プログラマーだけどアルゴリズムが苦手という人向けのおすすめ勉強法
[最終更新日]2024/10/09
「プログラミングスキルはマスターしているものの、アルゴリズムは苦手」という人は多いのではないでしょうか?
開発現場では効率の良いコーディングができず、なかなか評価が高まらないことにお悩みの人もいるかもしれません。
目次
プログラマーにおすすめの転職エージェント【実務経験者・未経験者別】
対象エンジニア層 | 実務経験3年以上 | 実務経験3年以上 | 実務経験3年以上 | 実務経験3年以上 | 実務経験3年以上 | 実務経験3年以上 | 実務経験3年以上 | 実務未経験~2年 | 実務未経験~2年 | 実務未経験~2年 | 実務未経験~2年 |
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サービス名 | レバテックキャリア | マイナビIT AGENT | リクルートエージェント | ギークリー | 社内SE転職ナビ | マイビジョン | テクノブレーン | ユニゾンキャリア | ワークポート | doda | type転職エージェント |
メリット |
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デメリット |
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ITエンジニア の公開求人数 | 約2.5万件 | 約2.1万件 | 約10万件 | 約2.2万件 | 約4,000件 | 非公開 | 非公開 | 約1.0万件 | 約2.5万件 | 約5.7万件 | 約5,800件 |
特に多い エンジニア職種 | プログラマー・SE全般、PL・PM | アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、社内SE、SE・PG、PM・PL | プログラマー・Webエンジニア、社内SE、製品開発・ASP、組込み・制御エンジニア、ITコンサル | プログラマー、SE、PL・PM、その他トレンド性の高い分野(エンタメ、ディープテック、SaaSなど) | アプリケーション(Web・モバイル)、IT企画・情報システム、サーバー(設計/構築・保守/運用) | ITコンサルタント など | 機械、電気、半導体関連エンジニア、制御、組み込みエンジニア、フロント/サーバーサイドエンジニア、業務系SE | Webエンジニア、インフラエンジニア、社内SE、クラウドエンジニア | SE・PG、PL・PM、インフラエンジニア、社内SE | Webエンジニア、インフラエンジニア、SE、PM、機械学習・AIエンジニア | SE・PG、PL・PM、インフラエンジニア、社内SE |
対象地域 | ◎全都道府県 | ◎全都道府県 | ◎全都道府県 | ◎全都道府県 | ◎全都道府県 | ◎全都道府県 | 関東・関西 | 関東(東京・神奈川・千葉・埼玉)・関西(大阪府) | ◎全都道府県 | ◎全都道府県 | 東京・神奈川・埼玉・千葉 |
おすすめの人 |
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公式サイト |
表内の求人数は2024年10月時点のものです。
1)プログラマーがアルゴリズムを学んだ方がよい理由
プログラマーにとって、アルゴリズムの習得はぜひとも身につけておきたいスキルの一つです。
その理由を、以下に挙げました。
アルゴリズムの習得は、ご自身が持つプログラミング能力の評価を上げることにつながります。それぞれの項目について、詳しく確認していきましょう。
物事を整理し、スムーズに理解できる
アルゴリズムは、コーディングをスムーズに進めるうえで重要な概念です。
アルゴリズムを学ぶことで課題を構成する要素を分解でき、内容を整理した理解が可能となります。
一見複雑で解きにくいと思う問題でも、アルゴリズムの活用により解き方が見つかり、回答への道筋を示せます。
例えば、生まれた年を「はい」か「いいえ」だけで当てるゲームを考えてみましょう。
これまでの最高寿命が122歳 ※とすると、生まれた年は7回の質問で正解にたどり着けます。
1999年に生まれた人に質問しているのが以下の表です。なお「~年より前」「~より後」の質問は、その年を含まないものとします。
回数 | 質問 | 回答 | 回答後に絞られた範囲 |
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1 | 生まれた年は1960年より後ですか? | はい | 1961年以降 |
2 | 1984年より後ですか? | はい | 1985年以降 |
3 | 2001年より前ですか? | はい | 1985年~2000年 |
