線形探索法

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。

データの先頭から順に1つずつ目的の値と比較していく探索の方法で、逐次探索ともいう。データが整列していなくても使え、データ数nに対して平均の比較回数はn/2、計算量はO(n)である。末尾に探す値を置いて終了判定を省く番兵法で処理を速くできる。

データの列を先頭から順に1つずつ調べて、目的のデータを探す方法。データが整列されていなくても使えるが、比較の回数は平均でn/2回、計算量はO(n)で、データが多いと時間がかかる。

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みながら探索するアルゴリズム。データ量が多い場合でも高速に探索できるが、データが事前にソートされている必要がある。

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。

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。

プログラムのアルゴリズムを自然言語に近い形式で記述する表現方法。特定のプログラミング言語に依存せず、処理の流れを分かりやすく表現できる。ITパスポート試験でも出題に使用される。

プログラムの制御構造の一つで、処理を上から下へ順番に1つずつ実行する構造。最も基本的な制御構造であり、分岐や繰返しと組み合わせてプログラムを構成する。