す指標だよ。O(1)は定数時間（データ量に関わらず一瞬）、O(log n)は対数時間（二分探索）、O(n)は線形時間（全件走査）、O(n²)は二乗時間（二重ループ）。n=100万のときO(n)は100万回、O(n²)は1兆回。この差が実務でのパフォーマンス問題に直結するんだ

日常の業務コードでソートアルゴリズムを自分で書くことは少ないけど、「この処理はO(n²)だからデータが増えると遅くなる」と判断できるかどうかで開発者の質が変わる。適切なデータ構造の選択（配列 vs ハッシュマップ vs ツリー）にもアルゴリズムの知識が不可欠だよ

①ソート（バブル、選択、挿入、クイック、マージ）の特徴と計算量、②探索（線形探索、二分探索、ハッシュ探索）、③グラフ（ダイクストラ法、幅優先、深さ優先）、④再帰（フィボナッチ、ハノイの塔）。特にクイックソート（平均O(n log n)）と二分探索（O(log n)）はほぼ毎回出題されるよ