高校「情報Ⅰ」単語帳 - 東京書籍「情報Ⅰ Step Forward!」 - アルゴリズムとプログラミング

コンピュータプログラム (computer program)

コンピュータが行うべき処理を順序立てて記述したもの。広義の「ソフトウェア」の一部であるが、実用上はプログラムとソフトウェアはほとんど同義のように扱われることが多い。

現代のコンピュータではプログラムは一定の形式に従ってデータとして表現され、記憶装置(メインメモリ)に格納される。実行時にはCPU(中央処理装置)がプログラムに記述された命令を順番に読み出して解釈・実行していく。

プログラムを作成する作業や工程を「プログラミング」(programming)、これを行う人や職種のことを「プログラマ」(programmer)という。人間がプログラムを記述する際には、人間が理解しやすい人工言語である「プログラミング言語」(programming language)を使うことが多い。プログラミング言語で記述されたプログラムを「ソースコード」(source code)という。

ソースコードはコンピュータが解釈・実行することができないため、コンパイラなどの変換ソフトによってコンピュータが解釈・実行できる機械語(マシン語)などで構成された「オブジェクトコード」(object code)に変換されてから実行される。スクリプト言語のように、この変換処理を開発時には行わず、実行時にインタプリタなどのソフトウェアによって動的に行う場合もある。

狭義には、プログラミング言語やそれに相当する仕組みや道具を用いて、人間が読み書きしやすい形式のプログラム(ソースコード)を記述していく「コーディング」(coding)作業を指す。広義には、その前後に行われる、設計や試験(テスト)、修正(デバッグ)、実行形式や配布形式への変換(コンパイルやビルドなど)といった一連の作業を含む。プログラミングを行う人や職種のことを「プログラマ」(programmer)という。

プログラムの作成

プログラミングを行うには、まず何をするプログラムを作るのかを明確に定義し、仕様や要件を自然言語で記述したり、大まかな処理の流れを箇条書きやフローチャートなどの図表を用いて設計する。集団でソフトウェア開発を行う場合はプログラムの記述者とは別の設計者が専門に作業を行い、仕様書や設計書などの形でまとめる場合もあるが、個人が小規模のプログラムを作成する場合はこの工程を頭の中で行い、作業や手順としては省略する場合もある。

どんなプログラムを作りたいか決まったら、これをコンピュータが解釈できるプログラミング言語を用いてソースコードとして記述していく。言語やプログラムの記述法には様々な種類があるが、手続き型の言語(手続き型プログラミング)の場合、実行すべき命令を先頭から順に書き下していく。必要に応じて、複数の命令をひとまとめにして名前をつけて呼び出せるようにしたり(関数やサブルーチンなど)、条件分岐や反復(繰り返し)などで命令の流れの制御を行う。

プログラムの実行

ソースコードそのものはコンピュータ(の処理装置)が解釈・実行できる形式ではないため、これを機械語(マシン語)のプログラムなど実行可能な形式に変換する必要がある。ソースコードを機械語などのコード(オブジェクトコード)に変換する工程をコンパイル(compile)と呼び、プログラムの起動処理やライブラリなど実行に必要なコードを連結する工程をリンク(link)という。これら一連の工程を行って実行可能ファイルやパッケージを作ることをビルド(build)という。

スクリプト言語(軽量言語)などの場合はこうした明示的な変換工程は不要で、ソースコードを機械語に変換しながら同時に実行するインタプリタなどの処理系で直に実行することができる。記述したコードをすぐ実行でき手軽だが、変換しながら実行するため実行可能ファイルを生成する場合より実行速度やメモリ効率では劣る。

プログラムの修正

作成したプログラムが一度で完全に思い描いたとおりに動作する場合もあるが、大抵は何らかの誤りや不具合を抱えているものである。このため、ビルドしたプログラムを実行してみてテスト(動作試験)を行い、仕様通りに動くか調べる。

誤り(バグ)が発見されると原因や解決策を考え、正しく動作するようにプログラムを書き換える(デバッグ)。バグには単純な記述ミスのようなものから、そもそも解くべき問題に対して選択した計算手順(アルゴリズム)が合っていないといった根本的なレベルのものまで様々な種類がある。

デバッグ作業が完了したら再びビルドとテストを行い、誤りが正されていることを確認する。このビルド→テスト→デバッグの繰り返しによって次第にプログラムの完成度や品質が上がっていき、実際に実用可能なプログラムに仕上げることができる。実際のプログラミングにおいては作業時間の多くがこの繰り返しの工程に費やされる。

コンピュータへの指示や一連の処理手順などをプログラミング言語によって文字データの羅列として表記したもので、そのままではコンピュータ(のCPU)では実行できないため、CPUが直に解釈できる命令コードの体系である機械語(マシン語)によるプログラムに変換されて実行される。

変換後の機械語による実行可能プログラムを「オブジェクトコード」(object code)、「オブジェクトプログラム」(object program)、「ネイティブコード」(native code)、「ネイティブプログラム」(native program)、「バイナリコード」(binary code)などと呼ぶ。

実行可能形式への変換

ソースコードからオブジェクトコードへの変換はソフトウェアによって自動的に行うのが一般的となっている。アセンブリ言語で記述されたソースコードを変換することを「アセンブル」(assemble)、そのようなソフトウェアを「アセンブラ」(assembler)という。

アセンブリ言語以外の高水準言語で記述されたソースコードを一括して変換することは「コンパイル」(compile)と言い、そのようなソフトウェアを「コンパイラ」(compiler)という。実行時に少しずつ変換しながら並行して実行するソフトウェアもあり、「インタプリタ」(interpreter)と呼ばれる。

開発時にソースコードから直接オブジェクトコードへ変換せずに、特定の機種やオペレーティングシステム(OS)の仕様・実装に依存しない機械語風の独自言語による表現(中間コード)に変換して配布し、実行時に中間コードからCPU固有の機械語に変換するという二段階の変換方式を用いる言語や処理系もある。

ソースコードの作成

ソースコードは多くの場合、人間がキーボードなどを操作して文字を入力して記述する。この作業・工程を「コーディング」(coding)という。ソースコードはテキストデータの一種であるため文書編集ソフトで作成することはできず、テキストエディタや統合開発環境(IDE)に付属する専用のコードエディタなどを用いることが多い。

必ずしも人間が記述するとは限らず、何らかの元になるデータや入力からソフトウェアによって生成したり、別の言語で記述されたソースコードを変換して生成したり、オブジェクトコードを逆変換してソースコードに戻したりといった方法で、ソフトウェアが自動的・機械的に作成する場合もある。

ソースコードの公開・非公開

日本を含む多くの国でソースコードは著作物の一種として著作権で保護されている。販売される商用ソフトウェア製品の多くは、ソースコードを企業秘密として非公開とし、人間に可読でない中間コードやオブジェクトコードによる実行プログラムのみを利用者に提供している。

一方、ソースコードを公開し、誰でも自由に入手、利用、改変、再配布、販売などができるようにしている場合もある。そのようなソフトウェアを、ソースコードがオープンになっているという意味で「オープンソースソフトウェア」(OSS：Open Source Software)という。ボランティアのプログラマが個人あるいは共同で開発しているソフトウェアに多いが、企業がOSSを開発・公開している例も多く見られる。

ソフトウェア開発の場合には、プログラムの仕様や構造を定めた仕様書や流れ図などの資料、あるいは頭の中に思い浮かべた処理の流れやアルゴリズム(計算手順)に従って、プログラミング言語を用いてソースコードを入力していく工程を指す。得られたソースコードは機械語(マシン語)のプログラムなどに変換されて実行される。

「プログラミング」(programming)とほぼ同義とされることもあるが、プログラミングはコードの構想や設計、記述したコードのテストや修正(デバッグ)といったコード記述の前後の段階を含む概念とされることが多く、その場合はコーディングはプログラミングの一部となる。

また、コンピュータプログラムの作成だけでなく、人工言語を用いてコンピュータが処理できるコードを記述する作業全般をコーディングと呼ぶことがある。例えば、HTMLやCSSなどの言語を用いてWebページの内容やデザインをコードとして記述していく作業や、ハードウェア記述言語を用いて論理回路の構成を記述する作業などもコーディングという。

