情報処理技術者試験での学習内容

【基本情報・応用情報】
・アルゴリズム、流れ図の考え方、表現方法を習得し、応用する。
・代表的なアルゴリズムを習得し、応用する。
・アルゴリズムの設計方法を習得し、応用する。

【ITパスポート】
・アルゴリズムと流れ図の基本的な考え方と表現方法を理解する。

（1）アルゴリズムと流れ図 ITパスポート 基本情報 応用情報

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、繰り返しなど、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。

用語例：端子、処理、定義済み処理、判断、ループ端、データ、線

（2）代表的なアルゴリズム

1.整列、併合、探索のアルゴリズム ITパスポート 基本情報  応用情報

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。

用語例：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、二分探索法、ハッシュ表探索法、シノニム対策

2.再帰のアルゴリズム 基本情報  応用情報

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。

3.グラフのアルゴリズム 基本情報 応用情報

グラフのアルゴリズムを理解する。

用語例：深さ優先探索、幅優先探索、最短経路探索

4.文字列処理のアルゴリズム 基本情報 応用情報

文字列処理のアルゴリズムを理解する。

用語例：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）

5.ファイル処理のアルゴリズム 基本情報 応用情報

バッチ処理などで使用される整列処理、併合処理、コントロールブレイク処理、編集処理のアルゴリズムを理解する。

6.近似アルゴリズム 応用情報

近似アルゴリズムを理解する。

用語例：近似計算

7.確率アルゴリズム 応用情報

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。

8.遺伝的アルゴリズム 応用情報

最適化問題への進化論の適用例であることを理解する。

9.自然言語処理のアルゴリズム 応用情報

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。

10.データ圧縮のアルゴリズム 応用情報

データ圧縮のアルゴリズムを理解する。

用語例：ランレングス法。ハフマン法

11.図形に関するアルゴリズム 応用情報

3次元図形処理アルゴリズムを理解する。

用語例：Zバッファ法、スキャンライン法、レイトレーシング法

12.記憶域管理アルゴリズム 応用情報

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、開放などのアルゴリズムを理解する。

（3）アルゴリズム設計 基本情報 応用情報

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。

用語例：再帰、分割統治法