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。

整列済みのデータで、探索範囲の中央の値と目的の値を比較し、目的の値がある側の半分に範囲を絞ることを繰り返す探索の方法。1回の比較で範囲が半分になるので、データ数nに対する最大の比較回数は約log₂n回で、計算量はO(log n)である。データが整列している必要があり、追加・削除が多いデータでは整列を保つ費用がかかる。

整列済みのデータの列の中央の値と目的の値を比べ、探す範囲を半分ずつに絞り込んでいく探索方法。比較の回数は最大でもおよそlog₂n回、計算量はO(log n)と高速だが、データがあらかじめ整列されている必要がある。

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。

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。