プログラムが仕様や開発者の意図と異なる動作をする場合、そのような動作を引き起こすプログラム上の欠陥、誤りを「バグ」(bug：虫)という。テストなどによって発見された誤作動・不具合について、その原因やソースコード上での位置を探索・特定し、意図した通りに動作するように修正する作業をデバッグという。

バグの探索

デバッグ作業ではまず、バグがプログラムのどこに潜んでいるのかを探し出す。バグはエラーなどで停止したコードに存在するとは限らない。あるコードが誤ったデータを生成し、そのデータを使って処理を行おうとした別のコードが致命的なエラーを起こして停止するということもあるからである。

位置が特定されると、なぜそのような誤りが生じたのか原因を調べる。単純な誤記によるものから、プログラムを構成する論理やアルゴリズムの誤りに原因がある場合、当初の想定では予期していなかった入力値や動作環境など、様々なものが原因になりうる。

バグの修正

原因が特定されると修正が行われるが、様々なシステムの基盤に用いられるような製品では外部のシステムがすでにそのバグが存在する前提で作られてしまっている場合もあるため、修正せずに存在を周知して個別に対策するよう呼びかける場合もある。

また、修正によって新たなバグが発生したり、別の箇所に潜んでいたバグを顕在化させる「デグレード」と呼ばれる事態が生じることもあるため、修正したプログラムは当該箇所以外への影響も含めて入念にテストされることが多い。

デバッガ

デバッグ作業を支援するソフトウェアを「デバッガ」(debugger)あるいは「デバッグツール」(debugging tool)という。“debugger” は英文法的には「デバッグを行う者」という意味だが、プログラムを自動的に修正してくれるわけではなく、バグの位置を特定するためにプログラムの動作状況を解析・可視化する機能などを提供するものを指し、デバッグ作業自体は人間の開発者が行う。

ITの分野では、コンピュータプログラムの設計やアルゴリズム(計算手順)の理解などのために、内部で行われる処理や演算の詳細な流れをフローチャートに表すことが多い。プログラムに限らず、業務手順など様々な過程や手順の図示に応用できる。

一つのフローチャートには開始と終了があり、その間に一つ以上の工程が含まれる。流れは分岐や繰り返しによって複数に枝分かれしたり戻ったりすることがあるが、途中どのような経路を通っても必ず一つの開始から始まって一つの終了で終わる。

フローチャートで用いる部品の種類や図記号の形状はJIS X 0121で規格化されており、一般的にはこれを用いることが多い。主な部品として、開始や終了を表す「端子」(円・楕円・角丸長方形)、「処理」(長方形)、プログラムにおけるサブルーチンや関数などの「定義済み処理」(左右が二重線の長方形)、「入出力」(平行四辺形)、条件分岐などの「判断」(菱形)、繰り返しの範囲を示す「ループ端」(開始は上側、終了は下側の角が欠けた長方形)、他の図との出入り口を示す「結合子」(小さな丸)、処理の流れを示す「線」(右や下へは線分・左や上には矢印)などがある。

様々な表現形式があるが、一般的な手法では、対象が取りうる状態を円や矩形などで列挙し、どこからどこへ遷移が起きうるかを矢印によって示す。各矢印の脇に、その遷移が起きるための条件やきっかけとなる出来事などを記述する。自らに遷移する場合は自分を指し示す輪っか状の矢印を書き入れる。

対象に開始や終了がある場合は、特殊な記号で示される場合がある。UMLでは開始を塗りつぶした丸印で、終了を内側を塗りつぶした二重丸で記載するよう定められている。

状態遷移表

状態遷移図の各状態を一行として表の形で書き表したものを状態遷移表という。

一般的な形式では、各行が対象の状態を、各列がイベントを表し、ある状態のときにあるイベントが起きたときにどの状態に遷移するかを書き入れていく。

また、縦軸・横軸ともに状態を並べ、各状態の交差する項目にそのような遷移が起こるイベントを書き入れていく様式もある。

ソフトウェア開発の分野ではテストを行う際にテストケースを漏れなく網羅するために状態遷移表が作成される場合がある。

ステートマシン図 (state machine diagram)

ソフトウェアの設計などに用いられるUML(Unified Modeling Language)では、状態遷移図に相当する図をステートマシン図(state machine diagram)として定義している。

あるオブジェクトの振る舞いを漏れなく記述するために用いられるもので、開始状態を塗りつぶした丸印(●)、終了を内側を塗りつぶした二重丸で表し、途中の状態を角丸の矩形を並べて図示していく。

状態間は遷移する方向に矢印で繋ぎ、脇に遷移の説明を添える。遷移したときに実行する動作がある場合は矩形を横に区切って下半分に動作の内容を記述する。

アクティビティ図ではそれ以上分割できない最小の動作単位を「アクション」(action)と呼び、角丸四角形で図示する。アクションを組み合わせたひとまとまりの動作を「アクティビティ」(activity)と呼ぶ。

活動の開始ノード(黒丸で示される)から終了ノード(丸で囲った黒丸で示される)までの間にアクションやアクティビティを配置し、それぞれの依存関係に従って矢印で結んでいく。

次のアクションへ情報などが受け渡される場合には、中間に四角形で示す。矢印で結ばれた手順の流れを「フロー」(flow)という。異常終了などでフローが途中で終了する場合には、終了地点に丸囲みの×印を記す。

アクティビティ図全体を縦または横(あるいはその両方)に分割して実行主体や段階を示すことができる。アクションやアクティビティが分割されたどの領域に存在するかによって、どの主体による動作かを示したり、どのような段階に行われる動作かを示すことができる。

フローの分岐・合流

特定の条件に従ってフローが分岐する場合には、菱形の「デシジョン」(decision：判断)ノードを置いて2方向に矢印を記し、それぞれの脇に条件を記述する。フローが合流する地点には同じ菱形の「マージ」(merge：合流)ノードを置く。

ある時点から複数のフローを並列に実行する場合には、その開始地点に太い直線で示される「フォーク」(fork：分岐)ノードを置き、複数のフローを出発させる。これらの同期を取って一つのフローに戻したい場合には、同じく太い直線の「ジョイン」(join：結合)ノードを置き、フローを集合させる。

プログラミング言語でプログラムを開発することを「プログラミング」(programming)、プログラミング言語で記述したプログラムを「ソースコード」(source code)という。語彙、文法、記法などが自然言語よりも厳密に定義されており、記述したソースコードはソフトウェアによって自動的に解析、処理、変換などすることができる。

コンパイラとインタプリタ

プログラミング言語は人間にとって理解、記述しやすい語彙や文法で構成された言語であり、そのままではコンピュータ(のCPU)が解釈、実行することができないため、ソフトウェアによってCPUが実行可能な言語(機械語、マシン語)によるプログラムに変換して実行される。

開発時や導入時などに一度にまとめて変換処理を行うことを「コンパイル」(compile)、そのような変換ソフトを「コンパイラ」(compiler)という。実行時に変換と実行を同時並行で行うソフトウェアを「インタプリタ」(interpreter)という。

高水準言語と低水準言語

プログラミング言語は人間にとっての理解のしやすさや機械語に対する抽象度の高さによって分類されることがあり、機械寄りの言語を「低水準言語」(low-level language)あるいは「低級言語」と呼び、人間寄りの言語を「高水準言語」(high-level language)あるいは「高級言語」という。

機械語の命令コードと一対一に対応する命令語を用いてプログラミング言語を行う低水準言語のことを特に「アセンブリ言語」(assembly language)と呼び、機械語への変換ソフトを「アセンブラ」(assembler)という。

プログラミングパラダイム

プログラムをどのようなものとして捉え、構築していくかについて一定の設計思想やルールがある場合が多く、これを「プログラミングパラダイム」(programming paradigm)という。複数の書き方が可能な言語は「マルチパラダイム」であるという。パラダイムに基いて言語を分類することもある。

手続きを順番に記述していく「手続き型言語」(procedural language)あるいは「命令型言語」(imperative language)や、関連するデータ群と手続き群を一つのまとまりとして捉える「オブジェクト指向言語」(object-oriented language)、プログラムを関数の組み合わせとして捉える「関数型言語」(functional language)、データ間の関係や論理を記述していく「論理型言語」(logic programming language)などの種類がある。

