「アルゴリズム」における目標
アルゴリズムにおける目標は、次の３つになっています。
- アルゴリズム，流れ図の考え方，表現方法を修得し，応用する。
- 代表的なアルゴリズムを修得し，応用する。
- アルゴリズムの設計方法を修得し，応用する。
それぞれの基礎を習得した上で、応用できるよう学習をすすめていきます。
2.1. 流れ図
アルゴリズムや流れ図（フローチャート）の考え方，記号，順次，判定，繰返しなど，処 理手順の表現方法を理解し，流れ図を描く方法を理解する。
端子，処理，定義済み処理，判断，ループ端，データ，線
2.2. 代表的なアルゴリズム
2.2.1. 整列・併合・探索のアルゴリズム
整列のアルゴリズム，併合のアルゴリズム，探索のアルゴリズムを理解する。
選択ソート，バブルソート，マージソート，挿入ソート，シェルソート，クイックソート，ヒープソート，線形探索法，2 分探索法，ハッシュ表探索法，シノニム対策
2.2.2. 再帰のアルゴリズム
再帰的アルゴリズムの考え方，特徴，実現に適したデータ構造を理解する。
2.2.3. グラフのアルゴリズム
グラフのアルゴリズムを理解する。
深さ優先探索，幅優先探索，最短経路探索
2.2.4. 文字処理のアルゴリズム
文字列処理のアルゴリズムを理解する。
文字列照合，KMP 法（クヌース・モリス・プラット法），BM 法（ボイヤ・ムーア法）
2.2.5. ファイル処理のアルゴリズム
バッチ処理などで使用される整列処理，併合処理，コントロールブレーク処理，編集処理のアルゴリズムを理解する。
2.2.6. 近似アルゴリズム
近似アルゴリズムを理解する。
近似計算
2.2.7. 確率アルゴリズム
モンテカルロ法を例として確率アルゴリズムを理解する。
2.2.8. 遺伝的アルゴリズム
最適化問題への進化論の適用例であることを理解する。
2.2.9. 自然言語処理のアルゴリズム
情報検索，機械翻訳などを例に，自然言語処理のアルゴリズムを理解する。
2.2.10. データ圧縮のアルゴリズム
データ圧縮のアルゴリズムを理解する。
ランレングス法，ハフマン法
2.2.11. 図形に関するアルゴリズム
3次元図形処理アルゴリズムを理解する。
Zバッファ法，スキャンライン法，レイトレーシング法
2.2.12. 記憶域管理アルゴリズム
OSのメモリ管理の方法について，空きメモリ管理のためのデータ構造，メモリの割当て，開放などのアルゴリズムを理解する。
2.3. アルゴリズム設計
アルゴリズムは，擬似言語，流れ図，決定表（デシジョンテーブル）などを用いて表現す ることを理解する。また，アルゴリズムの設計方法を理解する。
再帰，分割統治法