「基本情報技術者試験対策必見!科目B試験を攻略する応用アルゴリズム完全ガイド

基本情報技術者
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基本情報技術者試験の科目Bのアルゴリズムは基本的なアルゴリズムをベースに応用的なアルゴリズムを理解することを要求します。以下に試験で重要となる応用アルゴリズムをまとめています。

1. グラフアルゴリズム

グラフに関連するアルゴリズムは幅広く用いられます。例えば、最短経路問題やネットワークフロー問題などが挙げられます。

1.1 ダイクストラ法

import heapq

def dijkstra(graph, start):
    distances = {node: float('infinity') for node in graph}
    distances[start] = 0
    queue = [(0, start)]
    while queue:
        current_distance, current_node = heapq.heappop(queue)
        if distances[current_node] < current_distance:
            continue
        for adjacent, weight in graph[current_node].items():
            distance = current_distance + weight
            if distance < distances[adjacent]:
                distances[adjacent] = distance
                heapq.heappush(queue, (distance, adjacent))
    return distances
ダイクストラ法は、グラフ上のある頂点から他のすべての頂点への最短経路を求めるアルゴリズムです。

1.2 ベルマン-フォード法

def bellman_ford(graph, start):
    distance, predecessor = dict(), dict()
    for node in graph:
        distance[node], predecessor[node] = float('inf'), None
    distance[start] = 0
    for _ in range(len(graph) - 1):
        for node in graph:
            for neighbour in graph[node]:
                if distance[neighbour] > distance[node] + graph[node][neighbour]:
                    distance[neighbour], predecessor[neighbour] = distance[node] + graph[node][neighbour], node
    return distance, predecessor
ベルマン-フォード法も最短経路を求めるアルゴリズムですが、負のエッジを扱うことができます。

2. データ構造の応用

2.1 バランス木

バランス木は、全てのノードについて、そのノードの左部分木と右部分木の高さが1以下となるように設計された二分探索木です。

  • AVL木: AVL木は自己バランス二分探索木の一種で、任意のノードに対して左右の子の高さが最大でも1しか違わないという特性を持っています。
  • 赤黒木: 赤黒木も自己バランス二分探索木の一種で、特定のルールを持っています。

2.2 ヒープ

ヒープは、完全二分木の性質をもち、各ノードの値がその子ノードの値よりも常に大きい(または小さい)という性質をもつデータ構造です。以下にPythonでヒープを実装する例を示します:

import heapq

def heapsort(iterable):
    h = []
    for value in iterable:
        heapq.heappush(h, value)
    return [heapq.heappop(h) for _ in range(len(h))]

print(heapsort([1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 0]))

3. 機械学習アルゴリズム

基本情報技術者試験の範囲には含まれませんが、近年の情報技術の発展を考えると、機械学習アルゴリズムについて理解しておくと有用です。例えば、以下のようなアルゴリズムがあります:

  • 線形回帰
  • ロジスティック回帰
  • 決定木
  • ランダムフォレスト
  • サポートベクターマシン
  • K近傍法
  • K平均法
  • ニューラルネットワーク

これらのアルゴリズムはPythonのライブラリであるscikit-learnを使って簡単に試すことができます。

以上が基本情報技術者試験の科目B試験で必要となる応用的なアルゴリズムについての解説です。基本的なアルゴリズムの理解をベースにこれらを理解し、適用できるようになると、試験問題に対するアプローチがさらに改善されます。特に、これらのアルゴリズムを自身でコードに落とし込むことで理解が深まりますので、練習問題を解くなどして自身で実装してみることをお勧めします。

問題演習で知識を定着させましょう。

おすすめ問題設定は↓

【午後】→【分野別】→【データ構造とアルゴリズム】→【試験回全て】

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