また、主な利用目的や主要な処理系の実装方式により分類することもあり、記述や実行の手間を軽減して迅速にプログラム開発ができる「スクリプト言語」(script language)あるいは「軽量言語」(LL：Lightweight Language)、特定の分野や処理に特化した「ドメイン固有言語」(DSL：Domain Specific Language)などの分類がある。

プロセッサは設計段階でどのような命令番号(オペコード)が与えられたらどのように動作するかが決められている。機械語のプログラムは基本的に命令番号を実行順に並べたデータとなっており、個々の命令には必要に応じて処理すべき対象となるデータ(オペランド)などを付記する。

機械語はプロセッサに直接命令を与える言語であるため、プロセッサの持つすべての機能を利用することができる。どのようなプログラミング言語で記述されたプログラムであっても、ソフトウェアによる変換や調整を経て最終的には機械語のプログラムとしてプロセッサに渡され実行される。

ニーモニックとアセンブリ言語

人間が命令番号そのものを暗記して直にプログラムを記述するのは容易ではないため、各番号に意味を類推しやすいアルファベットの並び(ニーモニック)を一対一に対応付け、これを用いてプログラムを記述する手法が用いられる。このようにして作られたプログラミング言語をアセンブリ言語(assembly language)という。

アセンブリ言語によるプログラミングはハードウェアを直に制御でき、短く高速なプログラムを記述することができるが、大規模で複雑なプログラムや大人数での分業などには向いていない。OSやデバイスドライバなどハードウェアを直接的に制御する必要のあるプログラムや、極めてシビアに実行速度が求められる場面などで部分的に用いられることが多い。

命令セットとプログラムの互換性

命令番号と動作の対応関係、および各命令に付随するオペランドの形式などを定めた体系は命令セットアーキテクチャ(ISA：Instruction Set Architecture)あるいは単に命令セットと呼ばれ、同じ命令セットを持つプロセッサ間では互いに同じ機械語プログラムをそのまま実行することができる。

一般に、同じメーカーの同じ製品シリーズのプロセッサ製品間は同じ命令セットを共有し、新しい製品に新たな命令が追加されるようになっており、異なるモデルや世代の製品間でも同じ機械語プログラムを動作させることができる。異なるメーカーが同じ命令セットを実装した製品を開発する場合もあり、互換プロセッサなどと呼ばれる。

命令セットが異なるプロセッサ間では同じ機械語プログラムは動かないため、プログラムのソースコードからコンパイルなどの処理を行ってそのプロセッサの命令セットによって記述された機械語プログラムを生成する必要がある。

ソフトウェア操作のマクロ

アプリケーションソフトの操作を自動化する機能の一つにマクロ言語がある。利用者が複数の操作手順を一連の手続きとして記録したもので、簡単な操作で繰り返し実行することができる。

利用者はマクロ言語登録開始に操作の後、操作画面上で登録したい一連の操作を行い、記録終了の操作を行う。この間の操作はデータとして記録され、録音した音声を再生するように簡単な操作で何度も繰り返し呼び出すことができる。

業務上何度も繰り返し行わなければならない定型的な作業を自動化することができ、文書内の複数の個所や複数の文書に同じ操作を行わなければならない場合などに利用される。

Microsoft Excelのマクロ機能など、表計算ソフトでよく利用される機能で、記録した操作をスクリプト言語などで表し、後から編集できる機能を持ったソフトもある。キー操作を記録して再生できるようする機能は「キーボードマクロ」と呼ばれる。

プログラミングのマクロ

プログラミングの分野では、ソースコード中に繰り返し登場する特定の記述を、別の(短い)記述に置き換えることができる機能をマクロ言語という。

複数の命令をまとめて一つの命令のように記述したり、複数の箇所で参照される定数の値を後からまとめて変更できるようシンボル名で記述するのに使われる。

関数のようなプログラミング言語の持つ仕様や機能ではなく、アセンブラやコンパイラなどの機能として提供されるもので、コンパイルなどの前処理としてソースコードを単純に文字列置換することにより実現される。C言語などではプリプロセッサと呼ばれる専用のプログラムで処理される。

主な特徴

C言語やJavaに似た記法や文法を採用した手続き型の言語で、簡潔な記述でプログラムを開発することができる。関数を変数のように(第一級のオブジェクトとして)扱ったり、関数を引数に取る高階関数を定義できるなど、関数型プログラミング言語の仕様も取り込んでいる。

オブジェクト指向にも対応しているが、他の多くの言語で一般的な、オブジェクトの雛形を定義したクラスを用いる方式(クラスベース)ではなく、既存のオブジェクトを複製して機能を追加していく「プロトタイプベース」と呼ばれる手法を採用している。

Webブラウザでの利用

WebページのHTMLファイル内に特殊な記法を用いて埋め込まれて記述され、Webブラウザに内蔵された言語処理系によってページの表示時に解釈・実行されることが多い。スクリプトのみを記述したファイル(.jsファイル)を読み込む形で利用されることもある。ページ内の要素に動きや効果を加えたり、閲覧者の操作に即座に反応して何らかの処理を行ったりするのに用いられる。

主要なWebブラウザの多くが標準で対応しているが、ブラウザの種類やバージョンによって仕様や挙動に違いがあり、開発者を悩ませ続けている。他の言語の場合にも見られる言語そのものの仕様・実装の違い(バージョンの違いや各社独自の拡張や仕様・実装の相違)の他に、HTMLやCSSの仕様や解釈の相違や、スクリプトからWebページ上の表示要素を扱う際に必要となるDOM(Document Object Model)と呼ばれるAPIの違いもあるため、複数のブラウザで同じように動作するスクリプトを開発するのは一筋縄ではいかない。

他の実行環境

近年ではWebブラウザに留まらず様々な環境に言語処理系が移植され、様々な用途で使用されている。Node.jsやASP.NETのようにWebサーバ上でプログラムを実行して動的にWebブラウザに応答を返すシステムや、オペレーティングシステム(OS)上で直に実行可能な処理系(Windows Scripting Hostなど)がよく知られる。米アドビ(Adobe)社の「Flash」では標準のスクリプト言語に採用されていた(正確にはActionScriptと呼ばれる方言)。

AltJS

開発効率や保守性、プログラムの読みやすさなどの改善、よく起こりがちな誤りの防止などを目的に、JavaScriptを元に独自の機能や仕様を追加したり、文法や記法の追加・変更を行った言語がいくつか開発されており、「AltJS」(Alternative JavaScript)と総称される。

これらの言語で書かれたプログラムは「トランスパイラ」(transpiler：トランスコンパイラの略)と呼ばれる変換ソフトにより一旦JavaScriptによる表記に変換されるため、JavaScriptの実行環境さえあれば通常のスクリプトと同じように実行できる。著名なものには「TypeScript」や「JSX」、「CoffeeScript」などがあり、Webアプリケーションの開発現場などでよく利用される。

Javaとの違い

名称にプログラミング言語「Java」の語を冠しているが、他の「Java○○」技術とは異なり、Java言語の拡張仕様や関連技術などではなく、記法や予約語などの一部が共通していること以外に直接的な繋がり互換性はない。

実際、型システムや関数、オブジェクト指向の扱いなど言語仕様の根本的な部分のいくつかがJavaとは大きく異なる。かつてはJavaにもWebページ内にプログラムを埋め込んで実行する「Javaアプレット」と呼ばれる仕組みがあったため、主に技術者以外のWebに携わる人々にとって名称が紛らわしく、しばしば混同や取り違えが発生した。

歴史

1995年にネットスケープ・コミュニケーションズ(Netscape Communications)社(当時)のブランダン・アイク(Brendan Eich)氏によって開発され、当時最も人気の高いWebブラウザだった「Netscape Navigator 2.0」に初めて実装された。

当初は「LiveScript」(ライブスクリプト)という名称だったが、同社がJava開発元のサン・マイクロシステムズ(Sun Microsystems)社(当時)と提携していたことから、Javaの名称を冠してJavaScriptに改称された。

1997年にはEcma International(エクマ・インターナショナル)によって「ECMAScript」の名称で仕様が標準化され、ISOやJISなども同様の規格を標準化した。ECMAScriptは20年以上に渡って活発に改版を重ねており、各社の処理系もこれに準拠する形で機能追加が進められている。