4 | 1992年より後ですか? | はい | 1993年~2000年 |
5 | 1997年より前ですか? | いいえ | 1997年~2000年 |
6 | 1999年より前ですか? | いいえ | 1999年~2000年 |
7 | あなたは1999年生まれですか? | はい | 1999年 |
これに対して1年ごとにたずねる方法は最大で120回以上もかかる可能性があり、非効率です。
アルゴリズムを知っているかどうかは、仕事の効率や成果に大きな影響を与えます。
※ 参考(最高寿命:122歳)
国立国会図書館「レファレンス事例詳細 ギネスブックで世界最高齢は何歳か。」
プログラミングのパフォーマンス向上に繋がる
さまざまなアルゴリズムを知っている人は、問題を確実かつ最短の時間で解決できる方法を見つけることができます。
高いパフォーマンスを出すプログラムを設計でき、適切な言語を選んでコーディングできるわけです。
アルゴリズムを理解している人は問題のポイントを把握し、なるべく単純化して理解しようとしています。
このため、作成したコードもわかりやすくなるでしょう。
余分なコードを書かずに済むため生産性向上に役立つことも、見逃せないメリットに挙げられます。
他のメンバーが書いたコードもスムーズに理解でき、トラブル対応もスムーズに行える
アルゴリズムを理解している人は、他のメンバーが書いたコードを見た際にどのようなロジックで動いているか理解しやすくなります。
リファクタリングや機能強化の際にもポイントを押さえた改善を行えるため、デグレなどのトラブルも引き起こしにくくなります。
加えて、スムーズなトラブル対応にも役立ちます。本来あるべきロジックとの食い違いを速やかに発見でき、適切な修正や対応をすることができるでしょう。
問題解決のためのアイデアが生まれやすくなる
アルゴリズムを理解するメリットには、問題解決のアイデアが生まれやすくなることも挙げられます。
49校が出場する高校野球を例に、トーナメント戦に必要な試合数を考えてみましょう。
複雑そうに見えますが、「1戦ごとに1校が敗退する」と考えると簡単です。どのような組み合わせになっても、48試合目で優勝校が決まります。
アルゴリズムの理解は問題のポイントに焦点を当て、スムーズな解決を助けます。
2)プログラマーが学んでおくべき代表的なアルゴリズム4つ
プログラマーが知っておきたいアルゴリズムには、以下の4つが挙げられます。
それぞれの特徴を知り、うまく使い分けることが上手なコードを書くコツです。各アルゴリズムの特徴を、順に確認していきましょう。
探索アルゴリズム
探索アルゴリズムは、必要な情報を効率よく探し出すために使われるアルゴリズムです。
システムで扱うデータはしばしば大量となるため、探し方によってパフォーマンスに大きな差が出ます。できるだけ速くデータを見つけられるアルゴリズムの選択が必要です。
代表的な探索アルゴリズムには、以下のものが挙げられます。
- 線形探索(データを順番に調べる)
- 二分探索(データがどちらのグループにあるか分けながら調べる)
- 幅優先探索(近くにあるものから順番に調べる)
- 深さ優先探索(すべてのパターンを調べ、条件に合わない場合は途中で調査を打ち切る)
実務では上記のなかからデータの特性やシステム要件にあわせて、適切なアルゴリズムが選択されます。
ソートアルゴリズム
データの保管にあたり、規則的にデータを並べる「ソート」は重要です。とりわけ「二分探索」は、ソート済みのデータであることが前提です。
結果は同じであっても、ソートの方法によってパフォーマンスは変わります。
ソートは繰り返し行われることにも留意しなければなりません。スムーズに動作するシステムづくりには、ソートアルゴリズムの理解も不可欠です。
代表的なソートアルゴリズムには以下のものがあり、適切なアルゴリズムが選ばれ実装されます。
- バブルソート(隣の数と比較しながら並べる手法。大量データのソートには不向き)
- クイックソート(基準値を決め、その値との大小を比較しながら並べる手法)
- マージソート(整列された数字列を統合しながら並べる手法)
暗号化アルゴリズム
プログラマーに関わらず、ITエンジニアにとって暗号化はぜひ知っておくべきスキルです。暗号化もアルゴリズムによってなされており、大きく以下の2つに分かれています。
- 共通鍵暗号方式(暗号化と復号化の鍵が同じ)
- 公開鍵暗号方式(暗号化と復号化の鍵が異なる)
代表的な暗号化アルゴリズムには、以下のものが挙げられます。
- AES(共通鍵暗号方式。データに対して4種類の変換を施す。暗号鍵は最長256ビットの長さを選べる)
- RSA(公開鍵暗号方式。素因数分解の困難さを活用する)
幾何学系アルゴリズム
2次元や3次元の課題解決には、幾何学系アルゴリズムも用いられます。
コンピューターグラフィックやゲーム、ロボットなど、幅広い分野で用いられるため、これからのプログラマーは知っておくべきアルゴリズムです。
