2分探索法

整列済みデータの中央値と目的の値を比較し、探索範囲を半分に絞り込む操作を繰り返す探索アルゴリズム。計算量はO(log n)で効率的。データが事前に整列されている必要がある。

整列済みデータの中央要素と目標値を比較し、探索範囲を半分に絞り込む操作を繰り返す探索アルゴリズム。計算量はO(log n)。データが整列されている前提が必要で、配列に対して適用される。

データの先頭から順に1つずつ目的の値と比較して探索するアルゴリズム。実装が簡単だが、データ量に比例して探索時間が増加するため、大量のデータには不向きである。

データを先頭から順に目的の値と比較していく探索アルゴリズム。計算量はO(n)。データが整列されていなくても使用できるが、データ数が多い場合は非効率。逐次探索とも呼ばれる。

ハッシュ関数を用いてキーからデータの格納位置を直接計算して探索するアルゴリズム。平均計算量はO(1)で非常に高速。衝突が多発すると性能が低下する。

キーからハッシュ関数でアドレスを算出し、データを直接参照する探索法。平均O(1)で探索可能だが、衝突（異なるキーが同一アドレスに対応）が発生した場合の処理が性能に影響する。シノニム対策が重要。

問題を解決するための手順や計算方法を明確に定義したもの。有限回の操作で必ず終了し、正しい結果を得られることが求められる。

アルゴリズムや処理の流れを図形記号で視覚的に表現した図。端子・処理・判断・ループなどの記号を矢印で結び、処理の順序や分岐を明確にする。