基本的な特徴としては、豊富なデータ型とコンテナ型、ガベージコレクション、Unicodeによる多言語対応、プログラムのモジュール(部品)化による他のプログラムへの容易な組み込み、プログラムの仕様の文書化(ドキュメンテーション)を支援する機能などがある。

ユニークな特徴としては、多くの言語では人間にとってプログラムを読みやすくするために便宜的に行われるインデント(字下げ)を言語仕様上の構文の一つとして採用しており、ブロックの範囲を示すのに用いられる。

言語自体の文法や語彙、記法な最小限のシンプルなものに抑えられているが、対照的に、極めて広範囲の分野に渡り豊富な機能を提供する標準ライブラリが用意されている。当初は手続き型言語とオブジェクト指向言語の特徴を備えた言語として設計されたが、関数型言語の要素の多くを取り入れ、様々なスタイルのプログラミングが可能なマルチパラダイム言語として知られている。

他の言語や環境との連携機能も充実しており、Pythonからアクセスできない低レベルの機能をC言語で記述して拡張モジュールとして組み入れる仕組みが提供されているほか、Javaライブラリを利用できる実行環境の「Jython」や、Microsoft .NET環境で.NET Frameworkの機能を利用できる「IronPython」などの処理系もある。

標準の言語処理系(CPython)にはソースコードを読み込みながら同時に実行するインタプリタが含まれ、コンパイルやビルドなど手間や時間のかかる作業を省略して記述したプログラムを即座に実行してみることができる。この処理系はオープンソースソフトウェアとして公開されており、誰でも自由に入手、利用、改変、再配布などすることができる。

Pythonの最初のバージョンは1991年にオランダのグイド・ヴァン・ロッサム(Guido van Rossum)氏によって発表された。現在ではWebアプリケーションの開発用言語として人気が高いほか、データ処理や統計解析などの分野でよく利用されることで知られる。

C言語系の言語によく見られる記法を採用した言語で、手続き型を基本としながらオブジェクト指向や関数型言語の要素も含まれている。構造体(struct)や演算子のオーバーロードなどC言語/C++言語から引き継いだ機能に加え、ジェネリクスやクロージャ、タプル、辞書型、for-in文、関数のカリー化など、関数型言語やスクリプト言語に由来する現代的な機能が多く取り込まれている。

変数などの静的型付け、変数の初期値の省略禁止、if文の処理が1行だけでも中括弧(ブレース)を省略できない、switch文のフォールスルーは明示的に記述しなければ起こらないなど、あえて制限・制約を設けることで単純な記述ミスなどに起因するバグが発生しにくいよう配慮されている。

値が存在しないことを示す特殊な値として「nil」が用意されているが、これは原則として変数などへの代入が禁止されている。代わりに、これを安全に取り扱うためのデータ型としてオプショナル型(Optional Type)が用意されている。

Swiftの開発ツールはコンパイラ基盤として「LLVM」(Low Level Virtual Machine)を採用しており、LinuxやWindowsなど同社製以外の環境向けのソフトウェアも開発できる。配布パッケージを作成する場合などにはコンパイラで実行可能コードを生成するが、開発時にはスクリプト言語のようにその場ですぐに実行してみて動作を検証することもできる。

従来のiOS/macOS向けのソフトウェア開発ではC言語にオブジェクト指向拡張を行った「Objective-C」が標準的に使われてきたが、Swiftはより簡潔で見通しのよいコードを記述することができる。従来環境からの移行に配慮して、SwiftプログラムではObjective-CのAPIやクラス、メソッドなどを呼び出すことができ、Objective-C向けのライブラリやフレームワークもそのまま使える。

情報システム開発などでは、パッケージ製品のカスタマイズや機能追加、現在使用中のシステムの改修などによらず、全体を新たに開発する(あるいは、開発し直す)ことを指してScratchということが多い。

ソフトウェア開発やWebサイト制作では、元になるソースコードや雛形(テンプレート)などを使用せず、何も無い状態からコードを記述していくことをScratchという。他から流用する要素が一切無い場合を特に「フルスクラッチ」(totally from scratch)ということがある。

既存製品を流用する場合に比べ費用や期間はかかるが、パッケージの制約や過去のしがらみなどに縛られることが少なく、独自機能を組み込んで他社と差別化するといった施策も行いやすい。流用部分がブラックボックス化することがなく、改良や修正、機能追加の自由度も高い。

ITの分野では、ある特定の機能を持ったコンピュータプログラムを他のプログラムから呼び出して利用できるように部品化し、そのようなプログラム部品を複数集めて一つのファイルに収納したものをライブラリということが多い。

一般的に、ライブラリにはオブジェクトコード(機械語などで記述された実行可能形式のプログラム)が格納されているが、それ単体で起動して実行することはできず、他の実行可能ファイルに連結されて利用される。言語や処理系によってはソースコードの集合をライブラリという場合もある。

様々なプログラムが共通して利用する汎用性の高い機能などがライブラリとして開発・提供されることが多く、標準的なライブラリはオペレーティングシステム(OS)やプログラミング言語の開発環境、開発ツールなどの一部として付属することが多い。

特定のソフトウェアやハードウェアを利用したプログラムを開発するために必要な機能がライブラリの形でまとめられている場合もあり、当該システムのソフトウェア開発キット(SDK)などの一部として開発者に提供される。

また、部品化されたコンピュータプログラム以外にも、特定の分野や形式のデータなどを検索、取得、再利用しやすい形にまとめたファイルやデータベース、Webサイトなどのことを「フォトライブラリ」「音声ライブラリ」などといったように呼ぶことがある。

個々のソフトウェアの開発者が毎回すべての機能をゼロから開発するのは困難で無駄なため、多くのソフトウェアが共通して利用する機能は、OSやミドルウェアなどの形でまとめて提供されている。

そのような汎用的な機能を呼び出して利用するための手続きを定めたものがAPIで、個々の開発者はAPIに従って機能を呼び出す短いコードを記述するだけで、自分で一から処理内容を記述しなくてもその機能を利用したソフトウェアを作成することができる。

広義には、プログラミング言語の提供する機能や言語処理系に付属する標準ライブラリの持つ機能を呼び出すための規約などを含む場合もある(Java APIなど)。

また、APIを経由して機能を呼び出す形でプログラムを構成することにより、同じAPIが実装されていれば別のソフトウェア上でそのまま動作させることができるのも大きな利点である。実際、多くのOS製品などでは同じ製品の旧版で提供していたAPIを引き継いで新しいAPIを追加するという形で機能を拡張しており、旧バージョン向けに開発されたソフトウェアをそのまま動作させることができる。

APIの形式

APIは人間が記述・理解しやすい形式のプログラムであるソースコード上でどのような記述をすべきかを定めており、原則としてプログラミング言語ごとに定義される。

関数やプロシージャなどの引数や返り値のデータ型やとり得る値の意味や定義、関連する変数や定数、複合的なデータ構造の仕様、オブジェクト指向言語の場合はクラスやプロパティ、メソッドの仕様などを含む。

通信回線を通じて遠隔から呼び出すような構造のものでは、送受信するパケットやメッセージの形式、通信プロトコル(通信規約)などの形で定義される仕様をAPIと呼ぶこともある。

Web API

近年ではネットワークを通じて外部から呼び出すことができるAPIを定めたソフトウェアも増えており、遠隔地にあるコンピュータの提供する機能やデータを取り込んで利用するソフトウェアを開発することができる。

従来は通信を介して呼び出しを行うAPIはRPC(リモートプロシージャコール)の仕様を元に製品や環境ごとに個別に定義されることが多かったが、インターネット上でのAPI呼び出しの場合は通信にHTTPを、データ形式にXMLやJSONを利用するWeb APIが主流となってきている。

2000年代前半まではWeb APIの標準として仕様が巨大で機能が豊富なSOAPの普及が試みられたが、2000年代中頃以降は軽量でシンプルなRESTful APIが一般的となり、狭義のWebアプリケーションだけでなく様々な種類のソフトウェアやネットサービス間の連携・接続に幅広く用いられるようになっている。

APIと実装

API自体は外部からの呼び出し方を規定した決まりごとに過ぎず、呼び出される機能を実装したライブラリやモジュールなどが存在して初めてAPIに挙げられた機能を利用することができる。