代表的な幾何学系アルゴリズムには、凸包が挙げられます。凸包とは複数の点をすべて含む面積が最小の凸多角形を求めるアルゴリズムで、図形の描き方により以下の3つに分けられます。
- ギフトラッピング(隣の点を1つずつ順番に結び、図形を完成させる)
- グラハムスキャン(反時計回りに点を結び、図形を完成させる)
- アンドリューのアルゴリズム(凸包の上部と下部を結び、図形を完成させる)
3)アルゴリズムの学習を後押しする4つの方法
アルゴリズムを学ぶ方法は複数ありますが、効率的・効果的な学習方法は限られます。以下に挙げる4つの方法は、アルゴリズムが苦手な人におすすめです。
いずれの方法も、ポイントを押さえた学習により効果を上げることが可能です。それぞれどのように学習を進めればよいか、詳しく確認していきましょう。
基礎知識が不安な人はまず書籍&学習サイトで
アルゴリズムは、正しく学ぶことが重要です。
うろ覚えの知識のまま実務に臨むと、プログラミングスキルの高い人でも品質の悪いコードを作ってしまうかもしれません。これは大変もったいないことです。
アルゴリズムは、体系化された知識として提供されています。また書籍や学習サイトのなかには図やイラスト、動画をふんだんに活用し、直感的な理解を目指すものも少なくありません。
基礎知識を不安に感じる人は、正しい知識を得ることで不安を自信に変えられます。実務に活かすためにも、アルゴリズムは書籍や学習サイトを使って学びましょう。
ここからはおすすめの書籍や、無料で学べる学習サイトを紹介します。また有料の学習サイトとしてUdemyを取り上げ、おすすめのコースを紹介します。
アルゴリズム初心者におすすめの書籍/学習サイト
アルゴリズム初心者におすすめの書籍には、以下のものが挙げられます。
アルゴリズムビジュアル大事典(マイナビ出版)
代表的なアルゴリズムを図解で説明している。幾何学系アルゴリズムの説明もある。
Pythonで学ぶアルゴリズムの教科書(インプレス)
Pythonの基礎的なコードも学べる
問題解決のための「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本(技術評論社)
アルゴリズムの理解に必要な数学も学べる。
またおすすめの学習サイトには、以下のものが挙げられます。ここでは、無料で学べるサイトを取り上げました。
サイト名 | コメント |
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VISUALGO | アルゴリズムの動作をパソコン上で体感できる |
paizaラーニング アルゴリズム入門編 | 有料のチャプターも多いが、「巡回セールスマン問題」など、一部のチャプターは無料で受講できる |
実務レベルで役立てられるおすすめのアルゴリズム学習コース(Udemy)
アルゴリズムを学ぶならば、Udemyの活用がお得です。ここでは初心者向けにおすすめする4つのコースを紹介します。
実際にソースコードを書き 、動作を確認する
プログラマーがアルゴリズムを学ぶ目的は、コーディングに活かすことです。このためアルゴリズムをいくつか学んだらプログラムを作り、どのような動きをするか試してみるとよいでしょう。
意図通りに動作しない事態に直面したとき、アルゴリズムの理解が間違っていたことに気づくかもしれません。その場合は、正しい学びにつながる機会となるでしょう。
コーディングにより、プログラミング能力とアルゴリズムの理解度の両方をアップできます。
もちろん、意図通りに動いたときの喜びはひとしおです。本やサイトでの学びは退屈に感じがちですが、コーディングを兼ねることで楽しく学ぶことが可能です。
ある程度慣れてきたら資格試験で習得度をチェックする
アルゴリズムの学習が進んだら、資格試験で習熟度を試すことも良い方法の一つです。
アルゴリズムを踏まえたプログラミングスキルを問う資格として、AtCoderが実施する「アルゴリズム実技検定」が挙げられます。
参考: AtCoder「アルゴリズム実技検定」
AtCoder「アルゴリズム実技検定(PAST)とは」
この試験は実際にプログラミングを行い、スキルを5段階で認定します。効率の良いロジックを早く正確に記述できる人ほど、高いスキルが認定されるわけですから、実務に即した資格といえるでしょう。
公的機関が認定した資格をお求めの人は、基本情報技術者試験がおすすめです。
もともとアルゴリズムに関する問題は主な項目の一つでしたが、2023年度からは科目B試験の8割が「アルゴリズムとプログラミング」に関する設問となります※。
このため、アルゴリズムのスキルを試せる資格となるでしょう。
※参考: 情報処理推進機構「情報処理技術者試験における出題範囲・シラバス等の変更内容の公表について(基本情報技術者試験、情報セキュリティマネジメント試験の通年試験化)」