あるソフトウェアのAPIが公開されていれば、同じAPIで呼び出すことができる互換ソフトウェアを開発することもできる。ただし、APIを利用する側のプログラムが(スクリプトなどではなく)バイナリコード(ネイティブコード)の場合にはこれをそのまま動作させることはできないのが一般的で、同じソースコードを元に互換環境向けにコンパイルやビルドをやり直す必要がある(ソースレベル互換)。

また、API自体は標準実装における動作の詳細までは定義していないため、APIが同一の互換ソフトウェアだからといって動作や振る舞いがまったく同じであるとは限らない。商用ソフトウェアの場合はAPIが非公開だったり、すべては公開されていなかったりすることが多く、公開情報だけではAPI互換の製品を作ることも難しい。

APIと知的財産権

従来は特許で保護されている場合を除いて、APIそのものには著作権その他の知的財産権は存在しないとする見方が一般的で、実際、元のソフトウェアのコードを複製せずすべて独自に実装するという方法でAPI互換ソフトウェアが数多く開発されてきた。

ところが、米オラクル(Oracle)社が権利を有するJava言語やその処理系に関して、米グーグル(Google)社が同社の許諾を得ずにAndroidスマートフォン向けにJava APIを実装した実行環境(Dalvik VM)を開発・提供しているのは著作権侵害であるとの裁判が起こされ、米裁判所は訴えを認める判決を出した。今後はAPIの権利について従来の状況が変化していく可能性がある。

基板上にCPU(マイクロプロセッサ/MPU)やメインメモリ(RAM)、ストレージ、チップセット、入出力端子などを実装された小型コンピュータで、画面出力やネットワークインターフェースなどを備えたパソコンなどに近い仕様の製品もある。

Linuxなど汎用のオペレーティングシステム(OS)が動作するよう設計されていることが多く、ネットワーク上でサーバとして動作させたり、Pythonなどのスクリプト言語でハードウェアの入出力制御を行うことができる。

もともとは産業機械の組み込みシステムで制御用コンピュータとして使われていた製品などがこのように呼ばれており、その場合はより簡素な仕様でリアルタイムOSなど特殊なソフトウェア環境を有するものが多い。

近年では「Raspberry Pi」(ラズベリーパイ)などパソコンやスマートフォンなど汎用の小型コンピュータに近い機能や仕様を持った新たな製品カテゴリーが台頭し、組み込み用途に限らず趣味や教育など幅広い用途で利用される。

マイコンボード (ワンボードマイコン)

概ね名刺サイズかそれより小さな電子基板に、電子機器の制御などを行うマイクロコンピュータ(マイコン)としての機能を実装したもの。

CPUとしてパソコン向けなどで用いられる複雑で高性能なマイクロプロセッサではなくマイクロコントローラやSoC(System on Chip)、RISC系プロセッサなど軽量な製品を搭載し、RAMやI/Oインターフェース、プログラム記憶用の不揮発メモリなどコンピュータとしての動作に必要な一通りの機能を内蔵している。

LinuxやWindowsのような汎用のOSを用いず外部からバイナリプログラムを転送して直接実行したり、リアルタイムOSなど組み込みシステム用のソフトウェア環境を用いることが多い。外部との通信もGPIOやSPI、I2Cなどシリアルインターフェースが主体で、画面出力やネットワークインターフェースなどは無いことが多い。

半導体製品の評価ボードとして使用したり、電子機器や機械などの制御用として内蔵する組み込みシステムとして利用されることが多い。組み込み用途の製品ではシングルボードコンピュータ(SBC)との区別は曖昧で、似たような製品でもマイコンボードと呼ばれたりSBCと呼ばれたりする。

1970年代には、まな板くらいの大きさの(現代から見れば大きめな)ワンボード型コンピュータが最初期の個人用小型コンピュータとして人気を博したこともあるが、程無くより複雑な構成のマイコン、パソコンに発展していった。近年では電子工作などの制御用ボードとして「Arduino」(アルデュイーノ)などのオープンな仕様の製品が再び注目を集め、産業用だけでなく趣味や教育などの分野で利用されている。

変数につけた名前を「変数名」と呼び、記憶されているデータをその変数の値という。データの入れ物のような存在で、プログラム中で複数のデータを扱いたいときや、同じデータを何度も参照したり計算によって変化させたい場合に利用する。

変数をプログラム中で利用するには、これからどんな変数を利用するかを宣言(declaration)し、値を代入(assignment)する必要がある。コード中で明示的に宣言しなくても変数を利用できる言語もある。変数に格納された値を利用したいときは、変数名を記述することにより値を参照(reference)することができる。

変数の型

プログラム中で扱うデータは整数、浮動小数点数、文字列など様々なデータ型に分かれており、変数も特定のデータ型を持つ。多くの言語では宣言時に一つのデータ型を指定しなければならず、後から型は変えられないが、特定の型を指定しなくても処理系が適切な型を適用(型推論)してくれる言語や、代入などによって途中で型を切り替えることができる言語もある。

変数のスコープ

変数は宣言した位置などにより通用する範囲(スコープ)が決まっており、範囲の外から参照や代入を行うことはできない。プログラム全体を通用範囲とするものを「グローバル変数」(大域変数)、特定のサブルーチンや関数、メソッド、コードブロックなどの中でのみ通用するものを「ローカル変数」(局所変数)という。オブジェクト指向言語では「クラス変数」や「インスタンス変数」などに分かれる。

プログラミング言語では言語仕様などで様々な演算子が定義されており、これを組み合わせて式や命令文を構成することができる。対象となる被演算子の数によって、「a++」のように一つしか取らないものを「単項演算子」(unary operator)、「a+b」のように二つのものを「二項演算子」(binary operator)、「c?x:y」のように三つのものを「三項演算子」(ternary opeator)、任意個の被演算子を列挙できるものを「多項演算子」(n-ary operator)という。

演算子は演算の内容によっても分類でき、「a-b」「x/10」のように四則演算などの算術的な計算を記述する「算術演算子」(arithmetic operator)、「a>b」「x==y」のように二項の比較や関係を表す「比較演算子」(comparison operator)あるいは「関係演算子」(relational operator)、「a&&b」「x||y」のように論理演算を行う「論理演算子」(logic operator)などがある。

多くの言語では演算子は言語仕様で定義されており開発者が任意に追加、削除、変更することはできないが、言語によってはコード中で独自の演算子を定義して利用することができたり、既存の演算子に別の演算内容を割り当てる「多重定義」(オーバーロード)ができる場合もある。

コンピュータのCPUがプログラムを実行する際、特に指定がなければプログラムを先頭から読み込んで命令を並んでいる順に従って一つずつ実行していく。この最も基本的な命令実行の制御構造を、(他の構造と対比するため便宜的に)順次構造と呼ぶ。

一方、命令の中には命令実行の流れを変更するものもある。これを用いて、条件に従って別の実行位置に流れを分岐させる制御構造を「選択構造」あるいは「分岐構造」、条件が満たされる間だけ同じ個所を繰り返し実行する制御構造を「反復構造」あるいは「繰り返し構造」という。

コンピュータのCPUがプログラムを実行する際、特に指定がなければ命令を先頭から順に実行するが、分岐命令が存在する場合、特定の条件が満たされたらメモリの指定番地に実行位置を変更(ジャンプ)し、以降はそこから順に命令を実行していく。

このような実行制御を「条件分岐」と呼び、プログラムに複雑な処理をさせたい場合は必須の機能となる。一方、条件が満たされる間だけ同じ個所を繰り返し実行する制御構造もあり、「反復構造」あるいは「繰り返し構造」という。

コンピュータのCPUがプログラムを実行する際、特に指定がなければ命令を先頭から順に実行するが、反復構造になっている場合、指定の条件が満たされている間、指定範囲の末尾の命令を実行したら範囲の先頭に戻り、その範囲を繰り返し実行する。

同じ処理を様々な対象に次々に適用したい場合などに用いられ、プログラムに複雑な処理をさせたい場合には必須の機能となる。一方、特定の条件が満たされたらメモリの指定番地に実行位置を変更(ジャンプ)する制御構造もあり、「選択構造」あるいは「分岐構造」という。