情報処理推進機構「基本情報技術者試験 科目 B のサンプル問題」
働きながらアルゴリズムが学べる職場環境を得る
アルゴリズムについてある程度知識が付いたら、働きながらアルゴリズムが学べる職場環境も探してみましょう。
「きちんと理解できるまで実務に就くのは不安だ」という人もいますが、アルゴリズムは実際に実務で使ってみることで理解を深められます。
とくに現在転職を考えている人は、「スキルアップしてから転職しよう」よりも「転職とスキルアップを両輪で進めよう」というマインドの方がうまく行くケースが多いです。
ですが、新しい職場が適切にアルゴリズムを学べる環境かどうかは、しっかり調べなければなりません。
また、あなたのスキルレベルに合わせて業務が与えられるかも注意すべきでしょう。
これら企業研究は自力で行うのが基本ですが、あわせてITエンジニアの転職支援に強い転職サイト・エージェントを利用することをおすすめします。
次章で紹介する転職サイト・エージェントは、担当となるエージェントがあなたのキャリアの志向やスキルセットをヒアリングしたうえで、アルゴリズムが学べる職場を提案してくれるでしょう。
サービスによって紹介される求人は異なりますので、善い選択・判断ができるように複数のサービスに登録しておくことをおすすめします。
4)「アルゴリズムを学べる環境で働きたい」人のおすすめ転職サイト・エージェント
レバテックキャリア
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「エンジニアリングに詳しい担当からのサポートを受けたい」人はレバテックキャリアがおすすめです。
レバテックキャリアは、ITエンジニアの転職支援に特化した転職エージェントです。
同サービスの特徴として、「担当アドバイザーの殆どがITエンジニア出身」であることです。
そのため、「今後どのようなスキル・経験を積んでいくと良いか」や「今後のキャリアプランについての相談をしたい」といった、ITエンジニアとして一歩踏み込んだ相談もしやすいでしょう。
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ヒアリング後の初回マッチング率(内定率)は90%にものぼるといいます(同社サービス担当より)。
レバテックキャリアの特徴
運営会社 | レバテック株式会社 |
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ITエンジニア求人数 | 約2.5万件(2024年10月現在) |
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拠点 | 東京・神奈川・大阪・福岡 |
レバテックキャリアのココが違う!サービスのメリット
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運営会社 | 株式会社マイナビ |
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ITエンジニア求人数 | 約2.1万件(2024年10月現在) |
扱っている主な職種 | SE、ITコンサルタント、営業支援、社内SE、システム運用・保守・サポート…等 |
対応地域 | 北海道・東京・神奈川・千葉・埼玉・愛知・静岡・大阪・兵庫・京都・福岡 |
拠点 | 北海道・東京・神奈川・愛知・大阪・福岡 |
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リクルートエージェントの特徴
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ITエンジニア求人数 | 約10万件(2024年10月現在) |
扱っている主な職種 | プログラマー・Webエンジニア、社内SE、製品開発・ASP、組込み・制御エンジニア、ITコンサル…等 |
対応地域 | 全国 |
拠点 | 北海道、宮城、福島、東京、埼玉、千葉、栃木、群馬、神奈川、新潟、静岡、石川、岐阜、滋賀、愛知、京都、大阪、兵庫、岡山、広島、加賀、愛媛、福岡、長崎、熊本、鹿児島、沖縄 |
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まとめ)アルゴリズムを学び、高く評価されるコーディングにつなげよう
仕事で書くプログラムはコーディングそのものにも、また成果物にも効率が求められます。
アルゴリズムを学びコーディングに活かすことで、あなたも高い評価を得られるプログラマーになることが可能です。
アルゴリズムは、さまざまな方法で学べます。まずはあなたに合った書籍や学習サイトを見つけ、学習を始めてみてはいかがでしょうか。学んだアルゴリズムをコーディングに反映し、高い評価につなげましょう。