よく知られるのはプログラムの制御構造の入れ子構造で、if( 条件A ){ ... if( 条件B ){ ... } ... } といったように、条件分岐やループの内部に、別の条件分岐やループなどが含まれた制御構造を指す。複雑な条件による分岐や多重ループを記述するための基本的なテクニックとして多くのプログラミング言語で利用できる。

for文の中にfor文を記述するなど、同じ構文を入れ子状に繰り返すことを指す場合が多いが、while文の中にif文など、異なる制御構文を内部に記述することも含む場合がある。内側の構文の内部にさらに構文を重ねて、マトリョーシカのように何重も入れ子にすることができ、階層の多さを「入れ子構造の深さ」と表現することがある。

サブルーチンなどの入れ子構造

プログラミング言語の中には、サブルーチンやプロシージャ、関数、クラスなどのコードのまとまりを入れ子構造させ、内部に同種のまとまりを定義することができるものもある。例えば、関数の内部に定義された別の関数を「関数内関数」「ローカル関数」などと呼び、クラスの内部に定義された別のクラスを「クラス内クラス」「インナークラス」「内部クラス」などという。

データ構造の入れ子構造

あるデータ構造の要素として、そのデータ構造自身を埋め込むことができる場合があり、データ構造の入れ子構造を形成する。例えば、配列を構成する個々の要素が配列になっている多次元配列は配列の入れ子構造である。

配列の配列など、内部が再帰的に同じ構造になっているものを指すことが多いが、連想配列の要素が配列になっているものなど、制御構文の場合と同じように異なる構造が入れ子状になっている場合も含むことがある。

プログラム上で関連する一連の命令群を一つのかたまりとしてまとめ、外部から呼び出せるようにしたサブルーチンやプロシージャ(手続き)の一種である。呼び出し時に引数(ひきすう/argument)と呼ばれる値を指定することができ、この値をもとに内部で処理を行って、結果を返り値(かえりち/return value)あるいは戻り値(もどりち)として呼び出し元に通知する。

プログラミング言語によって、返り値を持つものを関数(ファンクション)、処理を行うだけのものをサブルーチンやプロシージャとして区別する場合もある(Pascalなど)が、C言語やJavaScriptのようにすべてが関数で引数や返り値が省略可能になっている言語もある。

多くのプログラミング言語は開発者が自由に関数を定義してプログラム中で呼び出せる構文や記法を定めているほか、算術関数や文字列処理などよく使われる基本的な関数言語仕様や標準ライブラリなどの中であらかじめ実装済みとなっている(組み込み関数)。

関数といっても数学のように計算を行うものには限られず、「利用者に入力を促して入力値を返す」関数といったものもあり得る。途中で画面に何かを表示するなど、引数や返り値と直接関係ない処理を行ってもよい。

プログラムは内部に変数の値など実行状態を持つため、これを反映して同じ引数から異なる返り値が得られる場合もある。また、関数が行う処理によって状態が変化することもあり、これを関数の持つ「副作用」という。多くの算術関数のように副作用のない関数もある。

多くのプログラミング言語は、関数やサブルーチン、クラスなど部品化された機能単位を組み合わせて複雑なプログラムを作成する仕組みを持っている。ある言語で利用できる関数のうち、言語仕様に規定されており、処理系が直接解釈できるものを組み込み関数という。

言語によって何が用意されているかは異なるが、基本的・汎用的な文字列操作や算術演算、入出力などの関数が提供されていることが多い。オブジェクト指向言語の場合は、組み込みクラスや組み込みオブジェクト、およびそれらに付随する組み込みメソッドが同様の役割を果たす。

言語仕様に規定され、標準的に利用できる関数全体を「標準関数」という。言語によっては、組み込み関数以外にも、部品化されたプログラム集であるライブラリによって提供される標準関数が規定されている場合がある。そのような関数は「標準ライブラリ関数」という。

これに対し、開発者が自らのプログラム上で独自に定義・実装した関数を「ユーザー定義関数」(user-defined function)という。SDKなど特定の用途や環境でのみ利用可能な関数などもユーザー定義関数として実装されて提供される。

仮引数と実引数

関数などを定義する際に外部から受け取った値を表す変数などを「仮引数かりひきすう」(formal argument)、関数を呼び出す側が実際に指定した値を「実引数じつひきすう」(actual argument)という。

例えば、2つの数を受け取って和を返す関数 function sum(a, b){ return a + b; } があるとき、aやbを仮引数という。一方、この関数を呼び出すコード s=sum(1,2); における1や2が実引数となる。1はaに、2はbに代入されて関数内の処理が実行される。

値渡しと参照渡し

プログラミング言語の引数には「値渡しあたいわたし」(call by value)と「参照渡しさんしょうわたし」(call by reference)があり、どちらもサポートしている言語と片方のみサポートしている言語がある。

値渡しは変数の内容をコピーして渡す方法で、渡された関数などが変数の内容を変更しても、元の変数には影響がない。参照渡しは変数の所在を表す情報を渡す方法で、渡した側と渡された側が同じ変数を共有するため、呼び出された側で変更を加えると呼び出し側にも変更が反映される。

関数などが処理を行った結果として呼び出し元に報告される値のこと。反対に、呼び出し元から関数などに対してパラメータとして渡す値のことは「引数」(ひきすう、argument)という。

戻り値は計算結果の数値や処理結果のデータなどが代表的だが、処理が正しく終了したかどうかを表す真偽値やコード番号、メッセージなどを返す場合もある。多くの言語では「return x+y;」(変数xとyの和を返却する)のようにreturn文(リターン文)と呼ばれる記法で返す値を指定する。

ほとんどのプログラミング言語では戻り値は一つしか返すことができないが、変数への参照やメモリアドレス(ポインタ)を返したり、配列などの複合的なデータ構造、データ型に値を格納して返すことで、複数のデータの集合を返すことができるようになっていることが多い。C言語のvoid型関数のように、明示的に何も返さないよう指定できる言語もある。

関数などを定義する際に戻り値のデータ型もあらかじめ宣言するようになっていることが多く、呼び出し側で受け取る変数の型も揃える必要がある。言語によっては、同じ名前だが引数と戻り値のデータ型が異なる複数の関数やメソッドなどを同時に定義し、引数の型によって自動的に使い分ける機能(オーバーロード)が利用できる場合もある。

配列はほとんどのプログラミング言語に存在する最も基本的なデータ構造の一つで、単純に変数を一列に並べたものである。データ全体はコード中で配列名で指し示され、各要素は通し番号などの添字で区別される。例えば、長さ5の整数型の配列変数xを宣言すると、x[0]からx[4]まで5つの整数型の変数が用意され、それぞれ独立に整数値を格納することができる。

各要素のデータ型が同じでなければならない言語と、要素ごとに異なる型のデータを格納できる言語がある。変数の宣言が必須の言語では、配列変数の宣言時に要素のデータ型と数をあらかじめ指定しなければならないことが多い。要素数を後から増減できる動的配列(可変長配列)が利用できる言語もある。

添字は0から始まる整数とする言語が多く、要素がn個の配列の添字は0からn-1までとなる。添字に文字列など整数以外のデータ型の値を取れるようにしたデータ構造を利用できる言語もあり、これを「連想配列」(associative array)と呼ぶ。言語によっては同様のデータ構造を辞書(ディクショナリ)、ハッシュ、マップ、連想リスト等と呼ぶこともある。

配列の要素として配列を格納した、入れ子状のデータ構造を「多次元配列」という。配列の要素が配列になっており、その要素が値になっている構造が「2次元配列」で、配列が3段階に入れ子状になっている構造は「3次元配列」である。同様に、入れ子がn段階になっている配列を一般に「n次元配列」という。要素が値になっている単純な配列をこれらと対比する場合は「1次元配列」と呼ぶことがある。

配列変数は一つの変数に複数の値を並べて格納できるデータ構造で、多くのプログラミング言語に標準で用意されている。配列内の各要素を識別・指定するために通し番号が与えられており、これをコード上で変数名の隣などに記述したものを添字という。

例えば、C言語やその記法を受け継ぐ多くの言語では角括弧で囲んだ数字が配列の添字を表し、“a[0]” は配列aの先頭の要素を、“a[9]” は先頭から10番目の要素をそれぞれ指し示す。

スクリプト言語などでは配列の添字として0から始まる整数の通し番号以外に、任意のプリミティブ型(実数や文字列など)の値を指定できるデータ構造が用意されていることがあり、言語によって連想配列、ハッシュ、マップ、辞書(ディクショナリ)など様々な名称で呼ばれる。

IT以外の分野では、論文などの文章中で参照すべき注釈の位置を記した番号や記号、数学のべき乗の指数や対数の底、化学式の原子の数などのように、文字の斜め上や下などに小さく添えられた数字や文字、記号、数式などが添字の一種である。

プログラミングの分野では、ソースコードのことを「プログラムリスト」「ソースリスト」などと呼び、これを略してリストということがある。

データ構造のリスト

基本的なデータ構造の一つで、複数のデータを順序を付けて格納することができる複合データ型(コンテナ/コレクション)をリストという。

中でも、各データが次のデータの所在を表す参照情報(リンク/ポインタ)を持っているものを「連結リスト」(linked list：リンクリスト/リンクトリスト)と呼び、これを略してリストという場合も多い。リストは他に動的配列などを用いても実装することができる。

連結リストの各要素はデータの他に自分の隣の要素を指し示す所在情報を持っている。これを辿ることで、各要素に順番にアクセスすることができる。各要素が自分の次(後)の要素への参照のみを持つ構造を「片方向リスト」「単方向リスト」と呼び、これに加えて自分の前の要素への参照をもつものを「双方向リスト」という。

また、先頭から末尾へ直線上に要素が連結されているものを「線形リスト」、先頭も末尾もなく要素が円環状に連結されているものを「循環リスト」という。

曖昧さのない単純で明確な手順の組み合わせとして記述された一連の手続きで、必ず有限回の操作で終了し、解を求めるか、解が得られないことが示される。コンピュータで実行する場合は、基礎的な演算、値の比較、条件分岐、手順の繰り返しなどを指示する命令を組み合わせたプログラムとして実装される。

数値などの列を大きい順または小さい順に並べ替える「整列アルゴリズム」、たくさんのデータの中から目的のものを探し出す「探索アルゴリズム」、データが表す情報を損なわずにより短いデータに変換する「圧縮アルゴリズム」といった基本的なものから、画像の中に含まれる人間の顔を検出する、といった複雑なものまで様々な種類のアルゴリズムがある。

同じ問題を解くアルゴリズムが複数存在することもあり、必要な計算回数や記憶領域の大きさ、手順のシンプルさ、解の精度などがそれぞれに異なり、目的に応じて使い分けられる。例えば、ある同じ問題に対して、原理が単純で簡単にプログラムを記述できるが性能は低いアルゴリズム、計算手順が少なく高速に実行できるが膨大な記憶領域を必要とするアルゴリズム、厳密な解を求めるものより何桁も高速に近似解を求めることができるアルゴリズムなどがある。

何かを探し出す手順を定式化したもので、探す対象は単体の数値であったり、特定のパターンに一致する文字列であったり、目的地までの最短経路であったり、将棋の最も有利な一手であったりする。データ構造や問題の種類によって様々なアルゴリズムが考案されている。

リスト探索

最も基本的な探索問題はリスト探索で、配列などに一列に並べられた要素の中から指定されたものを探し出す手順を考えるというものである。最も単純な探索法は「線形探索」(linear search)で、端から順に要素を照合していく方法である。効率は最も悪いがどんなリストでも探索することができる。

大きい順または小さい順に要素が並んだリストであれば「二分探索」(binary search)を用いることができる。全体の半分の位置にある要素を探している値と比較し、値が含まれる側の半分に絞り込む。次に絞り込んだ半分のリストの中央の値と比較し、四分の一に絞り込む。この手順を候補が一つになるまで繰り返せばよい。

二分探索と同じ原理だが、常にリストの真ん中の要素と比較するのではなく、大きさとリスト内の位置がほぼ比例していると仮定して探索値に近い値が出現しそうな位置を予想する手法を「内装探索」という。他にも、リストからハッシュテーブルや平衡二分探索木などのデータ構造を作り出して探索を効率化する手法などが知られている。

他の探索

文字列の中から別の文字列や指定の条件を満たす文字列パターンを探索することを「文字列探索」という。人間にとって意味のある文字列は様々な出現頻度で単語が並んだ構造になっているなどの特徴があり、KMP法やBM法など様々なアルゴリズムが提唱されている。

データ群をリストではなく木構造やグラフなどデータ同士の繋がりを表現することができる構造で表現し、一定の条件に基づいて探索を行うアルゴリズムもよく用いられる。現実の問題を定式化してコンピュータに解かせようとすると木探索、グラフ探索の問題に帰着することがよくある。

例えば、地図上の最短経路を求める問題はグラフ探索であり、ダイクストラ法やベルマンフォード法などの探索法が用いられる。将棋やチェスの指し手を考える問題は各手番の選択肢を木構造で表現した「ゲーム木」を探索する問題であり、ミニマックス法やアルファベータ法などのアルゴリズムがよく知られている。

最も単純なアルゴリズムで、配列などに格納されたデータ列の中から、まず先頭の要素を探しているデータと比較する。一致しなければ2番目の要素と比較する。これを末尾の要素まで繰り返し、途中でデータを発見したらそこで探索を終了する。

N個のデータ列の中から線形探索する場合、最良のケースは先頭の要素と一致する場合で比較回数は1回、最悪のケースは末尾まで探してもデータが見つからなかった場合で比較はN回、平均の比較回数はN/2回となる。比較回数の平均値は要素数に正比例して増大する。

仕組みが単純なため短いプログラムコードで記述でき、コードを読んだ人が処理を理解しやすく、探索対象のデータ列以外に余分な記憶領域を消費せず、事前にデータ列のソート(大きい/小さい順に並べ直す処理)などの前処理を行う必要がないという利点がある。より高度なアルゴリズムに比べると平均の比較回数は多く、性能の高いアルゴリズムとは言えない。

まず、データを降順(大きい順)あるいは昇順(小さい順)に並べ替え、探索したいデータが中央の要素より大きいか小さいかを調べる。これにより、データが全体の前半分にあるか後ろ半分にあるかを判定することができるため、存在しない側の半分は探索範囲から外すことができる。

半分になったデータ群の中央の要素と再び比較し、前半と後半のどちらにあるかを調べる。この操作を繰り返し行うことで、一回の操作ごとに探索範囲の大きさが半分になっていき、中央の要素が求めるデータに一致するか、探索範囲の要素数が一つになる(求めるデータは見つからなかったことが確定する)と探索は終了する。

値の大小は文字の索引順の前後関係などに適宜置き換えることにより、順序と比較手段を定義できればどのようなデータにも適用することができる。

n個のデータ群から平均でlog₂n回の比較で探索を終えることができ、例えば1000個のデータを10回の比較で探索できる。原理は単純ながら高速なアルゴリズムである。ただし、要素があらかじめ整列済みである必要があるため、未整列のデータに適用するにはソートの分の計算時間も必要となる。

複数の同じ種類の要素が一列に並んでいる場合に、すべての要素に一律に適用可能な順序の規則を用いて並べ替える操作を意味する。数値と日付のように異なる種類の要素が混在していたり、要素間にじゃんけんの出し手のような循環的な関係性がある場合には正しく整列することができない。

数を小さい方から大きい方へ並べる順序を「昇順」(ascending order)、その逆を「降順」(descending order)という。数以外の場合、アルファベットを「A」から「Z」へ、読み仮名を「あ」から「ん」へ、日付や時刻を古い方(過去)から新しい方(未来)へといったように、本来の並び順や自然な順序を昇順、逆を降順という。

ソートアルゴリズム

コンピュータによるデータ処理でもソートは頻繁に用いられる操作で、整列手順を定式化したものを「ソートアルゴリズム」(sorting algorithm)という。古くから活発に研究され様々な手法が考案されており、計算回数の少なさ(高速さ)や必要な記憶装置の容量、手順のシンプルさ(プログラムの短さ)などが異なる。

平均的に効率が良く、広く用いられるのは「クイックソート」(quick sort)と呼ばれる手法で、要素数がn倍になると平均の計算時間が n×log₂n 倍になる。プログラミング言語に標準で組み込まれた配列を整列する関数などによく採用されている。

データ列に同じ値が含まれる場合、その出現順がソート前後で変わらない手法を「安定ソート」(stable sorting)、保存されるとは限らない(順序が入れ替わることがある)手法を「不安定ソート」(unstable sorting)という。

また、元のデータ列の格納領域のみを用いて操作が完結する手法を「内部ソート」(in-place sorting)、外部に別の領域を確保する必要がある手法を「外部ソート」(external sorting)という。組み込みシステムなど利用できるメモリ領域が限られる場合には、高速性よりも内部ソートであることが重視されることもある。

複数の同じ種類の要素が一列に並んでいる場合に、すべての要素に一律に適用可能な順序の規則を用いて並べ替える操作を意味する。数値と日付のように異なる種類の要素が混在していたり、要素間にじゃんけんの出し手のような循環的な関係性がある場合には正しく整列することができない。

数を小さい方から大きい方へ並べる順序を「昇順」(ascending order)、その逆を「降順」(descending order)という。数以外の場合、アルファベットを「A」から「Z」へ、読み仮名を「あ」から「ん」へ、日付や時刻を古い方(過去)から新しい方(未来)へといったように、本来の並び順や自然な順序を昇順、逆を降順という。

ソートアルゴリズム

コンピュータによるデータ処理でも整列アルゴリズムは頻繁に用いられる操作で、整列手順を定式化したものを「ソートアルゴリズム」(sorting algorithm)という。古くから活発に研究され様々な手法が考案されており、計算回数の少なさ(高速さ)や必要な記憶装置の容量、手順のシンプルさ(プログラムの短さ)などが異なる。

平均的に効率が良く、広く用いられるのは「クイックソート」(quick sort)と呼ばれる手法で、要素数がn倍になると平均の計算時間が n×log₂n 倍になる。プログラミング言語に標準で組み込まれた配列を整列する関数などによく採用されている。

データ列に同じ値が含まれる場合、その出現順がソート前後で変わらない手法を「安定ソート」(stable sorting)、保存されるとは限らない(順序が入れ替わることがある)手法を「不安定ソート」(unstable sorting)という。

また、元のデータ列の格納領域のみを用いて操作が完結する手法を「内部ソート」(in-place sorting)、外部に別の領域を確保する必要がある手法を「外部ソート」(external sorting)という。組み込みシステムなど利用できるメモリ領域が限られる場合には、高速性よりも内部ソートであることが重視されることもある。

すべての要素について隣接する要素と大きさを比較し、並べたい順番と逆転していたら両者を入れ替える。この手順を最高で要素数-1回繰り返すと並べ替えが完了する。要素の入れ替えが発生しなくなった時点で処理を打ち切ってもよい。

一般的な実装では、この処理を列の一方の端から反対の端まで順番に行うことが多く、繰り返しの度に未整列の要素の中で最も大きな(あるいは小さな)要素が列の端に移動していく様子を泡(バブル)が浮き上がっていく様に例えてこのような名称となった。

最良の場合の計算時間は O(n) と高速だが、最悪の場合の計算時間は O(n²) と整列法の中でも最も遅い部類に入り、平均して高速な手法とは言えない。ただし、要素の比較・交換は順序を問わず並列化しやすいという特徴があり、並列分散処理が可能な環境では高速化することができる。

整列したいデータ列以外の記憶領域を用意しなくてよいインプレースソート(内部ソート)で、同じ大きさの要素の順序が入れ替わらない安定ソートである。アルゴリズムの理解や実装が容易で、コードの記述量が少ない。実用上はあまり使われないが、整列法の学習ではほぼ必ず取り上げられ、効率化した派生アルゴリズムも多く考案されている。

数値の列を先頭から小さい順(昇順)に並べる場合を考える。まず、先頭から2つの値を比較して小さい方を先頭に、大きい方を2番目に置く。次に3番目の値を取り出し、先頭・2番目と順に比較し、適切な位置に挿入する。

4番目以降も同様にして、n番目の値を取り出して先頭からn-1番目までと順番に比較し、適切な位置に挿入する操作を繰り返す。これを末尾の値まで繰り返せば、先頭が最も小さく末尾が最も大きい数値の列が得られる。

n番目の値を挿入する際、それが整列済みの列の中で最も小さければ先頭の値との1回の比較で挿入位置が決定できるが、最も大きければ整列済みの値の数(n-1回)だけ比較を繰り返さなければならない。

すなわち、要素が整列済みに近い状態ならば高速に整列を完了でき、最良計算時間はO(n)となるが、逆順に並んでいる場合は比較回数が爆発的に増大し、最悪計算時間は O(n²) となってしまう。この欠点をある程度緩和したアルゴリズムとして「シェルソート」(Shell sort)がある。

整列したいデータ列以外の記憶領域を用意しなくてよいインプレースソート(内部ソート)で、同じ大きさの要素の順序が維持される安定ソートである。アルゴリズムの理解や実装が容易なため、対象データ列が短いことが分かっている場合などに利用されることがある。人間に並べ替えを行わせると、多くの人がまっさきに自然に思いつく方法であるとも言われる。

大きな問題を小さな部分問題に分割していく「分割統治法」を利用した整列法で、データ列から適当に基準値を決め、これより大きいグループと小さいグループに分けるという手順を、分けた小さなグループに対しても再帰的に繰り返していく。

基準値の選び方には様々な方式があり、これによって比較・交換回数が左右されるが、あまり複雑な決定法だと基準値を選出するのに計算量を費やしてしまうため、単純に先頭やランダムな位置を選択することも多い。

n個の要素をソートする計算量は最良でも平均でも O(nlogn) と高速だが、最悪の場合は O(n²) になってしまう欠点もある。同じ計算量オーダーとなる整列法はヒープソートなどいくつかあるが、実際に試してみると平均的にクイックソートが高速であるとされる。

元のデータ列を格納した領域以外に別の記憶領域を必要としないインプレースソート(内部ソート)だが、通常は関数の再帰呼び出しを用いて実装するため、実用上はスタックの容量が O(logn) だけ必要となる。同じ大きさの要素の順序の維持は保証されない不安定ソートである。

例

例えば、(3,7,4,2,6,1,5)という整数列を小さい順(昇順)に並べ替える場合を考える。先頭の3を基準として、左右端から反対の端に向かって値を一つずつ基準と比較していき、左から探した3以上の値が右から探した3未満の値より左にあったら交換する。両者を比べて3以上が右にあったら探索終了となる。

3と1、7と2が交換され、(1,2,4,7,6,3,5)となる。2と4を比較して探索が終わったので、この間で2つのグループに分け、(1,2)-(4,7,6,3,5)のそれぞれに同じ操作を行う。(1,2)は(1)-(2)に、(4,7,6,3,5)は(3)-(7,6,4,5)に分かれる。

(7,6,4,5)に同じ操作を繰り返すと、(5,6,4)-(7) → (4)-(6,5)-(7) → (4)-(5)-(6)-(7) と分割されながら整列されていく。分割によってすべてのグループの要素数が1になったところで整列終了となる。このとき、端から順に小さい順に値が並んでいることが分かる。

最初にデータ列を半分、そのまた半分と分割していき、一つ一つのデータがバラバラになるまで分割する。その後、最初は単体のデータ同士を、続いて要素数が同じ列同士を順に併合していく。

併合する際は二つの列の先頭のデータを比較し、小さい(あるいは大きい)方を取り除いて併合列に追加する。二つの列の内部はすでに整列済みであるため、両方の列のデータが無くなるまでこの手順を繰り返すことで、整列済みの併合列を得ることができる。列が一つの併合されたら整列完了となる。

平均計算時間も最悪計算時間もO(nlogn)となる極めて高速なソートアルゴリズムだが、元のデータ列の他に作業用の記憶領域を必要とする。実装上の配慮により、同じ大きさの要素の順序が入れ替わらない安定ソートとすることができる。

多くのプログラミング言語には乱数を生成する組み込みの関数やメソッドなどが用意されており、呼び出すたびに規則性のないランダムな数値を返す。多くの言語では0以上1未満の浮動小数点数が得られるようになっており、用途に応じて必要な形式に計算・加工して利用する。

コンピュータはその性質上、ソフトウェアによって完全な乱数を生成することはできないため、統計的に乱数と同じ性質を持つような「擬似乱数」(pseudorandom numbers)を計算によって生成している。

これは計算方法と初期値が分かれば全く同一の数値列を再現できるため、暗号化などの用途では不都合となる場合がある。このため、センサーを内蔵して外界の物理現象を測定して数値として反映させるなどの手法により、擬似的でない真の乱数を生成する半導体チップが利用される場合もある。